【Inside】 Open Data 不只要開放資料，也應開放人民參與修改的權利|數位時代 BusinessNext

Inside 曾多次談論關於 Open Data 的消息，例如美國有許多主要城市在 Open Data 的政策支持與具體行動上有非常卓越的表現，美國的 Open Data 年度最佳應用一文中就提到了費城、波士頓、亞特蘭大、舊金山、芝加哥等城市個別在 Open Data 上的作為。

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而就在二月底，芝加哥市政府也進一步的將他們的 Open Data 推到了下個階段：放在 Github 上讓所有人都可以參與 Open Data 內容、格式的修改。就像任何開放原始碼的專案一樣，放在 Github 上的程式碼、資料不僅是公開的，你可以隨時發表意見、參與討論，並且可以在一定的授權範圍內使用、修改上面的程式碼、資料。

目前芝加哥政府將街道地圖、建築物、自行車道等資料放在 Github 上，官方釋出的消息是這麼寫的：

Anyone can now change the data when new bike paths are built, when roads are under construction, and new buildings are erected. When you want to improve our data, just fork it. Users are encouraged to improve data accuracy, combine it with other data sources, or download and use it for analysis or a new app.

Users have the right to download, modify, or use it for any purpose, including commercialization.

如今，只要有心的自行車道興建完成或是正在施工、有新的建築物興建完成，任何人都可以直接修改我們所開放的資料。當你想要改善我們的資料，你只需要 Fork¹我們的專案即可。我們鼓勵使用者參與改善資料的精確程度、結合其他的資料來源或是用於進行分析、開發新的 app。

使用者有權下載、修改或是用於任何的用途，包括商業使用。

我自己曾在 2012 年參與台灣 Yahoo! 所舉辦 Open Hack Day 並得到佳作，我們團隊所做的主題很簡單：將台北市政府所開放的資料與 Google Maps 結合（你沒看錯，Yahoo! 的比賽，用 Google 的地圖，而且有得獎），兩天一夜的時間裡我們將所有可以放到地圖上的資料都呈現在地圖上，作品本身看起來創意有限，但整理資訊本身就是一件很有價值的事情，台北市政府所提供的資料有許多格式上的問題，例如：

●有提供地址的未必有提供座標
●有提供座標的卻不是常用的座標格式
●同樣的資料欄位在不同的資料來源有不同的欄位名稱，例如，同樣是「地址」，有的資料來源裡面用中文、有的用英文，有的有縮寫

我可以體諒相關單位或協力廠商在配合開放資料的過程中因為專案時程緊迫或是規格尚未完全明確導致上述的問題，但比較可惜的是在這些資料開放出來給外部的使用者、開發者之後，這些開發者所貢獻的心力幾乎是沒有機會回饋到公部門本身的。

未來陸續會有越來越多的資料釋出讓人民可以使用，然而資料的內容、格式、品質，是否會對應實際狀況進行持續進行維護，顯然也是一個值得關心的問題，這些開放出來的資料，是屬於全體人民的資料，人民不僅應該有權利使用，也應該有權利參與資料的改善，政府機關可以透過各種監督控管機制，對於外部開發者、民眾的修改、提議進行審核，儘管採納與否的權利依然是由政府掌握，但至少應該開放對應的管道，集結民間的智慧，才有助於開放資料之路走得更順利。

註：

Fork 意指在 Github 上複製出一個新的專案以便於進行修改，修改完成後可再透過發送 pull request 的方式 merge 回原有的專案

轉自Inside

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。