特斯拉日本大殺價!但看看中國砍價15次後,有搶到電動車廠蔚來、小鵬們的訂單嗎?
特斯拉日本大殺價!但看看中國砍價15次後,有搶到電動車廠蔚來、小鵬們的訂單嗎?

編按(2021.2.19更新):特斯拉美國、日本也降價!根據彭博報導,Model 3標準款由原先的511萬日圓起,調降到429萬日圓(約台幣133萬元)。長續航款售價更大幅降價156萬日圓(約台幣41萬元)。

另外,特斯拉美國官網也調降Model 3與Model Y的標準款售價。Model標準款起價降為36,990美元,Model Y標準款起價39,990美元。

以下為2021.2.3報導

中國電動車新勢力對Model Y的「恐懼」,其實從一年前就開始了。從李斌(蔚來汽車創辦人)準備的「防守隊員」EC6,再到李想(理想汽車創辦人)的驚呼。事實上,搶跑近10年,也讓特斯拉有著足夠多的底牌。

2020年元旦,Model Y更是以售價下探16萬美元的價格開賣,像是一顆投向車市的「炸彈」,漣漪效應正在持續。

Model Y
圖/ TESLA

延伸閱讀:特斯拉繳首個獲利年度、估交車數漲50%,為何馬斯克發言卻讓法人失望?

影響主要看成長曲線的變化,是平穩或是繼續上漲,且電動車新勢力是否有像之前那樣躍升的機會,都仍需要觀察

令人驚訝的是,率先示弱的是BMW的電動車型iX3,直降7萬元人民幣的罕見舉動,也宣示著傳統豪華車的正式參戰。

成長曲線保衛戰

週末的特斯拉門市人聲鼎沸,試駕車需要排隊等候,與網路上的熱情無異,大家的目光大多集中在Model Y身上。

目前,Model Y最早的交付時間已排到了6月份。銷售員表示,594公里續航力、33.9萬人民幣(約146萬元新台幣)的價格,偌大的空間,都切中了中國消費者的痛點。

特斯拉銷量節節攀升的背後,究竟是不是靠搶訂單來獲得的?

中國電動車
圖/ 網易科技

延伸閱讀:特斯拉中國大甩賣?Model Y狂降65萬元,台灣供應鏈歡呼

從交付數據來看,蔚來1月份交付數為7,225台,較前期成長3%,比2020年末12月份的324%,相差甚遠。

不過,蔚來在1月份仍交出一份喜憂參半的成績單,較前期雖不理想,但EC6交付2,845台的數據超過ES6的2,720台,表明「轎跑車」差異化的戰略初見成效,而EC6正是李斌對抗Model Y的核心武器。

小鵬汽車月總交付量是6,015台,較前期成長5%,同樣無法和2020年12月份349%的漲幅相比。

理想汽車的月銷量則是5,379台,較前期下降12%,據消息人士稱,理想汽車1月份受到零組件供應的影響。此外要注意的是,蔚來的數據是三輛在售車型支撐,小鵬是兩輛,而理想僅有一輛理想ONE在售。

值得一提的是, 1月份的交付數中應該包含消化去年12月份下訂的訂單,目前,各廠商在Model Y的衝擊下依舊堅挺,放眼2021全年的成長曲線是否有著落?這將成為新勢力掌舵者們的新課題。

小鵬汽車的P5正在規劃將定價拉低,瞄準更廣闊的下沉市場;蔚來寄託於旗艦版ET7,打算把BBA(賓士、BMW、奧迪)拉下神壇;理想則計劃在2022年開始將每年推出一輛新車,言外之意是,2021年仍由理想ONE來抗衡。事實證明,僅僅只有一輛在售車型的理想汽車,憑藉著沒有里程焦慮的增程式電動汽車來取得戰績,而市場也已給出認可的反饋。

造車新勢力們一月份的表現很好,但Model Y對各廠商最重要的影響,仍在於 對各家定價體系的衝擊 ,接下來,大家棉對新車的定價需要更加謹慎。

事實證明,特斯拉對造車新勢力的攻擊,大家仍然守住了成長曲線。奧迪的1月份交付量也值得參考,8.69萬台創新高,可以說狼來了之後,傳統燃油車的表現依舊穩健。

續航之爭沒有贏家

接著看續航力,1,000公里的續航力到來之前,消費者購買電動車時的首要問題,肯定還是能跑多遠。然而, 續航焦慮分為兩個層面,續航力不夠是其一,充電沒有加油方便是其二

因此,許多廠商開始打出1,000公里續航力的牌面,有發出期貨的蔚來ET7,表示150kWh電池包擁有1,000公里續航力,但距離交付還有一年的時間。而廣汽的「矽負極電池」,面對專家的質疑,強勢回應今年就能量產。

電池技術的進步和充電樁的基礎佈局,可以說是電動車普及的兩大推手。

非商業用 Tesla Andrei Kholmov Shutterstock.com
非商業用 Tesla Andrei Kholmov Shutterstock.com
圖/ ShutterStock

延伸閱讀:一遇到低溫下就跑不遠!電動車碰上寒冬,續航力竟「雪崩式」下降?

電池技術不同於充電樁,其進展主要受到供應鏈的掌控,除非訂單多如特斯拉,寧德時代會專門為你開闢產線,或是合作研發,除此之外沒有太多的辦法。

現階段,電動車主要採用三元鋰和磷酸鐵鋰電池。其中三元鋰裝置容量最大,其能量密度高、低溫性能不錯,但穩定性的優勢不足,蔚來、理想、小鵬等車型均有搭載;而磷酸鐵鋰電池能量密度低,但在穩定性和成本上都更加友好,特斯拉從Model 3開始批量採用,總結來說,這兩款電池優勢不同,各有專攻。

其實, 電池技術的發展如同晶片時代的「摩爾定律」

幾年前,市面上中國產電動車的續航力只有200公里左右,損耗下來幾乎到了一天一充的地步,像用手機一般的用車,很難有人受得了。但科技令人著迷的地方就在這,電池是電動車技術中進步最快的地方,目前市面上動輒600、700公里的續航力變得更多,最少也能跑個500多公里。讓電動車跑得更遠的這件事,不再遙不可及。

從續航的角度來看,這是電動車類別的歷史規律、供應鏈的問題,而不是某個品牌的事情,若一位消費者接受續航力的現狀,那究竟要買哪個廠牌就是考慮產品力等因素了。

續航力在各個廠牌的競爭因素中,其所佔的比例反倒不大,續航力的未來肯定是光明的。馬斯克曾說電池成本還有降低50%的空間,目標在3~4年內實現,但仍需要注意的便是把這項條件當噱頭。

電動汽車最忌諱「超級快充、超長續航、超級安全」的吹捧,任何汽車企業都不應該拿尚未達到量產階段的技術當噱頭。

中國電動車
中國四家電動車自建充電設施情況。資料來源:網易科技
圖/ 數位時代製圖

至於充電樁的便利性和功率,直接影響著消費者的用車體驗。特斯拉和小鵬向來走自建 超級充電站 的路線,力求為車主帶來標準化的體驗,一般情況下,一個小時可以充到80%。

蔚來的做法較為特別,堅持主攻「 換電 」的打法,對於不希望花時間等待充電的車主來說,有著極大的吸引力,並推出每個月免費換電四次的車主權益,蔚來也將之視為充電方面的差異化優勢。

理想汽車採用增程式的技術路線,因此加油、加電都能跑,目前並沒有在自建超級充電站的佈局上有所動作。

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圖/ ShutterStock

論四家充電的方便程度,蔚來採換電方式確實有時間優勢,其他三家則重點仰賴家用充電的普及和第三方充電基礎設施的完善,國家支持、企業發力,這個賽道則變得越來越熱鬧。

讓造車更具想像力

自動駕駛的路線探索,一部分主攻卡車貨運和產業園區,離技術成熟和商業化更近;另一部分則主攻計程車,類似於Waymo一般做無人駕駛出租車,在半封閉的道路上試營運。

但日子久了,大家會覺得上述兩者不夠新鮮,資本市場和民眾需要更有想像力的事情。特斯拉讓大家看見,從轎車逐步過渡到完全無人駕駛,其路徑開始變得清晰起來。

這也引起許多爭論,例如馬斯克和Waymo執行長John Krafcik隔空喊話,後者並不看好特斯拉,說馬斯克無法實現自動駕駛,而馬斯克的回覆也很直接,「 特斯拉擁有比Waymo更好的AI軟體&硬體(錢) 」。

誰的路線最具優勢,仍有待日後分曉。以目前的情況來看,特斯拉一年50萬輛的交付量,讓過渡到無人駕駛的這條路變得有跡可循。

百度正是從特斯拉的玩法中產生靈感,讓積累已久的自動駕駛平台Apollo和自家的車輛結合,官方日前宣布造車;另一方面,如今全球消費者使用的蘋果裝置超過16.5億部,這般巨大的用戶量才能撐起蘋果帝國。

在自動駕駛方面,中國新勢力走得最快的應屬小鵬、蔚來,而各廠牌又有著各自不同的商業考量。

中國電動車
中國四家電動車自動駕駛描述及價格。資料來源:網易科技
圖/ 數位時代製圖

電動車打破了經銷商體系,且有特斯拉這般特殊的存在,不斷降價以謀求更多的銷量,靠賣車滿足資本市場喜歡的增長曲線,未來恐怕會變得越來越難。

以往在車輛售出之後,車廠和經銷商、消費者的連接就是修車和保養,並以此不斷賺取利潤——有些地區經銷商明確要求,雖然有優惠且幅度很大,但必須一直到原店保養,賣給外地更是不可能的事情。

未來的角力戰爭,一定屬於自動駕駛,及由此延伸開來的增值、租賃服務。

訂閱制是目前較為明確的方向,蔚來的首款轎車ET7已開賣680元人民幣∕月的自動駕駛訂閱服務。而馬斯克在先前的財報電話會議中也帶來好消息,在一兩個月內就會推出線上訂閱服務。

從特斯拉販售1萬美金的全套自動駕駛系統的銷售情況來看,情況不太樂觀。在中國,只有1%的車主購買這項服務,這也是廠商紛紛轉向訂閱制的原因,降低價格門檻就是推動普及的不變道理。

馬斯克提到,中國車主對特斯拉自動駕駛系統相當挑剔。另外,經常爬上科技新聞頭版的事故也是影響因素之一,而對自動駕駛的整體接受程度則是根本原因。

不過,馬斯克計劃於2021年實現完全自動駕駛(L5),不同於歐洲,中國政府對自動駕駛的態度更為積極友好。

小鵬被稱之為是中國特斯拉的新勢力,自主研發自動駕駛,也讓自動駕駛的落地更為敏捷。

不久後,訂閱制的自動駕駛服務可能會成為標準選項,將選擇題拋給消費者。

結語

特斯拉在2020年將汽車價格下調了15次,才實現2020年交付50萬輛的目標。而現在,馬斯克立下的2021年目標是交付80萬輛。特斯拉手裡的牌還沒有出完,中國的電動車新勢力們還需要抵禦更多衝擊,各家廠商也從單兵作戰升級到「聯盟作戰」的階段,阿里巴巴、百度、吉利、富士康全都來了。

MIH電動車平台
圖/ 鴻海

延伸閱讀:鴻海攜手中國最大車廠吉利汽車!目標拿下電動車10%市占、拚兆元營收

據市場調查顯示,84.4%的消費群眾表達了對電動車的期待,但對現有電動車的不滿意度則達到60.8%。這是一個潛力巨大的市場,期望這是一個好故事的開頭。

本文授權轉載自:網易科技
責任編輯:文潔琳、蕭閔云

關鍵字: #特斯拉
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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