特斯拉全員降薪、放無薪假,電動車一哥在疫情下的斷尾求生
特斯拉全員降薪、放無薪假,電動車一哥在疫情下的斷尾求生

持續延燒的新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情、各地接連頒布的禁足令,令眾多公司的業務面臨停擺危機。電動車大廠特斯拉也在病毒陰霾的壟罩下,不得不宣佈減薪、放無薪假的消息。

特斯拉全員減薪共體時艱

特斯拉宣佈,從4月13日開始,所有美國員工將有幅度不等的減薪,具體而言為副總裁及以上職等減薪30%、經理及以上職等減薪20%、其餘所有員工則減薪10%。美國以外員工雖然也會減薪,但具體細節之後才會公佈。

特斯拉人資主管沃克曼(Valerie Workman)表示,減薪措施將維持至第二季結束,也就是6月底為止,「公司全體的共同犧牲,將幫助我們挺過艱難的疫情時期。」

另外,若沒有被分配到現場職務,又無法在家工作者,則必須暫時放無薪假,按照特斯拉的期望,他們將在5月4日重新開工。儘管被放無薪假員工這段時間沒有薪資,但仍享有公司的醫療保險,並指導員工在這段期間向政府申請失業救濟金。

沃克曼強調,對大部分員工來說,失業救濟金與往常實得薪水幾乎相同。

特斯拉的現況可說是世事無常的最佳寫照,上個月這間電動車龍頭才順利兌現Model Y提早至3月交車的承諾,稍早也宣佈第一季產量及交車數皆突破分析師預期。儘管上海工廠因疫情一度停工,交車數仍達88,400輛,同比成長40%;產量也達102,672輛,同比成長33%。

然而隨著疫情在美國完全爆發,這個第二季恐怕並不好過。

3座工廠全關閉,轉投入呼吸裝置生產

過去一個月來,武漢肺炎在美國快速蔓延,身為重災區的加州於3月中旬便頒布原地避難命令,要求民眾待在家中非必要不得出門,且除了餐廳、雜貨店、銀行等屬於「基本業務」外的企業被要求停工,只能維持最低必要營運。

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由於疫情肆虐,特斯拉在美國三座工廠的生產都陷入停擺。

特斯拉最初並不理會政府禁令,位於弗里蒙特的工廠仍舊照營運,但在被政府盯上明令關閉後,最終仍不得不中止電動車生產,讓大部分員工回家防疫。

延伸閱讀:特斯拉工廠陷關閉危機、股價大跌,舊金山頒布「原地避難」命令為何影響這麼大?

因為美國各州都身陷疫情危機,位於紐約州的太陽能電池版廠、內華達州的鋰離子電池工廠也相繼停止生產,現場僅保留些許員工維持最低限度的營運。

不過,暫停生產期間特斯拉也沒有閒著,3月下旬承諾美國政府參與呼吸裝置的研製後,便投入部份工程師協助開發,近日更在YouTube上公開了集結Model 3技術結晶的呼吸裝置原型機。

紐約州的工廠也為投入呼吸裝置的生產而暫時重啟,不過究竟何時才會正式供給醫療單位使用,暫時還沒有確切日期。

生產陷入停滯,2020年50萬輛目標還能達成嗎?

特斯拉執行長馬斯克一開始對武漢肺炎疫情嗤之以鼻,曾在公司信中提到,他預估全美確診案例不是超過總人口的0.1%,並強調自己仍會繼續上班,但不強迫員工和自己一樣。

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在疫情導致工廠陷入停工危機之時,馬斯克強調自己仍會繼續工作。
圖/ Reuters Connect

隨著美國確診案例突破40萬人,現況的嚴重程度顯然遠遠超過馬斯克所預期。雖然特斯拉期望能在5月4日重新開工,但截至發布減薪、無薪假的消息為止,疫情絲毫沒有趨緩的跡象,每日新增確診突然高達3萬人以上。

今年1月時,特斯拉曾預期2020年將出售50萬輛電動車以上,扣掉第一季8.8萬輛的成績,要達到預期的成績仍得售出41萬輛電動車以上,但因疫情生產陷入停滯的情況下,特斯拉要達成這個目標恐怕沒有那麼輕鬆了。

資料來源:CNBCForbesBBC

責任編輯:陳映璇

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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