續航力可望達750公里!Panasonic砸百億建產線,拚特斯拉4680電池明年量產
續航力可望達750公里!Panasonic砸百億建產線,拚特斯拉4680電池明年量產

電動車被認為是未來的交通趨勢,在各家車廠都陸續制定電動車發展策略時,他們背後的電池業者,也開始有所行動。身為特斯拉供應商的Panasonic,被披露計畫投資800億日圓(約194億新台幣)量產特斯拉4680電池。

根據《日經新聞》報導,Panasonic預計將在和歌山的廠房投資800億日圓,導入4680電池的生產線,預計年產能10 GWh左右,約占Panasonic產能的20%左右,能夠每年供應15萬輛電動車的需求。

4680電池2023邁入量產,續航力、成本都能改良

按照Panasonic的安排,他們計畫在2022年完善安全性、效率性等量產所需的技術,並在2023年正式邁入量產階段,且預計日本國內的生產線上軌道後,未來也會考慮在美國等海外廠房量產。

目前Panasonic不願對外多做說明,僅聲稱他們正在研擬量產的各種可能性,這個財年也會建立一條試產產線。

Tesla 4680
特斯拉曾在電池日活動上揭露新款電池,Panasonic預計會在2023年實現量產。
圖/ Tesla

電池如同電動車的心臟,是最為關鍵、成本最高的零件,約占整車成本的3成以上,如何降低電池的生產成本,提昇續航力降低消費者的里程焦慮,是包括Panasonic在內,所有電池廠致力的目標。

4680電池比一般的電池體積大一倍,不過電池容量多了五倍,讓車廠可以用更少的電池達成同樣甚至的更好的續航力。外界估計使用該電池可將成本降低10%到20%。

不光生產成本更低,目前特斯拉最高階車款Model S的續航里程為650公里,若採用新電池可望將續航力提昇至750公里左右。

電動車熱潮帶動電池廠商布局,Panasonic面臨更激烈競爭

目前Panasonic在電池領域正面臨越來越激烈的競爭,各大電池廠都看準電動車的風潮,大肆投資擴充產能、建立供應鏈。身為電動車電池領導者的寧德時代,已經宣佈一系列的投資計畫,包括在中國四川宜賓加碼投資240億人民幣擴充產能,使該生產基地投資規模累積達到560億人民幣。

LG化學是電動車電池的第二把交椅,在出貨量上僅次於寧德時代,也於去年宣佈將在美國投資45億美元擴廠,以及投資10兆韓元擴大電池材料業務,還計畫運用關聯企業LG新能源上市募集資金,擴充銀彈加強電池布局。

寧德時代
面對可預期的電動車狂潮,寧德時代、LG化學等對手都來勢洶洶,Panasonic也必須投入新電池研發,才有辦法在競爭中抗衡。
圖/ 截圖自Facebook

過去Panasonic曾是特斯拉唯一的電池供應商,但近幾年隨著上海超級工廠開始運轉,特斯拉也與LG化學、寧德時代合作,進而危及日本電池巨頭的地位。加上2021年時,特斯拉已預告未來全球標準車款將改用磷酸鐵(LFP)鋰電池。

LFP電池相較三元鋰電池更安全、成本更低,但能量密度較低、容易受低溫影響等缺陷導致一直沒能成為主流。

但因為鎳、鈷等生產三元電池所需的原料價格隨電動車熱潮不斷攀升,近日鎳價才攀上了過去11年的高峰,特斯拉也因此不斷尋找替代方案,加上近幾年的技術進展,使得LFP的續航力漸漸可以被消費者所接受。然而全球95%的LFP電池產能都位於中國,Panasonic很可能因此受到打擊。

雖然Panasonic也有投入固態電池等技術研發,試圖彎道超車,但固態電池技術目前仍不夠成熟,還需要更多時間才有辦法商業化,他們也必須先跟上競爭對手腳步,生產新電池奪回市占率及特斯拉的芳心。

資料來源:日經Reuters

責任編輯:錢玉紘

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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