省電又管電，能源資通服務橫跨各產業，創造全球900億美元商機|數位時代 BusinessNext

全球市場900億美金產值的碳排放管理，就在眼前螢幕上的這個「低碳管理雲」系統平台，北科大能源系教授李達生笑著說，「以往太陽能和LED『被動』幫家庭或企業省電，現在這個系統還會『主動』協助管電，分析各種電力使用資訊，讓這些資訊的附加價值更高。」

從個人家庭到企業組織每天都在用電，即便透過太陽能或LED的安裝省下許多電費，省多少就是賺回多少，但其實在省電的這個過程中，透過主動掌握電從哪裡來到哪裡去的流動方向，結合ICT技術，發展成能源資通訊，確實可以衍生出另一套新商業模式。

用電管理作為決策參考

北科大教授李達生表示，最初架構這個雲端平台的想法是協助一些超商、醫院及速食店業者找出有效率的節能方法，為企業省錢，因此最基本的商業模式是結合數位電錶、感測器、資通訊與雲端技術，監控企業的能源使用狀況，且透過一些個人數位載具能即時告知企業能源使用相關資訊，還能產生一些報表資料。

李達生認為，節能省電最大的價值其實是用電資料的大量蒐集與分析，「這些資訊不能只是數據拿來查詢，要能夠創造附加價值更高的綠能產業。」

比方速食店除了透過電力監控，可清楚瞭解所有設備的用電結構和用電時間外，若進一步統計分析，更可作為分店用電管理與決策依據，可知道哪個時段用電量高代表那個時間來客數較多，因此可以推出什麼樣的餐點或是食材備貨要多一點，更能精準掌握成本和行銷方案。

事實上，傳統的電力管理方式，多半是用人去管理，較少透過資訊系統來輔助，然而，一旦與雲端和物聯網做整合，裝了智慧電錶後便能進一步掌握這些有價訊息。

各產業領域都適用

例如早上幾點以後，很多電源同時被關掉了，代表很多人在這個時候出門，客運公司可以較準確估算某個時間點大概會有多少人出門，適時機動性地加開班次；依照電力使用紀錄可得知，傍晚大概有多少人回到家了，第四台業者能參考什麼時段該投放什麼樣性質的廣告，才可以獲得觀看數的最大效益。

此外，像工廠的生產線上、低溫倉儲、食品冷凍業者也可透過電力數據監控得知內部工作人員在操作機械或裝配產品時的效率，例如熟手和新手在使用同一台機器時的準確度便有差，前者可能一次就完成某個製程環節或搬運到正確位置，後者則可能得耗費較多力氣與能源，「監控好線上能源的使用方式，不僅能協助企業分析改善某個部分的工作狀況，還能替企業省錢。」

甚至，「如果碳排放是未來工廠生產的國際重要評估標準之一的話，那更不得不做。」碳足跡標示推動的進度各國不同，美國最大零售商沃爾瑪最早要求所有旗下供應商全部標示碳足跡，牽動整個供應鏈，目前則是連NB代工業者和半導體業者也正在緊追碳足跡認證。

李達生說，對國內很多中小型的出口廠商來說建立碳盤查的平台非常重要，「企業與其還要另外花錢找人幫忙驗證碳排放，倒不如乾脆使用這個系統平台，甚至以月租型付費方式，長期維護和更新，」出貨每一樣新產品時只要列印碳足跡標籤貼上就好，這對台廠出口歐美國家其實是很有利的。

預估未來能源資通訊商機主要受惠業者：

電信商、電力系統、電表、水表、感測控制器、空調系統、智慧票卡、建築業、LED、太陽能、風力、保全業者、伺服器、軟體開發

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。