寧德時代上季淨利首破百億人民幣！僅花10年坐上寶座、就連特斯拉也得看它臉色？|數位時代 BusinessNext

2023.1.13更新

寧德時代發布2022年財報預測，全年歸屬母公司淨利潤將達291億元～315億元（人民幣，下同），上季淨利潤將達115億元～139億元，單季獲利首次突度百億元。寧德時代認為主要原因有兩個，一是採取降本增效措施、加強費用管控，進一步提升獲利能力；另一原因是國內外新能源行業快速發展，動力電池與儲能產業持續成長。

寧德時代成立迄今僅12年，在電動車電池市場上，卻足以與高齡百歲的Panasonic、LG等大前輩分庭抗禮。這家企業是怎麼坐上全球動力電池寶座的？

以下為2021.2.1報導

寧德時代怎麼在十年內，坐上世界第一電池供應商？

特斯拉能在電動車領域持續引領風騷，市值突破8,000億美元，兌現年交車數50萬輛的承諾，中國電池廠商寧德時代是背後不容忽視的一位重要推手。

成立迄今僅10年的寧德時代，在電動車電池市場上，卻足以與高齡百歲的Panasonic、LG等大前輩分庭抗禮。特斯拉Model 3得以在中國打起價格戰，於去年10月調降近8%價格，寧德時代也是關鍵的幕後功臣。

寧德時代不僅在中國擁有近50%市占率，從2017年開始更連續三年奪得全球電動車電池使用量第一的殊榮。2019年電池銷量達到40.25百萬度（GWh），較前一年成長57.38%，大幅勝過位居第第二的LG化學（28.1 GWh），豐田、本田、BMW、現代、戴姆勒、Volvo等眾多國際知名車廠都是其客戶。

電池是電動車最為核心的技術，也是成本最高的零組件。電動車若要與油車同台競爭，降低電池組建置成本便是不可繞過的一道門檻，而這正是寧德時代的強項，從2019年遠高於競爭對手的淨利率（12.1%，LG化學、Panasonic大多在5%以下）可見一斑。

憑借成本上的優勢，儘管2020年受到疫情衝擊，中國電動車銷售下滑，第三季營收依舊達到127億人民幣，較前一年同期成長0.8%。且同年不僅成功打入特斯拉供應鏈，為中國製Model 3提供電池，甚至獲得日本車廠本田入股約50億人民幣，雙方簽訂戰略合作協議。

2018年上市至今，寧德時代股價更已成長6倍有餘，從50人民幣上下攀升至超過360元人民幣。

天時地利人和，促成寧德時代崛起

在創辦寧德時代前，曾毓群便是新能源科技（ATL）的創始成員，這間聚焦3C產品電池的公司，曾為蘋果，以及眾多中國品牌手機供應電池。《彭博社》指出，他曾幫助蘋果延長MacBook的電池壽命。

2011年，曾毓群看中電動車產業在中國萌芽的契機，加上外資企業不得生產電動車電池的法規限制，毅然決然離開當時已被日本東電化收購的ATL，回到家鄉寧德成立寧德時代。

由於ATL人馬的光環，寧德時代隔年就順利拿下BMW訂單，就華晨寶馬（註：中國將BMW譯為寶馬）的電動車計畫達成合作，成為中國第一間與國際車廠合作的電池供應商，奠定後續的發展基礎。

曾毓群表示，這次合作的重點不是創造多大的收益，而是BMW工程師帶來了電池製造的技術標準。此外，對於剛出道的寧德時代來說，BMW的認可也為他們的品牌形象增添了幾分光澤。

且初出茅廬之際，電動車電池尚不成熟的年代，寧德時代聚焦鎳鈷錳/鎳鈷鋁等鋰離子電池種類的方針，也是使他們脫穎而出的要素。相較比亞迪等同業鑽研的磷酸鐵電池，這類電池往往擁有較高的能量密度，能提供電動車更優秀的續航能力。

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2015年，中國政府推出電池供應商建議名單，納入寧德時代等中國電池業者，更是徹底在這個全球最大的電動車市場，掃除了海外企業的競爭，且被列入名單內的企業還可獲得龐大補貼。

但寧德時代並未因政府的扶持，而怠慢在技術上的投入。2019年寧德時代研發支出成長50%達到近30億人民幣，並擁有多達5,600名研發人員，占公司人員比例超過20%，更持續於寧德當地建立新研究設施。

除了研發投入不落人後，寧德時代還積極布局產業鏈，2019年曾以5,500萬澳元入股澳洲鋰礦業者Pilbara，去年6月也與全球最大礦商嘉能可（Glencore）簽訂長期合作，後續又宣佈將投資最多191億人民幣於產業上下游。

中國放寬產業限制，寧德時代全球第一王冠是否將鬆動？

2019年6月，中國政府宣佈取消電池供應商建議名單，為國際電池廠商開啟進入中國市場的大門，同時中國也逐步降低對電動車產業的補助。

LG、Panasonic紛紛挺進這個過去看得見、吃不著的全球最大電動車市場。2020年3月，這兩家廠商一度衝入中國電動車電池市占率排行榜前3名，緊追在寧德時代身後。

與此同時，中國電動車銷售因疫情、補貼降低等因素受到衝擊，研究機構SNE Research指出，LG化學在2020上半年超車寧德時代，成為全球最大電池供應商。

但由於順利敲定與特斯拉的磷酸鐵電池合作，使寧德時代成功在2020下半年扳回一成，截至11月底時，德時代全球市占率為24.2%，超越LG化學的22.6%，有驚無險地再次奪回電動車電池的龍頭寶座。

儘管寧德時代證明真金不怕火煉，未來市場競爭無疑將更趨激烈。成功取得中國製Model Y電池訂單的LG化學，預計今年在中國投資5億美元，將南京廠的產能擴增1倍以上。

《彭博社》分析師Daixin Li認為，隨著全球掀起電動車浪潮，寧德時代能否維持霸主地位，關鍵在於能否開拓中國海外市場。

寧德時代也早已放眼海外，2019年於德國設立一座電池工廠，預計將向BMW等歐洲合作夥伴供應電池，可望在2022年產出總計14 GWh的電池；去年底也傳出計畫在印尼投資50億美元設廠的消息。印尼出產鎳礦，這是電池的關鍵原料。

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展望未來，曾毓群對電動車產業的發展相當樂觀，他認為疫情的影響會在2021年散去，並預言2030年前電動車將比油車更便宜，並在2040年實現全面電動化。

責任編輯：蕭閔云

資料來源：Bloomberg、EqualOcean、Nikkei Asia、CleanTechnica

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。