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。」

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圖/ Aleksei Potov via shutterstock

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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。

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圖/ Reuters Connect

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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。

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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。

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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。

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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

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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