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。

延伸閱讀:馬斯克的太陽能大夢:是為拯救家族財務危機,還是為特斯拉的未來下注?

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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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