特斯拉第4篇章大計畫一圖看懂!馬斯克要用AI普發人類「永續富足」,靠Optimus、Cybercab能再下一城?
特斯拉第4篇章大計畫一圖看懂!馬斯克要用AI普發人類「永續富足」,靠Optimus、Cybercab能再下一城?

《數位時代》爬梳創投、媒體、研調機構等770家AI企業,從中評選出全球100家及台灣20家最具創新的代表者。

說到特斯拉,多數人第一時間想起的是電動車,但執行長馬斯克(Elon Musk)希望未來浮現大眾腦海的,是AI、自駕車與機器人。

近年來,馬斯克不斷推動特斯拉深入AI、機器人與自動駕駛領域,他深信這些會是特斯拉下一階段的成長引擎。不僅看好未來機器人將是特斯拉主力收入,馬斯克更大膽表示,開發中的人形機器人Optimus可能讓特斯拉成為一家市值25兆美元的公司。

事實上,回顧過去一年,特斯拉已在AI、機器人與自動駕駛等領域踏出了關鍵一步。自駕計程車服務Robotaxi在2025年6月正式於德州奧斯汀展開試營運,並逐步拓展至亞利桑那州、舊金山灣區等區域,2026年更開始測試沒有安全駕駛員的自駕服務。

重押自駕、機器人技術,衝破自己天花板

特斯拉在自駕技術方面依舊堅持全視覺策略,不使用光達技術,希望藉此達到更低的硬體成本及更高的拓展性。馬斯克預計,其自駕車款Cybercab售價會在3萬美元以內,作為比較,Waymo自駕車外傳每輛成本在10萬美元以上。

而特斯拉近年特別著重的人形機器人Optimus,也開始在超級工廠內進行試驗,負責分類零件、搬運物料等基礎、重複性的任務。馬斯克看好,Optimus有朝一日能完成人類所能做的事,在未來10年內降低30%到40%的勞動成本,預計2026年生產約5萬台。

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Tesla旗下的人形機器人 Optimus。
圖/ Tesla

為了打造AI及自駕車所需的龐大運算能力,馬斯克宣布重啟超級電腦Dojo 3的開發工作,還聲稱這將成為全球產量最高的晶片;並且在德州超級工廠著手打造AI訓練叢集Cortex 2.0,預計2026年4月將正式啟用,支援Robotaxi和Optimus的算力需求。

去年9月特斯拉發布的大計畫(Master Plan)第4篇章中,便闡述了未來願景,「我們正在打造將AI帶進現實世界的產品與服務。」期盼產品生態從目前的電動車與能源,擴大到AI、自駕車與機器人。

特斯拉AI大計
特斯拉大計畫第4篇章:用AI普發人類「永續富足」
圖/ 數位時代製作

受夠電動車纏鬥輸… 鬼切「物理AI」新局

不過,特斯拉如此積極轉向AI,一部分原因或許在於電動車產業正面臨愈來愈激烈的競爭。中國電動車廠的崛起,加上全球市場成長趨緩,嚴重侵蝕了特斯拉的營收及獲利表現。特斯拉失去了全球電動車龍頭的寶座,2025年交車數約163萬輛,大幅落後比亞迪約226萬輛純電動車交車數。同時特斯拉2025年營收為948億美元,較2024年下滑近3%,是近10年來首次衰退。

再加上汽車產業毛利率普遍較低,即使特斯拉的表現遠高於同行,達到約17、18%毛利率,但近年數字持續探低,也促使這家電動車大廠探索新的獲利管道。馬斯克就多次表示,AI及軟體的利潤遠高於汽車產業。

為了給AI及機器人讓路,馬斯克率先在2026年1月宣布Model X及Model S將於第2季停產,釋出產線以生產Optimus機器人。

而特斯拉對2026年的支出規畫,同樣展現它轉型的企圖心。目前特斯拉管理層預計,2026年資本支出將超過200億美元,這個數字不僅較去年的85億美元大幅成長,更突破2024年創下的113億美元紀錄。這筆資金預計將用於包括Cybercab和Optimus生產在內的各個項目。

同時馬斯克開始加強特斯拉與xAI的合作關係,在2025年第4季財報會議上宣布完成對xAI的20億美元投資,並在社群平台X上正式揭露聯合開發計畫Macrohard,計畫透過自研的Tesla AI4晶片及輝達GPU,開發讓大語言模型Grok指揮特斯拉AI代理執行任務的技術。「理論上,它能模擬整家公司的運作,也是為何命名為Macrohard來致敬微軟。」馬斯克說。

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馬斯克曾多次強調AI及軟體的利潤遠高於汽車產業。
圖/ Grok

儘管特斯拉在AI、自駕與機器人的布局,距離實際商業化運作尚需時日,投資者已對特斯拉的轉型寄予厚望,從幾乎是一次性買賣、獲利有限的車廠,轉變為高利潤的軟體和乘車平台。

美國銀行在對特斯拉股權價值的估計中,認為自駕計程車將貢獻超過一半的股權價值;而女股神伍德(Cathie Wood)創辦的方舟投資則看好特斯拉在2030年拿下全球50%自駕車市場;知名分析師丹.艾夫斯認為,AI與自動駕駛將在未來使特斯拉增加1兆美元估值。

對馬斯克而言,電動車只是特斯拉現階段的起點,他接下來的野心是以AI、自駕車與機器人重塑世界。他在特斯拉2025年第4季財報會議上明確宣示,「我們不再是一家汽車公司,而是一家『物理AI』(Physical AI)公司。」

Tesla

2003年成立,專注電動車發展。2025年自駕計程車Cybercab展開道路測試、人形機器人Optimus進入工廠試驗。執行長為馬斯克(Elon Musk)。

2026年AI全球100+台灣20完整名單傳送門

責任編輯:謝宗穎

關鍵字: #AI #自駕車 #xAI
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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