特斯拉Q1交車逾18萬創紀錄!但晶片缺來勢洶洶,今年交車百萬的目標有望嗎?
特斯拉Q1交車逾18萬創紀錄!但晶片缺來勢洶洶,今年交車百萬的目標有望嗎?

不受全球汽車晶片荒的影響,電動車大廠特斯拉(Tesla)在今年第一季,交車量突破18萬,刷新歷史新高紀錄。分析師預估,依照目前的態勢,特斯拉今年全球交車輛,有機會突破85萬輛,不過仍有許多變數,值得後續觀察。

在台灣,官方預估Model 3第一季掛牌有望超過1,200 輛,目前台灣特斯拉車主已經破萬,業者表示,將在台灣擴充更多的超級充電站。

第一季交車突破18萬輛,分析師:今年目標85萬

特斯拉今年(2021)全球第一季交車量達到18萬4800輛,高於市場預期的16.8萬輛,這個數字已經是連續三季刷新歷史新高紀錄,是史上單季最高。

值得注意的是,在第一季中特斯拉只有生產Model 3、Model Y這兩款車型,生產總數為180,338輛,佔總體比例約99%;此外,也交付了約2,020輛的Model S、Model X(SUV),都是來自先前的庫存,佔比約為1%。

為什麼會有如此大的落差呢?特斯拉財務長扎克·柯寇恩 (Zach Kirkhorn),在今年一月的法說會上曾提到,上海工廠生產的Model Y,對於第一季的交車表現,有非常大的幫助。

之所以都沒有生產任何的Model S、Model X車型,是因為近期特斯拉針對這兩款車型做了改版,第一季正處於測試生產線新設備的過度時期,產量才會為零。特斯拉也表示,目前設備測試都已經完成,已經進入生產階段了。

換這2張 Model S 全新內裝設計
之所以都沒有生產任何的Model S、Model X車型,是因為近期特斯拉針對這兩款車型做了改版,第一季正處於測試生產線新設備的過度時期。
圖/ 特斯拉

這一次特斯拉交出單季生產18多萬輛車的成績單,維德布什證券科技分析師Dan Ive認為,這是非常傑出的成就,他分析,全球對於乾淨能源的意識,加上各國對於禁售燃油車的法規,都讓電動車的需求增加。Dan Ive也預測,依照目前的態勢,特斯拉今年全年交車量有機會突破85萬,甚至朝90萬衝刺。

特斯拉今年表現,可以觀察這幾個重點

2020年特斯拉交付了將近50萬輛電動車,不過,今年若真要如分析師預期達到85萬的目標,還有許多變數。首先是汽車晶片,根據市場研究機構IHS MARKIT近期發布的報告,汽車晶片短缺,可能使得第一季全球汽車製造商,產量下降130萬輛。

全球汽車產業近期飽受晶片短缺的壓力,通用、福特、Subaru等品牌,還因此關閉部分工廠,並表示2021年有可能因為晶片短缺問題,讓獲利減少10多億美元。

Tesla
今年是否真能如分析師預期,朝著85萬的目標邁進,仍有許多挑戰與變數。
圖/ Tesla

延伸閱讀:福斯被迫減產10萬輛,車廠的「零庫存」思維錯了嗎?看缺貨潮帶來的管理啟示

特斯拉第一季交車表現,看起來並沒有受到晶片短缺太多影響,不過接下來,汽車業將迎來銷售旺季,拜登政府日前通過1.9兆美元紓困法案,多數美國民眾可以獲得1400美元紓困金,近期已經陸續匯入民眾戶頭,有望推動汽車買氣。

特斯拉官方並沒有針對2021全年交車量給出目標,僅表示會朝著超過50%的成長努力。在上述種種情況下,特斯拉產銷狀況是否能夠維持穩定,可以觀察上海工廠的產能,以及接下來Model S、Model X車型的生產進度,此外,許多傳統車產陸續推出更多純電動車產品,是否會衝擊特斯拉在各國市場的銷量,也是一大觀察重點。

台灣特斯拉車主破萬,持續增加超充站點

至於在台灣市場,特斯拉也持續交出亮眼成績單,今年初,特斯拉在台灣的車主終於破萬,今年第一季,官方預估Model 3掛牌有望超過1,200輛。

Tesla
隨著台灣車主數量穩定增加,特斯拉在台灣加速建置更多的充電站。
圖/ Tesla

隨著台灣車主數量穩定增加,特斯拉在台灣加速建置更多的充電站。三月份新增「新北土城日月光廣場超級充電站」、「南投草屯超級充電站」兩座站點,同時擴建原有的「苗栗銅鑼科學園區超級充電站」至12個超級充電座,這是目前全台規模最大的超級充電站。

特斯拉也預告,最近會在「桃園龜山」與「高雄路竹」新增兩座新的站點,如此一來,全台超級充電站總數將達到 28 座,透過越來越完善的基礎充電設備,增加民眾購買電動車的意願。

參考資料:CNNCNBCThe Verge

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #特斯拉
往下滑看下一篇文章
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。

2-RD096270.jpg
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%。

3-RD096215.jpg
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。

4-RD096303.jpg
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。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓