車輛安全科技大突破，減少傷亡且主動預防交通事故發生|數位時代 BusinessNext

一直以來，車輛安全行駛的問題總是層出不窮，大部分都是人為因素所造成，但如果這時能以安全科技輔助，或許可減少傷亡情形，甚至避免更多重大事故發生。

尤其是對客運與物流業者而言，智慧、安全的車輛科技將可協助長時間、高運量的駕駛者及乘客們提供更好的行車安全。

13日在經濟部技術處、車輛中心、工研院、中科院所舉行的「運輸物流起步走，智慧安全齊加值」試運行發表會上，共展現6項科技專案成果，並聯手6家系統廠商開發，裝載於5大運輸物流與客貨運車隊上試運行，朝商品化生產邁進。

車輛中心副總經理廖慶秋表示，透過車隊的實車試運行，不僅展現了台灣科技大廠精湛的研發能力，生產「自主」的車輛安全系統，更能進一步提升客貨運車隊的行車安全，而且對民眾來說，未來不管是搭乘客運，貨品託運都可以更安全與放心。

五大試運行車隊介紹

安全防範－車輛中心+****至興精機+****中華航空

中華航空機場維修運補車隊扮演著飛機修護舉足輕重的角色，而車輛到達定點後必須確實駐車以防止不當碰撞。

此電子駐煞車系統(EPB)，透過簡單的按壓動作即能提供足夠且適當的駐煞車力道，來確保車輛值勤過程中的駐車安全，亦可利用停車時自動駐車、起步自動解離…等智慧化功能來減輕駕駛疲勞。

保護自我與行人－車輛中心+****同致電子+****嘉里大榮物流

如何將貨主託付的貨品、準時安全送抵目的地，是貨運業者工作中最重要的一環，嘉里大榮物流裝載了同致電子與車輛中心共同開發的車道偏移警示系統(LDWS)系統與前方碰撞警示系統(FCWS)。

利用安裝在前擋風玻璃上之攝影機，測量車前方的道路標線，當不經意偏離車道時，適時給予駕駛者警訊，亦透過與前方車輛的距離估算，小於設定之安全距離時給予提醒，除能降低車禍發生的機率，準時將貨品送達外，也能顧及到其他道路駕駛及行人的安全。

遠離事故一瞬間－車輛中心+****輝創+****和欣客運

和欣客運搭載輝創電子與車輛中心共同開發的前方防碰撞、車道偏移警示、駕駛者狀態監控系統，能幫助駕駛注意危險狀況並予以警示，減輕駕駛負擔進而避免意外事故的發生。此系統結合即時影像處理辨識功能，可快速應用於任何車型。

適當車距安全佳－中科院+****環隆+****華雷科技+****安托華

防撞雷達可以偵測本車與前車的相對距離與速度，一旦相對距離縮小或相對車速增加到某個範圍，防撞雷達可以適時提前給予駕駛人警示並多爭取一點反應時間，達到減少事故的發生。

中山科學研究院與環隆科技、華雷科技共同開發的24G微波雷達碰撞警示系統能在雨霧、下雪及黑暗等惡劣天候下正常運作，防撞雷達安裝位置位於汽車前保險桿後方與水箱罩前方之間，不易受灰塵天候影響及具有較佳的目標辨識和低誤警率等優點。

全景環視－工研院機械所+****系統電子+****新竹物流

大型商用貨運車體進行轉彎、倒車或是變換車道等駕駛行為時，容易因為車體的遮蔽，造成後方及後側方盲點區域的車禍事故；為了有效預防商用貨運車輛視覺死角，工研院與系統電子共同開發的全周環場影像系統(AVM)可依據駕駛者需求，提供全面的環場影像，避免駕駛者因為視野死角問題而發生用路人、行人及騎士等的意外事故。

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起，模型成為企業資訊基礎設施的一環，企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本，以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定；有鑑於此，服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技（ELITE CLOUD）將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商，協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源，在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作，企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI，而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示，為協助更多企業推進 AI 創新實務，勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色，進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商，透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務，協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra，企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年，許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」，提升員工工作績效，而代理式 AI 的崛起與普及，則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態，從企業資源規劃（ERP）、顧客關係管理（CRM）、人力資源（HR），到客服、研發甚至製造系統，AI 開始深度嵌入各類企業應用，AI 扮演的角色也從單純的輔助工具，逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此，企業保持未來競爭力的關鍵，不再是「有沒有導入 AI」，而是「是否具備管理 AI 的能力」，包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent，以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島，都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代，意味著企業若只押注單一模型，未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示，企業接下來更需要以「Models as Infrastructure（模型即基礎建設）」的思維，將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理，將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家，不少客戶已導入 AI 應用服務，正積極建置 AI Infra 與管理環境，因此，勤英科技自 2025 年積極轉型，將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營，業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商，例如與多模型平台 MixRoute 合作，並開發可支援單一登入（SSO）、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台，協助企業簡化模型管理與成本控管，將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合，勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關，勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本，以及落實資安治理，更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業：

第一：提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋，透過整合 Gemini 的 Google Workspace，企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能，包括會議摘要、文件生成、簡報整理等，快速提升員工生產力，同時，增強企業對 AI 應用的信心，為之後的應用深化做準備。

第二：協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說，除以生成式 AI 打造企業大腦，還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力，重塑工作效率。」黃士培表示，勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise，提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務，讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料，讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說，勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞；另在影音內容生成領域，勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術，將內容產製成本縮減達 90%。

第三：提供多模型聚合管理平台，滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作，提供企業客戶多模型管理平台，讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型，並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制，管理 token 使用量與 AI 成本。

「透過我們提供的多模型管理平台，企業客戶不會被單一模型綁定，可以在模型快速疊代的環境下，更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說，隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署，下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力，而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因：當 AI 開始成為企業營運的一部分，企業需要的，已不只是模型供應商，而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊，請查詢網站：https://www.elite.cloud/zh/