「講平凡事物的書，其實很迷人！」比爾·蓋茲公布2016年他最愛的5本書|數位時代 BusinessNext

「講平凡事物的書，其實很迷人！」比爾·蓋茲公布2016年他最愛的5本書

即將迎來的新年假期，有什麼值得一看的書籍嗎？微軟共同創辦人比爾·蓋茲，在部落格gatesnotes上分享了他認為2016年最值得閱讀的幾本書籍，主題各異，但都帶給他意想不到的收穫！

1. 《String Theory》，David Foster Wallace著

這本書跟物理學沒有太大的關係，比爾·蓋茲也開玩笑的說「但是如果你在飛機或火車上閱讀這本書，他的書名會讓你看起來很聰明！」。《String Theory》是作者 Wallace 集結五篇關於網球的論文，網球是比爾·蓋茲在微軟時期曾經放棄的一項運動。

閱讀這本書不一定需要喜歡網球或熟悉網球這項運動，作者將他寫作的鋼筆化身為如同網球名將羅傑·費德勒（Roger Federer）高超的網球技巧。比爾·蓋茲評論到，作者Wallace找到了一種如同將金屬湯匙彎曲讓人興奮的方式去刻畫他書中的文字。

2. 《跑出全世界的人：NIKE創辦人菲爾・奈特夢想路上的勇氣與初心》，（Shoe Dog），Phil Knight著

這是一本關於Nike共同創辦人菲爾・奈特（Phil Knight）的回憶錄，曾登上Amazon商業傳記類排行榜TOP1。比爾·蓋茲曾在過去幾年見過奈特幾次，他回憶奈特人非常好，但也安靜的讓人難以理解，通往成功的道路像是最誠實的提醒，往往混亂、岌岌可危及充滿許多謬誤。

奈特在書中揭露了幾件很少CEO會做的事情，比爾·蓋茲認為奈特並不是想在書中教讀者任何事，反而是是完成了另一件事，就是盡他所能誠實說出自己的故事，這就是最棒的ㄧ件事！

3. 《The Gene》，Siddhartha Mukherjee著

當醫生在一邊醫治病人又要兼顧教學、研究時，往往會被認為是身處於一種「三重壓力」，作者Mukherjee就在哥倫比亞大學同時做了這三件事，但他所面對的其實是「四重壓力」，因為他同時還是普立茲獎得主的身分。

在這本書中，作者Mukherjee帶領讀者穿越基因科學的過去與未來，以及科學理念如何在現實生活中成為真實，Mukherjee特別關注基因科學所引發的倫理問題，因為他深知新一代的基因技術將會怎麼樣用最深刻的方式影響世人。

4. 《The Myth of the Strong Leader》，Archie Brown著

在今年全球各地打的激烈的選戰中，讓比爾·蓋茲重新閱讀了這本於2014年出版的書籍。Brown是來自牛津大學的學者，花費超過50年研究不論好的、壞的、醜陋的各式面向的政治領導力。

Brown認為真正對歷史及人性貢獻良多的領袖，其實並不是我們ㄧ般認為那樣是「強有力的領導者」，反之，這些領袖都傾向透過合作、協調及分配來做事，並且了解到沒有一個人可以或應該知道所有事情的答案，就像作者布朗不能預測他的書在2016年的今天會變得怎麼樣。

5. 《The Grid》，Gretchen Bakke著

最後比爾·蓋茲在文末提到的《The Grid》，是在談論關於城市中逐漸老化的電網，這也是比爾·蓋茲最喜歡的類型，「講平凡事物的書，其實很迷人！」他在部落格上寫道。

比爾·蓋茲在高中時的第一份工作，是編寫控製西北電網的軟體程式，「即使你從來不曾想過電力是如何一路到答你家的插座。」比爾·蓋茲說。他認為這本書可以讓大家了解到電網在現代工程中的偉大之處，也可以了解現代電網會如此複雜，其實是對建構未來乾淨能源至關重要，因此比爾·蓋茲最後補充的這本書讓他覺得特別有意思！

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。