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
特斯拉要成為全球供電公司?馬斯克發布全新能源交易平台

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

關鍵字: #特斯拉
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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
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

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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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