特斯拉Cybertruck電動皮卡前衛登場,股價卻大跌!華爾街分析師的擔憂是什麼?
特斯拉Cybertruck電動皮卡前衛登場,股價卻大跌!華爾街分析師的擔憂是什麼?

「大約一百年以來,卡車基本上沒有太大變化。而我們希望做些不一樣的事。」特斯拉執行長伊隆.馬斯克如是說。公佈電動皮卡車計畫兩年後,今日於洛杉磯舉辦的發表會上,特斯拉終於向外界揭開這輛「Cybertruck」的面紗。

Cybertruck外型超脫大眾對皮卡車的既有印象,有稜有角的凌厲線條前衛得不似這個時代的車款。綜合馬斯克過去所述,Cybertruck極具未來感的造型,部份啟發自《銀翼殺手》與《007:海底城》兩部電影。(編按:金屬感的車身造型,來自電影《銀翼殺手》,以及受《007:海底城》中的潛艇車啟發)

先前接受訪問時,馬斯克便表示,「當我揭露它(Cybertruck)時,肯定有人說「噢,這長得一點也不像卡車,我不想買它。」如今看來,這句話顯然有其根據。

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馬斯克在洛杉磯的發表會上,向外界揭露電動皮卡車Cybertruck。
圖/ Tesla

續航力達800公里,加速能力媲美跑車

特斯拉預計將推出3種款式的Cybertruck,單電動馬達後輪驅動版本售價39,900美元;雙馬達全輪驅動版本售價49,900美元;三馬達全輪驅動版本售價69,900美元,三者在續航力、加速上也有所差異。

以性能最佳的三馬達版本來說,一次充滿電可持續行駛500英哩(約800公里),牽引力達1.4萬磅,且有著媲美跑車的加速能力,從0加速至60英哩(約100公里)只要2.9秒。

目前Cybertruck已在特斯拉官網上開放預購,只要繳交100美元訂金即可下單,不過正式交車預計要待2021下半年。

能擋9mm手槍子彈,鐵鎚、鐵球實測「防彈卡車」Cybertruck

除了卡車的性能外,藉由不同以往車體框架技術的外骨骼結構,及30X冷軋不鏽鋼製的車身,Cybertruck的防護力也是馬斯克強調的優勢,他聲稱車門可以擋下9mm手槍子彈。

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為展現Cybertruck的防護力,特斯拉特意讓設計師拿鐵鎚上陣親測。
圖/ Tesla

為了展示Cybertruck出色的防護力,馬斯克刻意安排一個橋段,讓首席設計師弗蘭茲.馮.霍爾茲豪森(Franz von Holzhausen)拿著大鐵鎚敲擊卡車車門,且沒有留下任何凹痕。

不過,與敲擊一般車門時相比,霍爾茲豪森朝Cybertruck揮下鐵鎚時,明顯「手下留情」了,因此這部份有些作秀的嫌疑。

然而測試最新款「裝甲玻璃」時踢到鐵板,霍爾茲豪森連續兩次朝車窗扔出實心金屬球,車窗都應聲破裂。「或許這有點太困難。」馬斯克說,「我們會在之後修復這項問題。」

另外,根據官網上的資訊,Cybertruck也會搭載自動駕駛技術,Autopilot依舊是標準配置。

發表會中特斯拉還秀出一台電動全地形摩托車(ATV),其俐落外型立刻吸引眾人目光。據悉,這輛ATV可透過Cybertruck進行充電,但可惜的是,馬斯克並未公佈定價或發售日期,短期內恐怕無緣與民眾見面。

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Cybertruck發表會上現身了一輛電動全地形摩托車,不過官方並未公佈售價與發售時間,恐怕短時間無緣相見。
圖/ Tesla

皮卡車利潤高、市場大,特斯拉7年野望終實現

縱然長久以來,特斯拉電動車一直被視為有錢人的玩物,馬斯克進軍卡車領域的野望卻早在7年前就已萌生。2012年,他在推特上描述了打造特斯拉「超級卡車」的願景。

這些年,馬斯克在接受媒體訪問時,便不時透露特斯拉正著手打造一輛卡車,2017年11月正式發表的重型卡車Tesla Semi,可說是他們正式踏入這塊市場的第一步,當時也一併曝光了Cybertruck概念圖。(延伸閱讀:續航力800公里!特斯拉電動卡車正式登場,可望翻轉貨運業

目前皮卡車約占美國新車銷售的14%,研究機構聯博投信資深分析師湯尼.薩柯納吉(Toni Sacconaghi)指出,皮卡車市場大,美國皮卡車每年銷售達300萬輛,且平均銷售價格高,擁有更好的利潤率。

汽車研調機構J.D. Power分析師泰森.喬米尼(Tyson Jominy)表示,皮卡車客戶大多很敢花,一輛5萬美元的皮卡車比比皆是。Cybertruck的價格應不會成為太高門檻。

但打起電動皮卡車主意的,可不只有特斯拉一間公司。福特計劃明年為旗下熱門皮卡車款F-150推出混合動力版本,並聲稱已著手研發電動版本;通用汽車也在本週宣佈,旗下第一款電動皮卡車將在2021年秋季問世。

新創Riven則計劃在2020年底推出電動皮卡車R1T,這間企業被視為特斯拉的勁敵,背後金主是福特與亞馬遜。雖然時間較遠,Toyota也預計2025年將為皮卡車搭載電動系統。

華爾街不看好,馬斯克夢想家性格遭質疑

即使外界紛紛看好特斯拉進軍皮卡車領域,但距離Cybertruck實際銷售還有兩年之遙,這段時間內特斯拉該如何維持發展,仍是一項課題。

在最新公佈的財報中,縱使是近一年來首次獲利,卻是藉由裁員、部門重組等方式削減營運成本,來對應車輛銷售趨緩的情形,且有一部分收入是源自販賣環保信用點數(regulatory credits),並非全靠銷售有成。

Model 3
於上海超級工廠生產的Model 3已正式進入中國電動車市場,可望提振未來營收。
圖/ shutterstock

此外,特斯拉在發表這款前衛的皮卡車後,週五股價重挫超過6%,顯然華爾街對這台新穎概念車並不買單,甚至市場還舉出5大疑問,質疑2021年能否真正量產。

這款新品概念造型出自《銀翼殺手》,但華爾街分析師顯然相當擔心,認為馬斯克對這部電影所的熱情、對未來主義的激進嚮往,可能是破壞他實踐夢想的原因,舉例而言,這款車沒有後視鏡,沒有雨刷等傳統車款必備物,讓金融圈認為仍指停留在概念車,而不是務實的生產模型上。

其次媒體也質疑,誰會是這款車的買方?比方過去美國卡車買方約數百萬,佔車市5分之1市場,但這款未來車能吸引傳統買主嗎?分析師反而認為是吸引特斯拉現有擁護者及追求流行的新客群去買。

而強調堅固性的不鏽鋼車身,強調防彈功能,不過當玻璃也訴求防彈,現場扔兩顆金屬球襲擊時,玻璃被鑿出兩個大破孔,也讓現場出現一陣尷尬。

另一個被質疑的是2021年開始量產的可能性,追溯特斯拉先前家用車的生產地獄,投資方也懷疑特斯拉不公佈皮卡生產地在何處,能否有足夠生產技術讓新車量產,都是頗令人質疑的,尤其是特斯拉向來量產時間表「常有延遲病」。

最後是競爭關係,由於華爾街認為特斯拉這款未來皮卡無法吸引傳統買主,那麼新的電動皮卡車對手可能是他的勁敵,這包括通用汽車跟福特,都預計2021年發表量產新電動皮卡車。

資料來源:New York TimesThe VergeCNBCCNN

責任編輯:陳映璇、蕭閔云

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

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「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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