特斯拉要成為全球供電公司？馬斯克發布全新能源交易平台|數位時代 BusinessNext

特斯拉要成為全球供電公司？馬斯克發布全新能源交易平台

特斯拉發表全新產品AutoBidder，目標是要成為全球性分佈式供電公司。

據外媒報導，除了成為全球電動汽車行業的領軍企業外，特斯拉的終極目標還包括成為全球性分佈式供電公司。現在，特斯拉發布了全新產品AutoBidder，似乎是朝著這個目標邁出了下一步。

2019年，特斯拉執行長伊隆·馬斯克（Elon Musk）表示，該公司旗下能源部門Tesla Energy正在成為一家分佈式的全球供電公司，其成長甚至可能超過汽車業務。馬斯克認為，特斯拉將繼續在住宅和電網上部署更多的太陽能和能源儲存系統，並管理這些分佈式系統，使其成為規模龐大的供電公司。

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特斯拉已經開發了控制這些能源資產的軟體，該公司在其網站上描述稱：「Autobidder為獨立的發電商、供電公司和資本合作夥伴提供了自動將電池資產貨幣化的能力。AutoBidder是個即時交易和控制平台，提供基於價值的資產管理和投資組合優化，使所有者和營運商能夠根據他們的業務目標和風險偏好配置實現收入最大化的營運策略。」

特斯拉表示，澳大利亞目前正在使用Autobidder來管理Hornsdale Power Reserve（HPR），也就是眾所周知的「特斯拉大電池」專案。該公司稱：「Autobidder正在南澳大利亞州的Hornsdale Power Reserve（HPR）成功營運，並透過市場競標增加了競爭，以壓低能源價格。」

雖然因為使用特斯拉的電池組，Hornsdale Power Reserve（HPR）被稱為「特斯拉大電池」，但它的所有者是法國可再生能源公司Neoen，該公司還在電池系統旁邊營運著風力發電場。因此，特斯拉不僅為他們部署了PowerPack，還為他們提供了這個Autobidder軟體。然而，新平台並不只適用於特斯拉的產品，而且似乎與任何類型的能量儲存系統都能兼容。

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特斯拉在其網站上添加了關於其Autobidder平台的資訊：「Autobidder管理著數百兆瓦時的資產，在全球範圍內提供了數十億瓦時的電網服務。Autobidder在各種規模的電網上運作：從小型住宅系統到100兆瓦時電網等。有了硬體和軟體之間的無縫集成，可以信任Autobidder在專案啟動後立即獲得收入，並在動態環境中全天候獲取收入。」

這家汽車製造商表示，它還在利用其機器學習專業知識提供幾個功能，包括：價格預測、負荷預測、發電量預測、調度優化以及智慧競價。

除了澳大利亞的大型電池系統，特斯拉也在與佛蒙特州Green Mountain Power共同部署Powerwall的專案中使用Autobidder。與此同時，特斯拉已經在英國申請了電力供應商牌照，邁出了成為英國能源供應商的第一步。

據報導，特斯拉正尋求在英國使用Autobidder。該公司消息人士透露，申請上述牌照的另一個目的可能是引入該公司的Autobidder平台。該平台可充當中間人，匯聚可再生能源供電商並進行能源交易。特斯拉已經在英國部署了幾個Powerpack專案。

責任編輯：林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自：網易科技

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。