英特爾國際科學展第一特獎
英特爾國際科學展第一特獎
2006.06.01 | 科技

我還是第一次看到耶,真是不想出鋒頭!」這天,台北市的傍晚突然下起大雨,師大附中女生趙依祈撐著雨傘,穿梭在校園大樓間,突然看到穿堂的跑馬燈,寫著「恭賀趙依祈獲得英特爾國際科學展第一特獎……」停留十秒,仔細看完內容的她,又快步走回圖書館,跟同學一起念書。
研究「人面蜘蛛借調整絲基因表現及網結構促進捕食效率」的她,除獲得一個由美國獸醫協會頒發的特別獎外,還贏得大會第一特獎(不分類別)以及動物學類的第一名。不僅如此,她更拿下Seaborg SIYSS大獎,十二月將受邀到瑞典諾貝爾獎(Nobels Prize)頒獎典禮觀禮,成為台灣首位獲此殊榮的高中學生。
拿到大獎的趙依祈,頒獎典禮才剛結束,台北時間凌晨六點就打電話回家報喜,讓在國中教數學的媽媽,高興得不得了。「她是個充滿熱情與自信的女孩,評審都很喜歡她的態度,」擔任指導老師一年多的附中實驗研究組長黃淑芬與有榮焉地說。
這項實驗,研究的是「蜘蛛絲」與「食物」之間的關係。趙依祈表示,會選擇人面蜘蛛,是因為它是台灣樹林中,體型最大的蜘蛛,視力不好,只能在樹林中結網,靠它捕獵、交配等。
為了要有效捕獵,蜘蛛會因為連續出現的獵物,而調整蜘蛛網的形狀。
例如,趙依祈餵蜘蛛吃蒼蠅跟蟋蟀,一直吃蒼蠅的蜘蛛,它吐出來的絲,面積、網眼都會比較小,同時絲的數量、黏性與張力也會比較差。未來可藉由這個發現,用食物改良蜘蛛絲的特性,讓它應用在手術線以及防彈背心上。

家人無悔支持不給她壓力

趙依祈的「蜘蛛學」,其實是從四年前開始。那時她們全家人到郊外踏青,她幫哥哥抓蜘蛛,回家後,兩兄妹就一起做簡單的行為觀察,從結網、捕食、交配到生育等,「從那時候開始,我就喜歡上蜘蛛,」笑起來有個酒窩的趙依祈說。
國二開始,趙依祈即以蜘蛛為研究對象,參加一連串的科展,第一年,小小年紀的她,就拿到全國第一。
為了這次實驗,趙依祈從野外抓了六十隻蜘蛛回家,家裡的三個樓層,客廳、自己房間與儲藏室全讓給她養蜘蛛,每個牆角都是蜘蛛網,家裡弄得亂七八糟。本來非常反對的父母,卻被自己女兒的認真所感動,決定跳進來幫忙。
為了邊做邊修正方向,每個星期五,她常常得請假,自己搭車到台中,拿著筆記找教授討論。甚至同學在畢業旅行時,她都得到台中忙完後,再坐車到台東跟他們會合,到飯店時,已經是凌晨一點了。
「我當然想放棄過,也曾經大哭過,」趙依祈睜著大眼睛說,「但是一想到自己的數據,跟教授有共識,就很開心,找到繼續走下去的動力。」最後三個月的集訓期,光是她的海報,就修改了將近二十次,研究摘要也花了兩個星期,「那段時間真是煎熬。」
到國外參展能否得獎,實驗結果不是唯一,還得通過英文簡報的考驗,必須在十五分鐘內,把重點講清楚。因此,除了跟其他參賽同學一樣,找了家教練習外,由於兩年前,趙依祈的哥哥也參加過這項比賽,因此在評審前一晚,特地從芝加哥(Chicago)趕到印地安納波里斯,跟妹妹傳授對答的技巧。
「媽媽沒有寄望我一定要得獎,」一向獨立的趙依祈,雖然在班上功課不是最好,但懂得學習「放手」的父母親,卻讓她在動物世界裡,找到一片屬於自己的天空。誰能保證,台灣下一個的諾貝爾得主,不會是這位令人喜愛的女孩呢?

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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

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。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「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。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

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。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
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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