鋰價止跌!電池若重返高峰 電動車成本恐增 2,500 美元

若以次世代的 NCM 811 技術(鈷的使用量大減)來估算,倘若電池原料報價重返過去 10 年的高點,電池成本會從 87.2/kwh 跳升 36% 至 119.0/kwh。若加上電池製造商需要的 10% 毛利率,一個 70KWh 的電池組會讓每輛電動車成本增加將近 2,500 美元。
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本篇來自合作媒體 MoneyDJ,INSIDE 經授權轉載。

電動車銷售量跳增,讓愈來愈多投資人打賭鋰市場即將反彈,相關的採礦類股近月也大幅走升。專家估計,若車用電池的原物料報價重返過去 10 年高點,每輛電動車的成本恐增加 2,500 美元。

英國金融時報2日報導,鋰價已連續走低三年,主要是受到新興礦脈導致供給過剩衝擊。如今鋰價或許已經觸底,尤其是在全球最大生產國澳洲。顧問機構Benchmark Mineral Intelligence的資料顯示,澳洲鋰輝石(spodumene)每噸價格雖從2018年的最高峰(​​超過900美元)一路下探,至今已崩至375美元,跌破鋰礦場的損益兩平價,但10月報價出現持平走勢。

與此同時,中國的碳酸鋰報價則上漲將近 1%。江西贛鋒鋰業執行長 Wang Xiaosheng 直指,電動車銷量增加、疫情爆發導致筆電等遠距工作所需的消費性電子產品需求大增,是價格走高的主因。不過,中國大都市的充電站仍不多,可能限制電動車成長率。

特斯拉執行長馬斯克 (Elon Musk) 曾於 11 月指出,德國柏林新廠的電池年產量將擴充至最多 250 GWh (gigawatt-hours),相當於今年全球總產量的一半。Westbeck Capital Management 共同創辦人 Will Smith 表示,若要達成特斯拉的目標,勢必得擴充鋰產量,但建造一座鋰採礦場得花上 5 年,若需求續增、供給恐陷短缺。

鋰礦商的股價近來飆高。全球最大鋰礦商 Albemarle Corp. 股價 9 月 24 日觸底反彈迄今已大漲 68%。同期間內,澳洲鋰礦商 Pilbara Minerals 也飆漲 123%。

汽車業者需當心鋰電池成本

MINING.com 2 日報導,Benchmark 策略顧問部主管 Andrew Leyland 指出,鋰電池報價已從 6 年前的每 kWh 要價 290 美元一路下滑至 110 美元。雖然部分業界人士預測,價格最低可能下探 60~70 美元/kW,但 Leyland 警告情況恐非如此。

Leyland 表示,以未來 10 年的車用電池原物料需求與新增供給來看,鋰、鈷、石墨、鎳恐怕難以繼續維持低價。Benchmark 預測,鋰供給量必須每 4-5 年就倍增才能滿足需求。其他金屬的供給也須以類似的速度增加,但從當前報價來看,打造新礦場的誘因並不大。

Benchmark 指出,若以次世代的 NCM 811 技術(鈷的使用量大減)來估算,倘若電池原料報價重返過去 10 年的高點,電池成本會從 87.2/kwh 跳升 36% 至 119.0/kwh。若加上電池製造商需要的 10% 毛利率,一個 70KWh 的電池組會讓每輛電動車成本增加將近 2,500 美元。然而,汽車廠商將成本轉嫁給消費者的能力有限,業者必須謹慎因應。

責任編輯:MindyLi

核稿編輯:Chris

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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