諾基亞前高層痛批埃洛普~沒有藍圖規畫的CEO，像是只顧成本的CFO|數位時代 BusinessNext

如果問到哪一家歐洲科技公司曾經風光引領該產業，卻又以極快的速度失去營收、客戶、和員工？答案呼之欲出，就是諾基亞。在行動產業命運大逆轉的前手機業龍頭，已經成為芬蘭父母告誡孩子的經典案例。

當蘋果和Google大舉破壞行動產業規則，諾基亞不得不改變自己，儘管擁有全球市占最高的塞班（Symbian）作業系統，但是請來的該公司首位非芬蘭裔執行長埃洛普（Stephen Elop），卻選擇以迅雷不及掩耳的速度轉向微軟Windows Phone作業系統，也註定了諾基亞以前所未有的速度流失手上的現金和客戶。

諾基亞最新一季的財報顯示損失高達13億歐元，營收比去年同期下跌30億歐元，更別再提遠遠落後iOS和Android，疲弱不振的智慧型手機市占。

財報公布之後，信用評等機構Moody發表降級報告，認為從賽班系統轉換到微軟系統的過渡期間，塞班手機銷售掉太快，新推出的Lumia手機又未如預期大賣；不只如此，另一家國際信用評等機構惠譽也將諾基亞降評，認為表現太差的諾基亞接下來很難再向銀行借到錢，恐怕會引爆投資者的恐慌疑慮。

2006～2009年曾負責塞班系統，並且曾任塞班基金會執行總裁的威廉姆斯（Lee Williams）表示，埃洛普看得不夠遠，沒有完整規劃，即便已經上任二至三年，還是沒有明確的發展路線，這是一家已經不存在願景的公司。他回想在埃洛普上任前，諾基亞絕對不會放棄領先的市場地位，總是時時談論著未來發展。

威廉姆斯認為執行長存在目的是為了讓投資者和客戶瞭解公司接下來的發展方向，並且提供讓人滿意的財報。但是埃洛普卻像是一位超級務實的財務長，時時刻刻控制成本、關心內部狀況，根本沒有為團隊畫出未來藍圖。

諾基亞真正的問題不是缺乏改變的意願，真正有意義的改變是問題之一，更基本的是要捨棄自滿和鬆散的態度，承擔風險和失敗，要知道哪些事情不管用、又該花多少時間才能把事情做到對，「管理」就在此發揮作用。不過，埃洛普選擇的是和微軟合作，後續導致人才流失，高層主管紛紛離去，取而代之的卻是微軟。

威廉姆斯相信諾基亞原本是處在有利的市場位置，策略上當然可納入微軟系統，但前提是不能捨棄塞班和MeeGo，頂多是引入一至兩款的微軟手機，對於埃洛普完全押寶微軟手機，視為比賽中唯一賽馬的作法相當不以為然。

威廉姆斯嚴厲批評，當他還在諾基亞時，前十大賺錢產品當中，塞班手機就占了七款，目前塞班手機每季出貨達2千萬台，Lumia卻只有2百萬台。威廉姆斯認為埃洛普親手殺死了諾基亞的大金牛（cash-cow），錯在把雞蛋放在同一個籃子裡，因為即使是操作繁複的塞班手機，還是保有諾基亞的最後底線。

威廉姆斯提及，董事會一直希望能將美國企業文化的魔力一點一滴注入至公司體系，事實證明埃洛普的「文化魔力」並沒有讓諾基亞變得更好。試圖「美國化」的諾基亞，應該要謹記自己身上流的是擁有「極端」軟體和硬體專業的「芬蘭」血液。

出自CNET UK

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。