Toyota斥資900億赴美設電池廠!2030年要賣800萬輛電動車願景,如何實現?
Toyota斥資900億赴美設電池廠!2030年要賣800萬輛電動車願景,如何實現?

身為全球銷量最大的車廠,Toyota究竟如何應戰電動車時代一直是鎂光燈焦點。本週Toyota也宣佈將在2030年前在美國投資約3,800億日圓(約新台幣925億元),成立公司建設電動車電池工廠。

Toyota表示,他們計畫與同集團底下的豐田通商合作,在美國成立合資公司,出資比例為Toyota 90%、豐田通商10%,計畫從2025年開始運作,並在2030年前投資3,800億日圓開發及製造電動車電池,預計也會在當地創造1,750個職缺。

Toyota過去總是在電動車發展上慢人一步,去年底執行長豐田章男更砲轟電動車轉型被過度炒作,沒有考慮到一些地方能源依賴火力發電,產生能源過程依舊會排碳,且強硬轉型更會導致無數企業失去生計,面臨倒閉危機。

但即使如此,這幾年Toyota仍逐步加大電動車相關投資,繼去年與Panasonic成立合資企業開發電池後,近日也宣佈在美國設廠製造電池,最初計畫將目標放在製造混合動力車電池上,並預告之後會再披露規劃的產能、詳細的業務結構的落址何處。

多方向發展電池,Toyota無法再忽視電動車浪潮

Toyota北美執行長Ted Ogawa表示,這次投資將有助於為美國消費者創造更價格親民的電動車。今年9月,Toyota曾公佈電動車業務發展的路線圖,並聲稱要將電池成本降低50%,並規劃將在2030年前投資超過1.5兆日元,這次在美國設廠的計畫,也是整體規劃之一。

Toyota目前正多管齊下發展電動車業務,並以有電動車心臟之稱的電池為關鍵目標,規劃的1.5兆日元裡,預估約1兆都會用於電池的開發與製造,他們期望2030年前將電池成本降低30%,並提昇30%效率,等同於同樣里程下成本降低了50%。

Toyota bZ4X
Toyota在今年開始加速發展電動車腳步,與各方合作投入電池研究,圖為Toyota今年4月發表的電動SUV bZ4X。
圖/ Toyota

為了達成這個目標,Toyota將大舉建設電動車電池產線,2025年將建設10條新的電池產線,並在2026至2030年間每年擴增10條產線,在2030年時總計擁有70條產線,總產能達到約每年200GWh。

與Panasonic成立的合資企業Prime Planet Energy & Solutions(PPES),更設定目標要在2022年將電池成本大砍50%,並在2025年達到65%至70%的成本降幅。PPES總裁Hiroaki Koda表示,電動車普及的關鍵在於價格要足夠便宜,如果沒辦法滿足這個目標,他們就不會拿出來出售。

PPES最初是將目標放在混合動力車上,在混合動力車市場上擁有25%市占,不過現在轉移到了純電動車身上。

Toyota也在持續研發固態電池技術,這項技術擁有更高的安全性,且能量密度更高,能夠增加電動車續航力,該公司同樣目標在2030年前做出成果,並早在去年6月就打造出配備固態電池的原型車,持續進行測試當中。

各大對手擴廠增產電池,備戰電動車市場

另外,越來越多車企也都加強投資電動車領域,使得Toyota不能再違抗這股潮流。例如Toyota公佈赴美設電池廠同日,全球第四大汽車集團Stellantis也宣佈攜手電池供應商LG Energy Solution建設電池工廠,目標2024年第一季啟用。

今年上半年通用汽車已宣佈與LG化學合作,斥資23億美元在美國田納西州開設第二家電池工廠;福特也傳出有意與SK Innovation合作,在美國設立新的電池工廠。在轉型之際,車廠與供應鏈的合作變得更加緊密。

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在Toyota宣佈在美國設電池廠同時,全球第四大汽車集團Stellantis也宣佈攜手LG新建電池工廠,傳統車廠發展電動車的腳步逐漸加速。
圖/ Stellantis

為了與其他車廠在美國競爭,Toyota近日還在美國發起遊說,希望政府撤回美國工會車廠的車可獲得4,500美元稅收減免的電動車補貼方案,由於該方案獨厚加入工會的美國車廠,受到絕大多數美國海外的車廠反對。不過同時美國也討論將給予在當地製造的電動車電池5,000美元的補貼。

美國也在今年8月喊出,2030年銷售的所有新車,必須50%是電動車,北美是Toyota最大的市場,在政府的推波助瀾下,無論如何Toyota都無法再置身電動車戰局之外,也在9月喊出目標2030年前包括混合動力車、氫能源車在內,其新能源車銷量能達到每年800萬輛(純電動車及氫能源車200萬輛)。

資料來源:Reuters日經InsideEVs

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責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #電動車 #TOYOTA
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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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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