傳Google品牌無人駕駛車醞釀中,還考慮「自走計程車」服務
傳Google品牌無人駕駛車醞釀中,還考慮「自走計程車」服務
2013.08.27 | 科技

嚴格說起來,不論是一開始的豐田Prius系列,還是新加入的Lexus RX450h,名滿天下的Google自走車,開的都是「人家的車」。不過,近來卻傳出,本只是打造自動駕駛系統的Google,似乎有打算生產自我品牌汽車的動作,不僅如此,更有消息表示,Google還考慮以「自走計程車」的方式,來推廣自家備受矚目的未來運輸項目。

消息指出,Google曾與德國大陸集團(或稱德國馬牌,Continental AG)、奧地利馬納國際(MGA,Magna International)等汽車零件商接觸。對一般消費者來說,這些公司雖然不如各大車廠知名,但正如手機元件商之於手機品牌一般,Google找上這些企業的原因,顯然跟其他汽車品牌一致─以生產汽車為目的。

據了解,儘管Google早已不斷遊說各大車廠使用自己的系統,鑒於一些車廠比Google更早開始摸索這塊領域,加上對自動駕駛的「期望」不同,整體產業的動作,顯然不如Google的預期──比如德國戴姆勒集團(Daimler AG),也就是擁有賓士品牌的汽車公司,執行長蔡澈(Dieter Zetsche)便曾表示,他們只打算自動化駕駛過程中「無趣」的部分。

因此對Google而言,嘗試打造自我品牌的汽車,一方面除了不用受制於人,另一方面,也能變相施壓這些現在或未來可能的合作夥伴,對自動駕駛的未來更為積極,而從前「車」之鑑來看──Tesla的崛起,帶動各大車廠「認真」進軍電動車,Google效法這位車界新星的作法,效果的確值得期待。

至於「自走計程車」,目的顯然是Google為了讓更多人有機會,嘗試這項新科技。儘管現在美國已經有些州,允許授權的測試自動駕駛車輛在路上行駛,生產成本約15萬美元的Google自走車,即使想方設法降低製作成本,一般人如果只是想嘗鮮的話,恐怕不願意,也不見得付得出這樣的代價,也難怪當Google日前宣布投資叫車服務Uber 2.58億美元後,有人會開玩笑寫了篇Uber自走車的「想像新聞」

近年來,陸續打造了Nexus系列的自有品牌智慧手機、平板,還嘗試了Chomebook Pixel筆電,加上另一個話題性的穿戴式科技Google眼鏡,軟體出身的搜尋巨人,跨界的情形可說愈來愈頻繁,也愈來愈有經驗,事實上,目前Google自走車上探測周遭環境的雷射感測裝置,也是Google自行設計打造。不過,手機等消費電子,畢竟跟汽車這類動力機械有根本上的不同,車子的部分裝置也不等於一整部車,直接類推Google也能依樣葫蘆,顯然過度樂觀,而且正如前面所說,如果傳言為真,這很可能只是Google施壓夥伴的策略──但話說回來,說一點不期待Google牌的汽車誕生,當然也是謊話。

來源:JESSICA LESSIN
圖片、影片來源:
Google

關鍵字: #Google #自動駕駛
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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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