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Dyson「自製電動車」結果如何?創始人:投資 7 億美元,做出自己都嫌貴的車

2021-09-10 ifanr 杜沅儐
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如果給你 21 萬美元(約新台幣 580 萬元),你會把哪台車列入你的清單之中?可能是保時捷 911,可能是奔馳 AMG GT,甚至加點錢 Maybach 也不是不可能。

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Dyson

但,倘若拿這些錢去買一輛「Dyson」,那你會不會覺得我腦子進水了?

「較低銷量下,我們不得不把售價定為 21 萬美元」,詹姆斯・戴森爵士(Sir James Dyson)在新書《發明:詹姆斯戴森的一生》(James Dyson Invention:A Life)披露戴森做車的曲折。

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Dyson

其實,按照 Dyson 公司一貫的策略,21 萬美元相當的保守,分攤各項研發成本,加上一定的利潤,想要公司良性發展的話,代號 N526 的高端電動車最終售價肯定要超過 21 萬美元。

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代號 N526 的戴森智慧電動原型車。
Dyson

在量產之前就預估到 21 萬美元售價,詹姆斯・戴森意識到「以這個價格買車的人太少了」。

隨著時間的推移,傳統車企也開始涉及電動車產業,相比 Dyson 做車新勢力,財大氣粗的傳統車企可以通過燃油車的利潤來反哺新能源,從而壓低價格搶占市場。而 Dyson 想要獲得市場的青睞,顯然 N526 21 萬美元的售價太高。若壓低價格,每輛車都會虧損賠錢、大打價格戰,顯然會讓整個 Dyson 集團陷入風險之中。

這是詹姆斯・戴森爵士不願看到,也不願讓自己親手所建立的帝國處於飄搖之中。最終,在 N526 量產之前,權衡利弊之後,及時止損,終止了智能電動車項目。或者,簡單說 Dyson 智慧電動車無法市場化。

7 億美元做一輛車是什麼程度?

「幸運的是,我們能夠承受 7 億美元的成本並生存下來。」

目前 Dyson 只生產出了一輛 N526 原型車,它的成本約是 7 億美元(約新台幣 193 億元)。由於 Dyson 並非是上市企業,所以換句話說,這 7 億美元也算是詹姆斯爵士自掏腰包。N526 整車與 Land Rover Range Rover 差不多大,是一輛七人座的 SUV。但配備了空氣懸掛的 N526 車身更低,在每小時 50 英里(80 公里)的速度時,車身下降以獲得更低的重心和減小阻力。而遇到溝壑時,也會有著更高的離地間隙,從而獲得更好的通過性。

16 英尺(約 4 米 8)長的 N526,卻配備了一套 24 英寸的超大輪轂和配套輪胎,來減小滾動阻力和提供更好的通過性。另外,選擇 24 英寸實則也是為了更有辨識度。

傳統車業中,七人座 SUV 往往會妥協最後一排座椅的舒適性。但在戴森爵士這裡,每一排座椅都符合人體工程學。且沒有了傳動軸之後,N526 也會提供一個完全平坦的地台。

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Dyson

非常喜歡 Eames 椅子的詹姆斯,也為 N526 上設計了 7 個座位,並且採用了更多的墊子以確保透氣性。比較特斯拉 Model 3 至簡的中控台,N526 更進一步直接把所有的交互控制設計在方向盤中,使得駕駛員可以時刻關注道路。面對電動車空調系統占用過多能耗的問題上,戴森爵士也有信心能通過 Dyson 現有的技術來解決,達到節省電能的目的。

Eames
hermanmiller.com

動力系統上,N526 有兩個 264 馬力的戴森電機,從而讓這台 2.87 噸的重物獲得百公里 4.6 秒的加速成績,並且最高時速可以達到 200km/h。

雖然在書中沒有明確的表明 N526 的續航里程,但此前戴森爵士接受泰晤士報專訪時,曾表示其續航里程可達 966km,且「即使在英國寒冷的二月夜裡,在高速路上開著暖氣,也能達到如此的水準」。

Dyson 自信來自於固態電池?

如此的自信,其實是歸功於戴森爵士押寶的固態電池。

N526
Dyson

在造車初期,戴森爵士就沒看上鋰電,而是一步到位用上固態電池。為此,2015 年戴森前後共花費 1.05 億美元收購固態電池創業公司 Sakti3,並準備再投 10 億美元建設固態電池工廠。

而所謂的「固態電池」,一直到現在也沒有電池廠商給出可行方案,更多的是像特斯拉 4680 電池一樣,列出了一個時間點,LG 新能源的亞洲行銷總經理就透露,「爭取在 2026 年實現量產全固態電池」,但量產並不等同於商用,因此時間點並不明朗。2018 年 2 月,英國《金融時報》稱,戴森爵士已經在考慮在 N526 上用三元鋰電池取代欲想中的固態電池。或許唯一能跑起來的 N526 搭載的就是三元鋰電。

如此來說,欲像特斯拉一般控制智能汽車所有產業鏈,直接做車、而非只是參與,固態電池遲遲無法突破,或許才是戴森爵士終止做車的一個技術原因。

7 億美元投資,Dyson 打過最貴的水漂嗎?

2017 年 9 月,戴森爵士發全員郵件,與斥資 20 億英鎊豪言開始做車之時,全球 3 大財經商業媒體之一的 FastCampany 就認為,詹姆斯・戴森爵士很有可能「偷」走馬斯克的電動車寶座。文中一一列舉被詡為「發明天才」的戴森在資歷、財富、設計以及工程上都要優於馬斯克。而且有馬斯克佈道電動車在前,戴森更容易收穫人們對電動車的好感。

2018 年,戴森汽車全球團隊規模來到 12000 人,其中工程師和科學家佔去一半,研究範疇涵蓋了電池化學、電機、人工智能和儲能等等方面,幾乎覆蓋了三電領域。

早在 2017 年接管了英國皇家空軍在布里斯託的培訓基地,占地 517 英畝,花費 2 億英鎊建造了一座技術中心。

Dyson
Dyson

一年後,戴森還在新加坡建立了電動汽車工廠,理由是「離電池產地近」,還表示「世界動力電池中心在亞洲」。倘若戴森沒有終止做車項目的話,很可能會在中國再開一座汽車工廠,位置應該就在福建寧德。

總體來說,雖然 Dyson 花了 7 億美元的投資,做出不能合法上路的 N526 原型車,但實際卻為 Dyson 集團找到更多人才、更多技術。這波其實不算虧。而這 12000 人的團隊,也分散到了戴森集團的其他團隊之中,固態電池項目則被保留。在做車過程中在電池、機器人、空氣處理、照明等領域的技術積累,也為集團其他項目的突破增加了可能。另外,在為 N526 設計內飾時,戴森運用了 VR 作為主要設計工具,加快了設計團隊的工作效率。

做車只能窒息?

其實做車賠錢,算是個公開的秘密。中國做車新勢力「蔚小理」紛紛公開了上季度的財報,在新車交付數不斷攀升的同時,整體依舊處於虧損的狀態。特斯拉從誕生到現在,在賣車上同樣也是連年虧損,直到去年向菲亞特克萊斯勒出售了 12.7 億美元的環保監管積分,才讓特斯拉整體業務轉虧為盈。

根據不同國家和地區的法律法規,汽車廠商需要銷售一定比例的零排放汽車來賺取環保積分,以免收到監管機構的懲罰。中國長安汽車董事長朱華榮就表示,由於積分不達標,2020 年長安汽車「平均每輛少賺了 4000 塊人民幣」。造就銷量神話的五菱宏光 mini EV,以接近成本價銷售,實則也是為了賺取環保積分,以平衡燃油車的積分消耗。

如此來說,電動車的售價被傳統車業壓縮的厲害,讓很多造車新勢力難以在賣車上賺取利潤。一輛車涉及了許多領域,缺一不可,想要組建團隊要不是斥資收購,就是斥資挖人,還要源源不斷地在研發上投入。

特斯拉的自製晶片

在前不久剛結束的特斯拉 AI 日上,特斯拉就公佈了一顆自研晶片 Dojo D1,有了它,「Dojo 將會是世界上最棒的超級電腦」。剛開始做車的小米,準備好 1000 億人民幣備用資金確保做車專案無虞後,也收購自動駕駛技術公司深動科技,並建立 300 人團隊,準備以智慧生態為切入點正式開始做車。

早於小米,華為、vivo 早就開啟了智慧汽車 Inside 之路,同樣是以自己擅長的軟體生態切入造車賽道。無論如何切入,做車都會獲得市場的極大關注,智慧汽車似乎已經被認為是下一個核心賽道,也是一場豪賭。而如果做車成功,就有可能重新定義品牌,而失敗,則會消耗大量資源,甚至讓品牌逐步隕落。但哪個企業不想豪賭一把呢?

(本文轉自 ifanr)

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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

擎昊
Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

擎昊
Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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