Apple Car將終結特斯拉神話?蘋果的造車計畫掌握了哪些後發優勢?
Apple Car將終結特斯拉神話?蘋果的造車計畫掌握了哪些後發優勢?

一旦蘋果Apple Car的計畫啟動,特斯拉和傳統汽車大廠很難保持氣定神閒。

2020年,電動車是最炙手可熱的詞彙。豐田總裁不久前表示,電動車被嚴重炒作,並指出「生產的電動車越多,二氧化碳的排放則越嚴重。」對此,中國造車新勢力的代表人物何小鵬回應道——「這讓我想到了諾基亞。」

限編輯用途_shutterstock_593728589_tesla.jpg
圖/ Aleksei Potov via shutterstock

延伸閱讀:「Apple Car」提前2021年問世?傳蘋果開始要求台灣供應鏈備貨

對於電動車的發展方向,各界都有自己的觀點。若拋開市場上所有的爭議與觀點,不可辯駁的一個事實是,數位化已是未來汽車不可逆的方向。未來汽車的發展方向,早已不是電池和石油的燃料之爭,而是汽車的數位化與智慧化,未來汽車不僅要考慮能源驅動的問題,還要更著重於科技密度和用戶體驗,一如智慧型手機當年顛覆傳統手機那般。

Apple Car會是蘋果的新引擎嗎?

路透社表示,蘋果公司正在推進自動駕駛汽車的專案,並計劃於2024年投入生產。據報導,蘋果首款電動車Apple Car將在明年第三季發佈,蘋果正在籌備其生產線。此外也有消息傳出,蘋果更換自動駕駛部門的負責人,與台積電一起研發自駕車晶片。蘋果造車的話題,再度引起了外界的熱議。

眼看特斯拉的市值超過6,000億美元,從公司資源到技術儲備,特別是在自動駕駛的技術上,蘋果並不會遜色於特斯拉,而它進軍汽車工業也是合乎情理。放眼全球,短時間內有能力終結特斯拉神話的,或許只有蘋果了。

早在賈伯斯時代,蘋果就有了造車的想法,在賈伯斯去世的前一年,還曾與主打輕便及廉價車型的製造商「V-Vehicle」進行過磋商。2013年,蘋果在全球開發者大會(WWDC)上,繼任者庫克正式推出了「iOS in the Car」車載系統(爾後更名為CarPlay),宣佈蘋果正式進軍汽車領域。

2014年,蘋果傳出啟動了保密級別極高的「泰坦計劃」,預計打造出自家的汽車產品,並從特斯拉、福斯、通用這些企業中大肆挖角,也因此引起馬斯克的不滿,他曾公開宣稱,蘋果挖走的都是特斯拉不要的。時至今日,馬斯克依然沒忘記要調侃蘋果造車,「 在Model 3專案最黑暗的日子裡,我聯繫了庫克,想討論關於蘋果收購特斯拉的可能性(以目前市值的十分之一,約600億美元),但他拒絕開會討論。

特斯拉馬斯克Tesla Elon Musk
圖/ Reuters Connect

延伸閱讀:馬斯克自曝曾想將特斯拉賣給蘋果,但庫克一點也不想談

如今,若蘋果想進一步發展並壯大自己,就必須著手轉型,追逐更有想像力的星辰大海。在手機和電腦的領域中,蘋果的性能與創新早已是業界的頂尖標竿,要能承接住這顆體積碩大的蘋果,目前看起來似乎只有汽車工業了。對於蘋果來說,它以手機、平板電腦等3C產品所支撐起的規模,2兆美元幾乎已達到市值的上限,若想讓公司獲得進一步的發展,進軍汽車行業可能是唯一一個不錯的選擇。

蘋果打造電動車的優勢在哪?

儘管,蘋果曾經糾結於汽車製造及自動駕駛研發的優先順序,但在2017年,庫克首次在公開場合談及蘋果的計劃:「 我們專注於自動駕駛系統,它是電動車的核心技術、人工智慧之母,同時也是最困難的人工智慧專案。

如今在美國加州,蘋果營運著一支規模排名第三的測試車隊,僅次於通用的Cruise專案和Google的Waymo專案。自動駕駛技術囊括著汽車的電動化、網路化、智慧化和共享化,在未來很長一段時間內,也將會是汽車技術皇冠上那顆最耀眼的明珠。若有誰能夠率先將L4級別的自動駕駛商業化落地,就能完全站在汽車行業的制高點上,與其他競爭對手拉開足夠的差距。

延伸閱讀:Apple Car可能威脅到特斯拉,彭博作家點出超車關鍵!鴻海扮演要角?

目前,最受各界看好且最接近量產的是Google的Waymo,Google和克萊斯勒、富豪汽車以及戴姆勒卡車積極合作,尋求著商業化落地。但現階段看來,短時間內沒有太大的可能,若傳統的汽車企業巨頭想讓這些技術在新產品上實現,是牽一髮而動全身的,因此大多數人採取觀望的態度,對於大規模的投資仍然是踟躕不前。

Waymo
圖/ shutterstock

至於特斯拉,有鑒於光學雷達的成本問題,進而選擇自研晶片,單純依靠鏡頭、毫米波以及超聲波雷達來實現對周邊環境的感知,目前來看,也暫時沒有辦法達到L4級別的能力。

在蘋果方面,它並沒有放棄光學雷達,又因在晶片領域耕耘多年,其擁有豐富的供應資源,蘋果可以用手機巨大的出貨量分攤汽車晶片高昂的研發成本。

半導體_semiconductor
圖/ shutterstock

延伸閱讀:Apple Car生產計畫曝光!傳蘋果攜手台積電研發自駕車晶片,並將在美國設廠

汽車進入智慧化的時代後,幾顆關鍵的主要晶片,包括汽車座艙、智慧駕駛和V2X晶片都與手機SoC晶片高度重合,手機晶片稍作修改就可用於車載領域。這也使得高通、聯發科、三星等手機晶片巨頭紛紛進入車載領域。

車載領域的晶片和手機晶片一樣,有三個重要的計算模組:CPU、GPU和NPU。其中,CPU是負責計算和整體協調,而GPU負責繪圖運算的工作,NPU則是負責與人工智慧相關的部分。

目前,蘋果M1晶片的CPU和GPU計算能力已超越特斯拉的FSD自研晶片。如果蘋果將M1晶片的裸晶面積擴展到與特斯拉同等的大小,並將多出來的部分用於NPU,特斯拉的FSD晶片恐怕會被蘋果全方面的擊潰。

Apple_new-m1-chip-graphic_11102020_big.large_2x.jp
圖/ Apple (台灣)

除此之外,相較於特斯拉,蘋果擁有一個非常龐大的網路生態,汽車將成為串聯起蘋果旗下所有生態應用的最好載體。對於特斯拉來說,無論其在電動車硬體或軟體上大肆宣稱自己領先,除非是選擇與Android合作,否則光憑特斯拉自身的能力,不太可能短時間內建立起一套專屬的互聯汽車生態,與蘋果一較高下。

蘋果造車,還有一個最重要的優勢——有錢。 蘋果是屈指可數、市值超過兩兆美元的公司,相較於特斯拉,現金流量更為充足,也讓蘋果能更加從容。而特斯拉則不然,馬斯克需要追求更迅速的生產、落地才能獲得更多資源,讓整個專案向前推進。福斯執行長也表示,與豐田這種傳統汽車大廠比起來,資金雄厚的技術巨頭蘋果入場,他們將面臨更大的壓力。如果蘋果下定決心,即便是自建工廠,對蘋果而言,壓力也不會像特斯拉一樣大。

此外,有鑒於蘋果一貫的產品交付理念與實際情況,蘋果即便會延期和跳票,卻仍值得信賴。

馬斯克之所以在這個時機爆料,正因他懷疑蘋果在2024年推出電動汽車計劃的嚴肅性。但看在一般人眼裡,更多的還有恐慌。自古以來英雄惜英雄,作為兩家都以產品力取勝的公司,一定對彼此的行為方式和風格有充分瞭解,所以在馬斯克的心中,多少會有不平靜的漣漪激盪。

最大的問題在於,蘋果真的要造車嗎?

看上去,蘋果擁有得天獨厚的優勢,只差最後的臨門一腳。但最大的問題是,蘋果真的會一登場就自己製造電動車嗎?

來自華爾街的兩家投資銀行率先投下懷疑票。花旗銀行分析師吉姆說:「蘋果在很多領域進行研發,但我們非常懷疑蘋果公司是否會生產汽車,因為汽車行業的利潤率要低得多。」Evercore分析師Amit Daryanani也懷疑蘋果是否會進入獲利率低且資本密集的汽車業務。

蘋果的投資方——Gullane Capital Partners的管理合夥人Trip Miller也對向媒體表示,蘋果要大量生產汽車可能會有難度。但鑒於蘋果一貫的保密風格,這類說法被當作障眼法的可能性也極高。

以往在iPhone、Mac等革命性產品當中,蘋果所扮演的角色大多是整合方案者,並非技術研發者。然而,汽車工業的門檻顯然比手機要高出許多,供應鏈的複雜程度更是不可同日而語,在創業初期屢屢遊走在破產邊緣的特斯拉,以及被迫放棄電動車製造業務的戴森都深有體會。

在手機領域中的經驗也無法完全複製到汽車之上,要將數萬個零件組合到一起,打造出大量符合果粉標準的汽車,對於從未有過造車經驗的蘋果來說,會是一項極大的考驗。先前,特斯拉是借用賓士的零件供應體系,加上通用和福特的產業鏈根基,並且向豐田學習了品質控制和問題追溯體系,最終才能打造出Model S。這是先行者要付出的代價,但對於隨後入行的對手而言,其後發優勢在於可以少走不必要的彎路,因為已有足夠成熟的產品幫他們試驗過了。

資深汽車行業觀察人士巴虎德曾分析道,AI、自動駕駛、5G以及互聯汽車等技術都為汽車行業帶來顛覆性的變革。相較於傳統的燃油車,電動車的技術難度大幅降低。而消費者在選擇電動車時,最看重的不再是汽車性能,而是著重於科技與智慧上的體驗。在這個方面,科技巨頭正好具備了領先於傳統汽車大廠的研發能力。

2007年,史蒂夫.賈伯斯在發佈第一款iPhone的時候,曾引用計算機圖形用戶介面的先驅——艾倫.凱的一句話:「 真正認真對待軟體的人就應該自己做硬體。 」在Google沒有公佈自家造車計劃的情況下,蘋果會終結特斯拉的神話嗎?

但無論如何,在自動駕駛領域中,頂尖高手的正面對決可能就要來臨了。這對於所有人而言,是一大好事。

責任編輯:文潔琳、蕭閔云
本文授權轉載自:36氪

往下滑看下一篇文章
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。

勤英科技_內文1.JPG
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。

勤英科技_內文2.JPG
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/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓