價格下去了、銷量上來了!特斯拉大降價的背後,為何傷不了中國新能源車?
價格下去了、銷量上來了!特斯拉大降價的背後,為何傷不了中國新能源車?

據特斯拉官方消息,特斯拉中國Model Y長續航和高性能版降價1.4萬元(約台幣6萬元)。

Model Y長續航版起售價,從31.39萬元調整為29.99萬元,Model Y高性能版從36.39萬元調整為34.99萬元。

同時,特斯拉Model 3 還推出了現車8000元限時保險補貼。

在2023年8月14日(含)至2023月9 日30 日(含)下訂Model 3後輪驅動版現車並完成交付,且通過合作保險機構購保險補貼買相應車險,可享補貼8000元。

汽車市場,即將再度掀起一場價格大戰。

此外,通過好友引薦購買Model 3/Y,可參與“贏得引薦獎勵”包括:

購車3500元引薦獎勵(覆購同享)、90天EAP免費試用,引薦7000積分引薦獎勵,還有FSD(完全自動駕駛能力)限時轉移(老車主購車權益)。

有網友感慨,去年6月底買的長續航版Model Y,“降了8萬多了”、“心臟受不了”。天天眼睜睜看著它這麽貶值。

與Model Y對標的小鵬旗下轎跑SUV小鵬G6,在今年6月底官宣上市,售價區間在20.99-27.69萬元。

但基哥覺得,你說特斯拉沒降價吧,他也確實降價了,但是讓基哥意外的是,特斯拉的Model 3竟然堅持到現在一直沒降價,看來國內車企還不夠卷啊。

如果不是剛需,還是等新款?

在此次Model Y官宣降價後,二者的價格差距已不明顯。

特斯拉上半年開啟價格戰,下半年繼續帶節奏。

國內車企,股價都普遍下滑了。

特斯拉一年兩次降價潮

今年年初,特斯拉率先降價,創下歷史最低價格:Model 3起售價22.99萬元,Model Y起售價25.99萬元。

隨後小鵬、蔚來、埃安等也紛紛出手,新能源汽車市場掀起了前所未有的降價潮。

7月6日,在第13屆中國汽車論壇上,包括特斯拉在內的16家車企聯合簽署了《汽車行業維護公平競爭市場秩序承諾書》。

其中有一條: 堅持遵守行規行約,規範市場營銷活動,維護公平競爭秩序,不以非正常價格擾亂市場公平競爭秩序

但此條約被質疑違反了《反壟斷法》相關規定。

隔天中國汽車工業協會就發布聲明刪除了該條款,並督促汽車生產會員企業嚴格遵守《反壟斷法》及相關行政法規、自主定價、公平競爭。

國產車不降價聯盟,僅存活了不到 48 小時。

進入8月,各大車企為爭奪市場,紛紛降價。

據不完全統計,八月以來,已經有多家新能源車企宣布降價:極氪001,降3-3.7萬、歐拉閃電貓,降3萬、零跑C01,降1.6-2萬、2022款哪咤S,降2.6-4.9萬……

如今特斯拉降價更是直接掀起“大風大浪”。汽車市場的第二波降價潮,是攔不住了。

近兩年來,車市傳統的金九銀十不再,車市增長也開始缺乏動力,即使面對銷量的壓力,淡季也要提振銷量。

特斯拉降價潮的背後

特斯拉在香港剛完成一輪大降價。

據香港海關公布的數據,特斯拉旗下多款型號在8月4日降價。

此次降價降幅最大的是Model 3 Performance,減至38.8萬港元起。其次是Model Y長續航版本,減至40.6萬港元起。

特斯拉的降價也有跡可循。

在今年二季度財報電話會上,馬斯克強調,如果宏觀經濟環境不穩定,特斯拉或許會降價。他還認為“ 犧牲利潤來生產更多汽車是有意義的 。”

而面對汽車市場需求疲軟、銷量下滑,其他車企們也只能選擇降價。

同時,全年銷量壓力步步逼近。從統計數據來看,目前還沒有車企如期完成年度銷量目標的一半。

降價,成了車企們活下去的最優選擇。

價格戰不代表能源車會元氣大傷?

價格戰已拉開序幕,但這並不意味著新能源車企們會“元氣大傷”。

國金證券研報指出,價格戰是汽車電動化的必然事件,油車降價已無法阻止電車降價進程,油電替代已是大勢所趨。

據乘聯會預測,2023年中國狹義乘用車銷量為2350萬輛,新能源乘用車銷量為850萬輛,年度新能源車滲透率有望達到36%。

今年電池原材料價格回落,也給新能源車企提供了降價空間。

新能源車企們在價格上車拚,消費者自然不會和真金白銀的讓利過不去,價格下去了,銷量就上來了。

如截至7月底,上汽大眾ID.3單月訂單已突破萬輛,最高單日訂單達950輛,環比增長689%。

最近這三年市場天翻地覆,比亞迪從2019年快倒閉了進化成為王者,蔚來極氪小鵬銷量都破了記錄。

一開始,所有純電車在設計時,都繞不開特斯拉,學習特斯拉優點,針對特斯拉的缺點一一優化。

例如:岳陽機場停車場禁止特斯拉入內,工作人員稱因特斯拉有哨兵模式,存在泄密風險。

中國市場太白熱化了,特斯拉王位恐怕不保。

本文授權轉載自:36氪

責任編輯:林美欣

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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