線上影音分享網路產業明日之星|數位時代 BusinessNext

對多數人而言，網路世界的虛擬性質，是一種很不踏實的感覺。常常會耳聞美國矽谷的某個年輕電腦鬼才，某天「靈機一動」或是「臨時起意」，創了一個網路公司，在幾年、甚至更短的時間之內快速竄起……。如此充滿戲劇性的故事聽來夢幻，但其實背後支撐的是牢靠的量化數據，流量(traffic)、造訪人次(unique visitors)、頁面閱讀量(page views)等，動輒百萬甚至千萬的數字，才是讓這些公司成功的關鍵。
最近又有一個這樣的例子。在權威的Alexa網路流量統計引擎上，一個名叫「Youtube」的線上影片分享網站，自去年七月開始，在全世界網站的流量排名中，迅速從一千名之外攀升到現在的第四十四名，甚至超越某些國家的Google網站以及(紐約時報)(The New York Times)官方網站。更令人驚訝的是，和紅透半天邊的相片分享網站Flickr流量相比，Youtube可說是大獲全勝。

線上影音新趨勢

一個二○○五年二月才上線的網站，何以獲得如此的重視和青睞？其實一切都有跡可循。去年年初開始，Google和雅虎先後推出影片搜尋(video search)的服務，象徵性地帶領網路進入影音紀元；接著去年十月蘋果電腦開始在iTunes音樂商店販賣電視影集，一部一．九九美元的價格帶起了線上付費影音的風潮；今年三月，美國ＣＢＳ電視台宣布，讓網友透過網路串流免費收看大學籃球聯賽(NCAA)節目；四月，迪士尼旗下的ＡＢＣ電視台，大膽地把(慾望師奶)(Desperate Housewives)、(LOST檔案)(LOST)等一線影集搬到網路上播出。
不管是電腦公司、網路公司，甚至是握有娛樂內容的電視台，近來皆以前仆後繼之姿投入線上影音的領域。這樣的動作，主要是押寶寬頻普及帶來的娛樂需求，也成功地培養了大眾消費線上影音的習慣。根據國際數據資訊(ＩＤＣ)最新的一份報告指出，二○○五年線上付費影音的市場為十五億美元，到了二○一○年會成長到十七億美元。
不但內容的取得便利，可以儲存多媒體的行動裝置(Portable Media Player, PMP)，像是影音iPod、ＰＳＰ等硬體產品的熱賣，也大幅增加了消費者取得網路影音內容的意願。

舊觀念新應用

除了消費既有的影音內容之外，另一股同步成長的力量，是使用者自行製作的短片(homemade video clip)。隨著數位影音技術的日益精進，以及消費性錄影機ＤＶ８的普及，製作影片門檻已經大幅降低，有愈來愈多人靠著簡單的器材和編輯技巧，拍攝自己的家用短片。
有了生產之後，自然會有分享的需要，而網路無疑是最好的媒介。近兩年來，具有社交網絡性質(social networking)的網站如雨後春筍般冒出，在九○年代網路泡沫中一度盛行的社群經營再次捲土重來，分享的精神和多媒體娛樂混合的結果，誕生了相片分享網站(Flickr、無名小站等)、影音部落格(video blog，或稱vlog)以及影片分享網站。

爆發力強迅速擴張

此外，Web 2.0中的諸多新興應用和技術，包含標籤分類(Tagging)、集體編輯(wiki)、網路軟體化(web-based application)等，適時給了使用者最方便的工具，將自己的作品透過網路公諸於世。
當線上影音消費(購買或觀看)和產出需求都到位之後，鏈結中間的分享環境，便順理成章地扮演起串連價值鏈的角色，而且成長的趨勢一發不可收拾。目前光是美國本地，就有超過一百個線上影音分享網站，但這個數字在十八個月之前還是零。而全世界最大的Youtube.com，目前已經蒐集了超過三千五百萬支短片；四個月前，網友每天新上傳的短片數不到一萬支，現在卻是以每天三萬五千支的速度增加。如此強勁的爆發力，想不被主流媒體注意到都很難。ＭＴＶ電視網從今年三月開始，正式和Youtube.com合作，將ＭＴＶ２頻道的電視節目複製到Youtube頻道上播放，其他的傳統娛樂公司也在評估是不是要採取同樣的作法，以增加網路上的名氣和能見度。
對於如(紐約時報)的傳統權威媒體而言，在網路上的曝光率被一個成立不到兩年的公司擊敗，實在有點難堪(就算單論網路經營，(紐約時報)也資深許多)。但是統計數字不會說謊，縱然殘酷，還是得接受事實。繼部落格(文字)和相片分享(影像)之後，線上影音分享似乎成就了網路產業的下一個矽谷式傳奇。

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。

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Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

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