Apple Car將終結特斯拉神話?蘋果的造車計畫掌握了哪些後發優勢?
Apple Car將終結特斯拉神話?蘋果的造車計畫掌握了哪些後發優勢?

一旦蘋果Apple Car的計畫啟動,特斯拉和傳統汽車大廠很難保持氣定神閒。

2020年,電動車是最炙手可熱的詞彙。豐田總裁不久前表示,電動車被嚴重炒作,並指出「生產的電動車越多,二氧化碳的排放則越嚴重。」對此,中國造車新勢力的代表人物何小鵬回應道——「這讓我想到了諾基亞。」

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圖/ Aleksei Potov via shutterstock

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對於電動車的發展方向,各界都有自己的觀點。若拋開市場上所有的爭議與觀點,不可辯駁的一個事實是,數位化已是未來汽車不可逆的方向。未來汽車的發展方向,早已不是電池和石油的燃料之爭,而是汽車的數位化與智慧化,未來汽車不僅要考慮能源驅動的問題,還要更著重於科技密度和用戶體驗,一如智慧型手機當年顛覆傳統手機那般。

Apple Car會是蘋果的新引擎嗎?

路透社表示,蘋果公司正在推進自動駕駛汽車的專案,並計劃於2024年投入生產。據報導,蘋果首款電動車Apple Car將在明年第三季發佈,蘋果正在籌備其生產線。此外也有消息傳出,蘋果更換自動駕駛部門的負責人,與台積電一起研發自駕車晶片。蘋果造車的話題,再度引起了外界的熱議。

眼看特斯拉的市值超過6,000億美元,從公司資源到技術儲備,特別是在自動駕駛的技術上,蘋果並不會遜色於特斯拉,而它進軍汽車工業也是合乎情理。放眼全球,短時間內有能力終結特斯拉神話的,或許只有蘋果了。

早在賈伯斯時代,蘋果就有了造車的想法,在賈伯斯去世的前一年,還曾與主打輕便及廉價車型的製造商「V-Vehicle」進行過磋商。2013年,蘋果在全球開發者大會(WWDC)上,繼任者庫克正式推出了「iOS in the Car」車載系統(爾後更名為CarPlay),宣佈蘋果正式進軍汽車領域。

2014年,蘋果傳出啟動了保密級別極高的「泰坦計劃」,預計打造出自家的汽車產品,並從特斯拉、福斯、通用這些企業中大肆挖角,也因此引起馬斯克的不滿,他曾公開宣稱,蘋果挖走的都是特斯拉不要的。時至今日,馬斯克依然沒忘記要調侃蘋果造車,「 在Model 3專案最黑暗的日子裡,我聯繫了庫克,想討論關於蘋果收購特斯拉的可能性(以目前市值的十分之一,約600億美元),但他拒絕開會討論。

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圖/ Reuters Connect

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如今,若蘋果想進一步發展並壯大自己,就必須著手轉型,追逐更有想像力的星辰大海。在手機和電腦的領域中,蘋果的性能與創新早已是業界的頂尖標竿,要能承接住這顆體積碩大的蘋果,目前看起來似乎只有汽車工業了。對於蘋果來說,它以手機、平板電腦等3C產品所支撐起的規模,2兆美元幾乎已達到市值的上限,若想讓公司獲得進一步的發展,進軍汽車行業可能是唯一一個不錯的選擇。

蘋果打造電動車的優勢在哪?

儘管,蘋果曾經糾結於汽車製造及自動駕駛研發的優先順序,但在2017年,庫克首次在公開場合談及蘋果的計劃:「 我們專注於自動駕駛系統,它是電動車的核心技術、人工智慧之母,同時也是最困難的人工智慧專案。

如今在美國加州,蘋果營運著一支規模排名第三的測試車隊,僅次於通用的Cruise專案和Google的Waymo專案。自動駕駛技術囊括著汽車的電動化、網路化、智慧化和共享化,在未來很長一段時間內,也將會是汽車技術皇冠上那顆最耀眼的明珠。若有誰能夠率先將L4級別的自動駕駛商業化落地,就能完全站在汽車行業的制高點上,與其他競爭對手拉開足夠的差距。

延伸閱讀:Apple Car可能威脅到特斯拉,彭博作家點出超車關鍵!鴻海扮演要角?

目前,最受各界看好且最接近量產的是Google的Waymo,Google和克萊斯勒、富豪汽車以及戴姆勒卡車積極合作,尋求著商業化落地。但現階段看來,短時間內沒有太大的可能,若傳統的汽車企業巨頭想讓這些技術在新產品上實現,是牽一髮而動全身的,因此大多數人採取觀望的態度,對於大規模的投資仍然是踟躕不前。

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圖/ shutterstock

至於特斯拉,有鑒於光學雷達的成本問題,進而選擇自研晶片,單純依靠鏡頭、毫米波以及超聲波雷達來實現對周邊環境的感知,目前來看,也暫時沒有辦法達到L4級別的能力。

在蘋果方面,它並沒有放棄光學雷達,又因在晶片領域耕耘多年,其擁有豐富的供應資源,蘋果可以用手機巨大的出貨量分攤汽車晶片高昂的研發成本。

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圖/ shutterstock

延伸閱讀:Apple Car生產計畫曝光!傳蘋果攜手台積電研發自駕車晶片,並將在美國設廠

汽車進入智慧化的時代後,幾顆關鍵的主要晶片,包括汽車座艙、智慧駕駛和V2X晶片都與手機SoC晶片高度重合,手機晶片稍作修改就可用於車載領域。這也使得高通、聯發科、三星等手機晶片巨頭紛紛進入車載領域。

車載領域的晶片和手機晶片一樣,有三個重要的計算模組:CPU、GPU和NPU。其中,CPU是負責計算和整體協調,而GPU負責繪圖運算的工作,NPU則是負責與人工智慧相關的部分。

目前,蘋果M1晶片的CPU和GPU計算能力已超越特斯拉的FSD自研晶片。如果蘋果將M1晶片的裸晶面積擴展到與特斯拉同等的大小,並將多出來的部分用於NPU,特斯拉的FSD晶片恐怕會被蘋果全方面的擊潰。

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圖/ Apple (台灣)

除此之外,相較於特斯拉,蘋果擁有一個非常龐大的網路生態,汽車將成為串聯起蘋果旗下所有生態應用的最好載體。對於特斯拉來說,無論其在電動車硬體或軟體上大肆宣稱自己領先,除非是選擇與Android合作,否則光憑特斯拉自身的能力,不太可能短時間內建立起一套專屬的互聯汽車生態,與蘋果一較高下。

蘋果造車,還有一個最重要的優勢——有錢。 蘋果是屈指可數、市值超過兩兆美元的公司,相較於特斯拉,現金流量更為充足,也讓蘋果能更加從容。而特斯拉則不然,馬斯克需要追求更迅速的生產、落地才能獲得更多資源,讓整個專案向前推進。福斯執行長也表示,與豐田這種傳統汽車大廠比起來,資金雄厚的技術巨頭蘋果入場,他們將面臨更大的壓力。如果蘋果下定決心,即便是自建工廠,對蘋果而言,壓力也不會像特斯拉一樣大。

此外,有鑒於蘋果一貫的產品交付理念與實際情況,蘋果即便會延期和跳票,卻仍值得信賴。

馬斯克之所以在這個時機爆料,正因他懷疑蘋果在2024年推出電動汽車計劃的嚴肅性。但看在一般人眼裡,更多的還有恐慌。自古以來英雄惜英雄,作為兩家都以產品力取勝的公司,一定對彼此的行為方式和風格有充分瞭解,所以在馬斯克的心中,多少會有不平靜的漣漪激盪。

最大的問題在於,蘋果真的要造車嗎?

看上去,蘋果擁有得天獨厚的優勢,只差最後的臨門一腳。但最大的問題是,蘋果真的會一登場就自己製造電動車嗎?

來自華爾街的兩家投資銀行率先投下懷疑票。花旗銀行分析師吉姆說:「蘋果在很多領域進行研發,但我們非常懷疑蘋果公司是否會生產汽車,因為汽車行業的利潤率要低得多。」Evercore分析師Amit Daryanani也懷疑蘋果是否會進入獲利率低且資本密集的汽車業務。

蘋果的投資方——Gullane Capital Partners的管理合夥人Trip Miller也對向媒體表示,蘋果要大量生產汽車可能會有難度。但鑒於蘋果一貫的保密風格,這類說法被當作障眼法的可能性也極高。

以往在iPhone、Mac等革命性產品當中,蘋果所扮演的角色大多是整合方案者,並非技術研發者。然而,汽車工業的門檻顯然比手機要高出許多,供應鏈的複雜程度更是不可同日而語,在創業初期屢屢遊走在破產邊緣的特斯拉,以及被迫放棄電動車製造業務的戴森都深有體會。

在手機領域中的經驗也無法完全複製到汽車之上,要將數萬個零件組合到一起,打造出大量符合果粉標準的汽車,對於從未有過造車經驗的蘋果來說,會是一項極大的考驗。先前,特斯拉是借用賓士的零件供應體系,加上通用和福特的產業鏈根基,並且向豐田學習了品質控制和問題追溯體系,最終才能打造出Model S。這是先行者要付出的代價,但對於隨後入行的對手而言,其後發優勢在於可以少走不必要的彎路,因為已有足夠成熟的產品幫他們試驗過了。

資深汽車行業觀察人士巴虎德曾分析道,AI、自動駕駛、5G以及互聯汽車等技術都為汽車行業帶來顛覆性的變革。相較於傳統的燃油車,電動車的技術難度大幅降低。而消費者在選擇電動車時,最看重的不再是汽車性能,而是著重於科技與智慧上的體驗。在這個方面,科技巨頭正好具備了領先於傳統汽車大廠的研發能力。

2007年,史蒂夫.賈伯斯在發佈第一款iPhone的時候,曾引用計算機圖形用戶介面的先驅——艾倫.凱的一句話:「 真正認真對待軟體的人就應該自己做硬體。 」在Google沒有公佈自家造車計劃的情況下,蘋果會終結特斯拉的神話嗎?

但無論如何,在自動駕駛領域中,頂尖高手的正面對決可能就要來臨了。這對於所有人而言,是一大好事。

責任編輯:文潔琳、蕭閔云
本文授權轉載自:36氪

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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 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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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

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

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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。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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