開發綠色新能源論全球推動智慧電表之概況|數位時代 BusinessNext

一、各國綠色能源政策，將使智慧型電表扮演要角

(一)美國

美國Obama政府在振興經濟方案的藍圖中，預計兩年內將投入110億美元，來建置智慧型電網及先進電表(AMI)，預估到2012年將在美國部署4000萬部智慧電表，而IBM、Siemens、Google、GE、Intel等大廠亦相繼投入相關產業，不外乎都是著眼於180億美元的商機，因此全美各大電廠皆開始推行智慧型電表之安裝。

其中Google搶搭此次的節能風潮，與電力公司合作跨足智慧型電網市場，開發Google PowerMeter應用程式，使用者登入iGoogle帳號並申請此項服務後，該程式可顯示消費者家中的各種電器用電量，並讀取自智慧型電表的資訊及分析，作為消費者用電的參考，找出節能的方式並減少電費。

IBM則計畫於2012年底完成智慧型電表之佈建，取代25萬個類比電表，將水表與先進的IT應用整合為一，同時提供管理、讀表與遠端監控等功能。而Cisco在智慧電網的角色則為協助電力公司降低能源儲存、傳輸成本，並降低網路斷線情況，提升電力網路的安全性。

(二)日本

日本廠商很早就投入發展家電自動化之智慧控制，如：Panasonic透過電視當顯示器，來監控家電用品的使用情形，並於1997年由家電、通訊設備製造商及電力公司等組成EchoNet協會，成員包括Toshiba、Hitachi、Sharp、Panasonic、Mitsubishi Electric等家電大廠及東京電力公司(Tokyo Electric Power Company)等，目標是期望透過電源網路和無線通訊技術來連接各種家電設備的網路標準規格，其中包含家庭智慧型能源管理系統的設計與規劃。

(三)義大利

義大利Enel電力公司自2001年推行Telegestore計畫，其為全球規模最大的先進電表管理(Advanced Metering Management，AMM)佈建計畫，目前已完成近3,000萬具電表佈署，總投入金額達21億歐元，並與電信業者合作以降低通訊費用。此外更使用現金收付的智慧型電表，將消費者之使用資訊連接到家中，從而進行轉帳和存取消費資料等，並對使用量和購買電量費用的計算更具有彈性。

二、佈建智慧型電表為基礎，最終目的為建置智慧型電網

智慧型電表必須配合電力用戶原本之連網方式與家庭內的智慧型設備的接取，一國對於節能環保的政策，首先會建置自動抄表(Automatic Meter Reading，AMR)，之後會著眼佈建AMI系統，最終會朝向智慧型電網發展。所謂的智慧型電網包括智慧型電表、各式儲能設備、輸配電網路、資訊分析與管理軟體及電路安全保護機制等。目前英國、瑞典等國皆積極規劃推動智慧型電網，而義大利及美國已先試行。

### 圖一　由AMR、AMI到智慧型電網之未來發展 ![](http://www.itis.org.tw/ViewHTML/img/1_183783021.GIF)

目前西歐國家致力於智慧型電網的發展，其運用的概念為將供電端(電力公司)到用電端(消費者)的所有設備，透過感測器連接，形成完整的用電網路，並對其中資訊加以整合分析，藉此提升可靠性、提高用電效率、降低成本。

而根據家庭用戶的應用需求與連網方式，智慧提供電力資訊及控制服務，甚至搭配附加服務，如電費預算控管、不正常用電狀況警示、線上繳費等，使智慧型電表成為家庭的電力資訊Server。

三、台廠可從智慧型電表的模組進入產業價值鏈

目前全球智慧型電表的市場規模約為4,000萬台，只有6%的電表、8%的瓦斯表及4%的水表完成了數位化，預計未來將呈倍數成長。目前各國政府積極建置智慧型電表，以達需求端降低成本、二氧化碳減量、能源安定供給和節能效益等目標，由此可見商機可期。

此外根據統計，目前台灣現有電表超過1,000萬具，若要全面汰換，預估市場產值將超過200億元新台幣，而中國每年亦有10.5億美元的市場潛力。由於智慧型電表的市場潛在商機龐大，因此智慧型電表之相關產業成為台灣廠商可進軍的另一個領域。

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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。

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