簡約沒那麼簡單！蘋果首席設計師Jonathan Ive談產品設計|數位時代 BusinessNext

如果你熱愛蘋果產品，那麼你一定聽過強納生．伊夫（Jonathan Ive），他是賈伯斯頭號愛將，也是蘋果的首席設計師；1998年蘋果正瀕臨破產邊緣，他設計出革命性產品iMac，讓蘋果開始反轉向上；強納生的設計徹底顛覆許多重大產業，2001年的iPod改變了唱片產業，2007年的iPhone改變了行動通訊產業，2010年的iPad改變了電腦產業。

強納生．伊夫日前接受媒體採訪時談到，「設計」一詞可以包含很廣泛，也可以什麼都不是，「我們不真正談設計，我們談的是想法和產品的創作過程」。他進一步解釋，開發設計任何事物都是極具挑戰性的，目標是解決複雜問題時，盡力將簡約（simplicity）帶入未知答案之中。「簡約」是強納生．伊夫經常掛在嘴邊的名詞，而且還會一直強調這個名詞的特殊意義，「簡約並不代表完全不雜亂，這代表的是產品功能和定位，不雜亂只能說是乾淨，簡約則是要完全融入到產品的生產過程，是所有的根基」。

設計出這麼多款的成功產品之後，強納生．伊夫早已將團隊所產出的其它創意視為理所當然，但仍驚嘆每一個創意的發想過程。如果你想瞭解強納生．伊夫，要先認識他的真誠和熱情，這絕不是空談，而是強納生．伊夫此生信念。強納生．伊夫和他的團隊總是竭盡全力思索新想法、研究新材料、創造新製程、和諮詢不同產業的專家，例如研發iMac的時候，強納生．伊夫就詢問了糖果產業的人，如何才能生產出半透明糖果色的電腦外殼。

為了提升設計實力，強納生．伊夫還特別到日本學習武士刀如何製作，更有傳聞指出，iPad 2的設計靈感就是來自於此，雖然強納生．伊夫否認此事，但是這個故事還是讓人深深相信，原因就是強納生．伊夫和蘋果都是相當注重「藏在細節裡的魔鬼」，「有時候我們會投入相當多的資源和時間，只是為了解決一個小問題，但是事實上這個問題一點也不影響產品功能，只是因為我們認為這樣做是對的」。「就像是當你製作一個抽屜的時候，背面也要做好，你可以說因為大家永遠都不會看到這裡，沒必要把它做得很好，我很難清楚說明為什麼這樣做是重要的，但我就是認為這件事很重要，唯有如此才能證明你是真正關心使用者。我們認為自己有這樣的責任，這是一件重要而且對的事情。」

蘋果關心細節的理念融入所有產品，不但讓蘋果成為全球市值最高的公司，也讓大眾認為蘋果是一家永遠不會失敗的公司。其實，蘋果也有許多不成功的商品，像是2000年的Power Mac G4 Cube，還有2007年的Apple TV，強納生．伊夫說，「發展專案的長期過程中，我們通常並不清楚到底是否能解決問題，甚至不知道是不是該放棄這個想法，就算是iPod、iPhone、iPad，我們也曾這樣想過。」「有時候專案已經進入成熟期，也有了解決方案，但還是有一種下沉的不安感，因為你必須表達出產品價值所在，試圖說服別人，這樣的過程往往會讓你發現產品不足的地方，因此你必須告訴自己：『這還不夠好，我們應該要停下腳步』，但這就是相當困難的地方」。知道何時該停止，就是強納生．伊夫最重要的工作之一。

蘋果堅信人們應該要專注在他所專精的領域，但整個研發過程還是能保持相當流暢，當大家坐在一起開會時，你無法分辨出誰是機械工程師、誰是電子工程師、誰又是工業設計師。此外，團隊合作也是蘋果相當在乎的事，因此蘋果設計團隊可以共事超過十五年，這個團隊的美好，就是可以一起學習新事物，也一起承擔失誤決策，沒有這些過程就無法學到東西。

去年，蘋果最重要的領袖賈伯斯離開，華爾街分析師認為蘋果將會無法避免的衰退，正如你所預期的，強納生．伊夫完全不認同這件事，「我們開發產品的方式和兩年前、五年前、十年前都一樣，並不是只有設計團隊這樣做，而是整個公司的工作模式都是如此」，這也是強納生．伊夫認為蘋果會繼續成功的原因。「我們是著迷學習的組織，而且是一個喜愛嘗試解決非常困難問題的組織，也從此獲得無比滿足感。特別是坐飛機的時候，看到大家都在使用蘋果產品，這是多麼美好的一件事」。

出自Telegraph.co.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。