發電效率、設計難兩全?特斯拉終止Panasonic太陽能電池合作
發電效率、設計難兩全?特斯拉終止Panasonic太陽能電池合作

Panasonic 2月初才發布「特斯拉車用電池事業」首見盈餘的喜報,不出1個月,與特斯拉在太陽能電池合作方面卻出現變數。

Panasonic攜手特斯拉2016年宣佈成立合資公司,於紐約的超級工廠(Gigafactory 2)合作生產太陽能電池,並為此投資300億日圓資金,然而這項事業的發展似乎不太順遂,如今傳出兩者打算結束合作計畫。

規格無法滿足特斯拉要求,Panasonic中止合作撤離太陽能電池業務

雖然合作至今已有多年時間,實際上特斯拉太陽能板採用Panasonic製電池的數量屈指可數,數年過去依舊未能獲利的情況下,從消費性電子向零組件轉換跑道Panasonic決定從太陽能業務撤退。

至於Panasonic太陽能電池一直無法獲特斯拉青睞的原因,在於規格上難滿足其需求。特斯拉的Solar Roof外觀看似黑色屋瓦,是款兼具設計與性能的太陽能產品。

gigafactory
雖然太陽能電池合作喊卡,Panasonic及特斯拉在車用電池上的夥伴關係仍將持續下去。

但Panasonic礙於技術限制,在發電效率與外觀陷入兩難的境地,若要達到Solar Roof所需效率,就無法符合其外觀上的要求。因此這些年來,Solar Roof大多採用中國企業生產的太陽能電池,Panasonic在超級工廠生產的電池,則轉銷日本國內的建築業者。

雖然Panasonic與特斯拉在太陽能電池上無緣繼續合作,不過兩者在車用電池上的夥伴關係不會因此生變,位於內華達州的超級工廠(Gigafactory)將繼續攜手生產特斯拉電池。

另外,根據紐約市政府的聲明,特斯拉表示Panasonic的退出不會對超級工廠的營運造成影響。紐約超級工廠在建造之際曾獲得地方政府補助,因此在僱用當地員工人數等方面有所要求,否則將面臨高昂的罰款。

太陽能電池是特斯拉僅次於電動車的第二大業務,特斯拉能源事業在2019年創造了15.3億美元的營收,占整體收入約6%。在電動車生產尚未步上軌道的此刻,特斯拉在能源事業上的佈局更受到外界關注。

技術、價格跟不上中國企業,Panasonic電池事業敗象顯露

Panasonic的太陽能事業從2011年將三洋的相關業務納入麾下後開始,隨著中國能源企業的崛起,這間有著百年歷史的日本電器巨頭,無論在技術力、價格都漸漸無法與競爭者匹敵,好幾年前就已陷入虧損。

2019年時,Panasonic更將位於馬來西亞的太陽能電池工廠、研究部門出售給中國太陽能公司鈞石能源,如今從太陽能業務撤退或許不是太令人意外。

日媒《日經》指出,Panasonic計畫透過關閉利用率不足的生產線來降低成本,剛轉換跑道的Panasonic正急於創造利潤,因此縮減虧損事業成為他們的首要任務,而既有的客戶則計畫以鈞石能源的電池作為代替。

Tesla_馬斯克
隨著上海廠開始運轉,特斯拉也尋求Panasonic以外的業者為其車輛供應電池。
圖/ 路透社

另外,儘管Panasonic與特斯拉在車用電池上的合作,不因太陽能電池協力破局受到影響,Panasonic獨占特斯拉訂單的時代也即將告終, 隨著上海超級工廠的落成,特斯拉宣佈與中國寧德時代、韓國LG化學達成電池供應合作

Panasonic與Toyota近期宣佈合組車用電池公司,特斯拉這個舉動或許就是促成關鍵之一,無法再安於仰賴單一客戶。各方競爭者的環伺下,即使Panasonic車用電池業務成功轉虧為盈,後續情勢仍不容太過樂觀。

責任編輯:陳映璇

資料來源:日經Reuter

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
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2025.08.13 |

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

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AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

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