特斯拉Model Y需求狂飆,Q3銷售一空!馬斯克:將成為世上最暢銷的電動車
特斯拉Model Y需求狂飆,Q3銷售一空!馬斯克:將成為世上最暢銷的電動車

隨著特斯拉預計長續航版Model Y最快將於9月份交貨,客戶對這款車型的需求正在飆升,意味著這款車在第三季的產量幾乎銷售一空,儘管目前仍處於第二季。

在去年發布Model Y後,特斯拉執行長伊隆.馬斯克(Elon Musk)就預測,Model Y受歡迎的程度將超過Model 3。在中國及加州本地市場,Model Y已確立了自己作為卓越車型的地位,因為人們更傾向於購買全電動跨界車,而不是全電動轎車。

Model Y
圖/ Tesla

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隨著特斯拉繼續加大所有汽車的生產力度,並向新領域擴張,Model Y已成為該公司的關注焦點。在美國德州的奧斯汀工廠,當其將在2021年底開始製造汽車時,Model Y和CyberTruck將佔據中心舞台。與此同時,今年下半年,特斯拉的柏林工廠也將直接生產Model Y。

對特斯拉來說,這些需求讓它有點不堪重負,因為該公司的目標是在2021年底之前完成兩家新工廠。該公司的汽車在眾多地區深受歡迎,以至於交付日期變得越來越長,這意味著向永續性能源的過渡將繼續飛躍,特斯拉對生產設施的額外需求也變得更加緊迫。

特斯拉在5月初曾暗示,由於需求不斷增加,該公司第二季的產量已經售罄。雖然這仍是一項令人驚嘆的成就,但特斯拉至少有一款汽車已在下一季之前銷售一空。 事實證明,長續航版Model Y似乎是特斯拉最暢銷的車型,因為該公司預計最早的交付日期將是9月份,也就是2021年第三季的最後一個月

需求導致特斯拉今年迄今將Model Y的價格提高了3,500美元,而特斯拉在2月份時曾大幅削減這款車型的成本。儘管全球晶片短缺,但特斯拉避開了嚴重問題。儘管如此,需求和部分零部件的短缺導致特斯拉在2021年上調了其兩款汽車的價格。

特斯拉今年對Model Y進行了幾次改進,包含取消了乘客座位上的腰托選項。然而,最大的變化之一是取消了Model Y和Model 3的雷達裝置,這是特斯拉在尋求完全自動駕駛的過程中,一直以來考慮的舉措。

僅供報導用途_shutterstock_777484921_特斯拉.jpg
圖/ Sheila Fitzgerald via shutterstock

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馬斯克:Model Y將是世界上最暢銷的電動汽車

儘管如此,根據最近的註冊數據,客戶對Model Y的需求仍在飆升。根據EV Sales Blog的全球銷售數據顯示,Model Y銷量在4月份超過了Model 3。Model Y售出了16,232輛,而Model 3的銷量為14,980輛。不過,Model 3保住了2021年最受歡迎電動汽車的頭銜,但Model Y位居第三,僅次於通用汽車與上汽合資企業的五菱宏光Mini EV。

與此同時,Model 3繼續主導著歐洲的電動汽車市場。儘管特斯拉目前在歐洲沒有營運中的製造工廠,因為柏林工廠仍在建設中,還需要幾個月才能投產。然而,歐洲的需求得到了上海工廠的補充,特斯拉自1月份以來由中國向歐洲出口Model 3。由於這些努力,特斯拉已奠定了自己作為最暢銷電動汽車製造商的地位。

來自EU-EVs的最新數據顯示,Model 3是歐盟最受歡迎的電動汽車,且銷量遠遠超越第二大競爭對手。今年,特斯拉已在歐盟售出27,186輛Model 3,最接近的競爭對手是法國製造的雷諾Zoe,今年迄今已售出17,452輛。大眾ID.3、ID.4和UP!EV分別位居第三、第四和第五位。

由於特斯拉正在等待柏林生產設施的完工,Model Y目前尚未在歐洲上市。有人猜測,若柏林工廠還沒有準備好投產,特斯拉可能會在第三季開始從上海向歐洲出口Model Y。不過,這些傳言並未得到特斯拉的直接證實。

馬斯克今年初預測,Model Y將成為2022年全球最暢銷的電動汽車。他在2021年第一季財報電話會議上表示:「當談到Model Y時,我們認為它將成為世界上最暢銷的汽車或車輛。儘管我不是百分之百的肯定,但我認為明年實現這個可能性很大。我想說, 到了2022年,Model Y很有可能成為世界上最暢銷的電動汽車。

Model Y是特斯拉歷史上第一款在上市後第一個季就實現盈利的車型。Model Y的強勁需求,以及多家門市的銷售明顯成長,對特斯拉的財務狀況來說是個好兆頭。該公司將在下個月公佈財報,目標是連續八季實現盈利。

本文授權轉載自:網易科技

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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