馬斯克喊一個月後舉辦「AI日」徵才，背後透露特斯拉面臨哪些大關卡？|數位時代 BusinessNext

馬斯克喊話要靠AI日徵才，顯露自駕業務面臨窘境

馬斯克的這一番話，更暗示著特斯拉在自駕領域面臨的難關。自動駕駛一向是特斯拉電動車的重要賣點，今年1月馬斯克曾於財報會議上表示，他非常有信心年底前有辦法使自駕技術超越人類駕駛的可靠程度。

然而不到半年馬斯克發下的豪語就面臨難關，3月時特斯拉向監管單位透露，目前他們的自駕技術只有Lv2的等級，且不會再更進一步，5月又向加州監管單位表示，他們恐怕無法在年底前實現FSD全自動駕駛技術。

特斯拉在2020年時揭露了FSD全自動駕駛技術，這是個有別於Autopilot的單獨自駕服務，目前價格為1萬美元；近期特斯拉又開始進行FSD訂閱服務的Beta測試，期望在近期正式推出FSD訂閱服務。

倘若特斯拉無法實現為FSD立下的目標，不光可能傷害顧客的信任，連帶各方政府將會開始追究特斯拉先前具有誤導性的宣傳話語，甚至可能暫停特斯拉自駕測試的許可證。

但顯然特斯拉為了要實現馬斯克喊出的目標，因此也希望能透過這次人工智慧日的機會，吸引更多AI領域專家加入特斯拉的行列，共同解決在自駕技術上遇上的難題。

除了自駕人才問題，特斯拉還面臨什麼難關？

且不只是在自駕人才上面臨著困境，特斯拉電動車近一年來不斷爆出品管疑慮，無論在中國或美國市場，都多次召回車輛進行修繕。好比說這個月特斯拉才在美國再度召回了6,000輛車，原因則是煞車螺栓有鬆動的風險。

前陣子《消費者報告》更因為特斯拉在自動硬體上進行大改動，捨棄使用雷達而將Model 3從推薦車款名單上剔除。且2月公佈今年最佳汽車品牌名單時，特斯拉的排名也下滑5名，被詬病車輛上存在著許多功能失靈的問題。

這些負面消息都意謂著，特斯拉在出貨量快速成長的同時，流程或人員上可能難以負荷直線上升的需求，以及緊迫的時程，但特斯拉面臨的難關還不只這些。

近期傳出特斯拉位於柏林的廠房實際營運時間恐怕得一延再延，工廠位置因與飲用水保護區重疊、又鄰近自然保護區，因此一直無法得到當地環保單位的放行，唯有得到環保單位的最終許可，才有辦法正式營業，最糟的情況下可能得到2020年才有辦法運作。

特斯拉預計在柏林超級工廠將生產Model Y等車款生產，每年產能上看50萬輛車，同時每年可以生產5億個電池，總瓦數上看50 GWh，對於實現交車數成長目標，或者電池自造都極為關鍵。

從外部與政府的交涉，到內部的人力、流程上，特斯拉目前都面臨著難關，該如何解決這接踵而至的重重問題，恐怕會是馬斯克短期內必須面對的挑戰。

責任編輯：蕭閔云

AI 與數據正快速落地至各行各業，從製造、金融、電信、醫療到零售，應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域，卻長期受到數據破碎且不透明的限制，只能仰賴人力蒐集資訊，再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策，使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點，方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」，以開放式平台為核心，串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色，勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌，希望能透過科技促進數據流動，為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技雙軌策略，讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出，在 AI 時代，人應該專注於「最有價值」的工作；然而在商用地產業中，專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上，真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配，讓人力從低價值的資料處理中解放，將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

為此，方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台，運用 AI 技術，將過去產業中破碎、非結構化的資料，重塑為可被運算、可驗證的標準化數據，並結合圖表與互動式介面，讓使用者能夠快速得到完整市場資訊，實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟，將不動產視為企業服務的核心載體，串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴，使空間不再只是靜態標的，而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄，平台得以發展「資料即推薦」模式，推動商用地產從單點交易，邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制，實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下，真正的競爭關鍵已不在模型本身，而是能否有效率地收集資料、提高資料品質，並將其與實際決策流程緊密結合。為此，方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪，回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題，成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明，資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段，必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告，並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉，透過資料清洗與實體對齊，將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關，則引入不動產專家進行校正與產業判讀，補上模型難以理解的規則與慣例，確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段，藉由收集使用者提問與行為，檢視現有資料是否足夠精準，再回到專家校正與補齊流程，使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上，方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示，PickPeak 並非單純的物件搜尋工具，而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動，提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件，再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案，真正將 AI 從「回答問題的工具」，轉化為「陪伴決策的數位專家」。

創新 Data to win 模式，讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過，單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級，因此，方睿科技提出的第二條路就是，推動產業生態系聯盟，整合商用地產市場上不同角色的數據，讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出，目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間，缺乏有效的整合機制，導致企業在選址與空間規劃過程中，難以快速找到真正合適的服務與解決方案，形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點，方睿科技提出「Data to win」模式，以資料取代傳統「Pay to win（付費買廣告）」思維，讓真正具備經驗與實績的服務夥伴，在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明，在廣告投放效益越來越低的情況下，企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」，而是「如何在對的地方被看見」，這將是未來的市場勝出指標；而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力，方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料，經過去識別化與結構化處理後，再嵌入企業決策流程中，讓推薦不再來自廣告投放，而是真實、可被驗證的使用經驗，透過這樣的機制，不僅提升企業決策的準確度，也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說，方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料，讓企業在選址階段，就能同步評估空間規劃方案，加速決策流程。又如，整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料，並呈現在地圖上，協助企業評估辦公據點的交通便利性，優化員工日常通勤與出行體驗。此外，平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊，協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓，提升進駐媒合效率。

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調，方睿科技已經透過投資與合夥模式，將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域，至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星，以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作，方睿得以更深入理解產業真實痛點，讓科技不只是工具，而能真正回應實際決策與服務需求。

此外，方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟，目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入；接下來，方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入，讓數據在安全、可控的前提下流動，進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值，為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳，透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。

圖／數位時代

方睿科技官網： https://www.funraise.com.tw