思科IP NGN強化Triple-Play三合一整合式服務|數位時代 BusinessNext

在由知名市場研究公司Infonetics Research日前發表之最新光纖網路硬體報告中指出，思科現已穩居全球ROADM市佔率第一之龍頭寶座。思科ROADM解決方案已為亞太區眾多電信服務供應商所採用，協助其成功移轉至IP網路環境、建構數位電視光學傳輸平台，以更快速地為終端使用者提供強固之三合一(Triple-Play)整合型通訊服務。

台灣思科總經理吳傳輝表示：「根據Infonetics Research日前發表之最新報告指出，2007年第三季全球光纖網路硬體市場銷售收入創歷史新高達36億美元，而至2010年更將超過130億美元的樂觀預測，更使思科對光纖網路為未來電信服務業者之建置方向深信不疑。思科ROADM解決方案能夠協助電信業者提供整合語音、影像與數據之整合型通訊服務，香港寬頻(Hong Kong Broadband Network)、澳洲學術與研究網(AARNet)、日本電信(Japan Telecom)，以及中國東方有線網路公司均是亞太地區採用思科ROADM解決方案的眾多成員之一。台灣思科也將挾其成熟之先進通訊技術與豐富之建置經驗，持續協助本地服務供應商提供最優質的QoS (Quality of Service)使用經驗，以實現消費者數位化生活之願景。」

台灣思科電信服務事業副總經理何祥瑾也進一步說明：「台灣政府自2002年起所推動之『挑戰2008』國家發展計畫，數位內容為『兩兆雙星』中明星產業之一。除了政令推行外，再加上IPTV、視訊隨選服務等多媒體應用之普遍流行，電信服務業者勢必要數位化其有線網路，從傳統之有線網路服務供應商轉型為互聯網時代中提供完全整合網路服務之服務供應商，才能符合時代所需。」

<成功案例分享>上海東方有線網路公司
上海東方有線網路公司(Oriental Cable Network)選擇Cisco ONS 15454多重服務傳輸平台(Multiservice Transport Platform, MSTP)與可調整光塞取多工器(Reconfigurable Optical Add-Drop Multiplexer, ROADM)解決方案，成功移轉至IP網路環境、建構數位電視光學傳輸平台，以更快速地為終端使用者提供強固之三合一(Triple-Play)整合型通訊服務。東方有線網路為全球最大的有線電視城市網路，更是中國第一家建置ROADM技術的網路服務供應商。

運用思科ROADM解決方案，東方有線網路公司奠定了堅實的新世代網路基礎，可高彈性地在單一光纖上傳輸多個光纖波長，並透過密集波分多工(Dense Wavelength Division Multiplexing, DWDM)網路機動性地進行傳輸調配，從提供類比電視服務晉升為提供數位電視享受，同時也提高其現有光纖網路之效率。

思科ROADM解決方案乃建置於Cisco ONS 15454 多重服務傳輸平台上(Multiservice Transport Platform, MSTP)，為一網路改良設計，可將同步數位階層(Synchronous Digital Hierarchy, SDH)或同步光纖網路(Synchronous Optical Network, SONET)簡化的管理功能，帶入密集波分多工(DWDM)解決方案中。透過遠端控制功能，東方有線電視網路公司的每個思科ROADM節點，都能針對任何波長之組合進行擴增、刪減、或傳輸，無需在每個中繼站都配置一位DWDM專家，透過人工來調整設備之組態。因此，透過思科ROADM解決方案，東方有線網路公司簡化營運流程、提高彈性，以及最小化其營運成本，同時也能強化網路與服務控制，以達永續經營之目標。

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。