特斯拉擺脫產能困境、年交車上看90萬！為何標準車款改用磷酸鐵電池？|數位時代 BusinessNext

曾經因產能而困窘不堪的特斯拉，如今已一掃當初的陰霾，產能更連連突破外界的預期。特斯拉今日公佈第三季財報，便在持續上升的交車數推動上，使得營收獲利雙雙突破了預期，還一併公佈電動車電池的「重大變化」。

這一季的特斯拉財報會議，與以往稍稍有些不同：執行長馬斯克並未出席。雖然缺少這位風雲人物，特斯拉依舊繳出亮眼的成績單，不負眾望展現電動車龍頭的實力。

上海廠帶動特斯拉產能，今年交車數上看90萬輛

特斯拉2021年第三季的產量及交車數分別達到237,823及241,300輛，這促使公司營收達到137.6億美元，較去年同期成長57%，而獲利也一舉上升至16.2億美元，更是較去年同期飆升389%之多。

上海超級工廠已成為特斯拉產能最有力的後盾，依照中國乘用車協會的資料，特斯拉第三季總計銷售13.3萬輛中國製造的電動車，足足佔據整體交車數的55%，是目前特斯拉最主要的製造工廠。

上海超級工廠從2020年開始正式交車，加上中國市場的驚人潛力，已連續推動特斯拉5個季度營收突破紀錄。特斯拉也在財報中指出，第三季中國仍是他們的主要市場，工廠增產順利，並還在持續改良提昇產能當中。

2021年迄今特斯拉交車數總計為62.7萬輛，對於今年提昇50%交車數的目標來說進度大幅領先，前陣子維德布什證券預估，特斯拉今年交車數上看90萬輛，並看好2022年交車數可成長至130萬輛。

不過，特斯拉的產能也面臨著多項難題，從每家車廠都在哀號的晶片短缺，到貨船塞港、中國「能耗雙控」政策導致的輪流限電，都實打實地衝擊著特斯拉的生產能力。

目前特斯拉正在德國柏林、美國德州建設新工廠，但財務長柯克霍恩（Zachary Kirkhorn）卻對近況三緘其口，聲稱還要一段準備時間。關於眾所矚目的新車款Cybertruck何時邁入量產，特斯拉也沒有多作回應。

一般車款全面改用磷酸鐵鋰電池，特斯拉為何這麼做？

除了公佈這季的好成績，特斯拉這次財報會議上，還公佈一項讓人在意的新決策，特斯拉全球標準車款將改用磷酸鐵（LFP）鋰電池。

特斯拉先前只在中國製造配備LFP電池的電動車，而北美生產的版本則使用鎳鈷鋁（NCA）鋰電池。這次特斯拉把「中國標準」變成「世界標準」，而決定全面更改電池理由是什麼？

回顧過去一年財報，隨著上海超級工廠的產能增加，特斯拉的獲利率也不斷上升，現在汽車業務的利潤已達到30%的新高點。這背後或許有流程上的改進，但LFP電池帶來的低成本優勢也不容忽視。

這使得過往仰賴碳權交易獲利的特斯拉，即使碳權交易量近半年節節下降，從5.2億美元下滑至2.8億美元，獲利卻毫不受影響地一路竄升，從4.4億美元來到16.2億美元。

在宣佈這項決定前，特斯拉還傳出已預先調查訂購Model 3的客戶，是否願意接受使用LFP電池打造的電動車。

另外，這次會議上，特斯拉就提到鎳、鈷等原料的價格波動是成本結構上的一大風險，過去馬斯克也時常透露說要打造不含鈷的電動車電池，如今決定一般車款全面改用LFP電池，或許也不會太讓人意外。

相較於NCA電池，LFP電池有著價格較為低廉的優勢，且更為安全不易爆炸，但相對來說能量密度較低，換句話說同樣大小的電池續航力較差，同時容易受到低溫影響，在氣候寒冷的地區或季節表現不佳。

世界上95%的LFP電池都是在中國製造，而特斯拉的LFP電池主要供應商則為寧德時代及比亞迪。而身為特斯拉NCA電池主要供應商的Panasonic，會受到這項措施多大的影響，還需要時間觀望。

資料來源：Reuters、CNBC、Nikkei Asia

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責任編輯：錢玉紘

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。