站在巨人的肩膀上？亞馬遜執行長貝佐斯的「影武者聯盟」|數位時代 BusinessNext

在日本的戰國時代，著名的武將或是首領都會有一個外貌與身型相似、穿著相同服裝，以達到掩飾主人行蹤來魚目混珠的影武者，但是來到了現代，這群影武者有了新的定位，不再是為了主人的安危而召集，反之是為了公司的長期發展而存在。

在亞馬遜的內部，就有一個被員工稱之為「影子」(Show)的職位，這個職位有非常具挑戰性的工作，層出不窮的突發事件讓人壓力非常的大，更重要的是要貼身陪伴在亞馬遜CEO貝佐斯的左右亞馬遜，參與CEO應出席的每一個場合和會議，而且還要幫貝佐斯出主意運籌帷幄，當然像這樣獨一無二的機會是所有人搶著要的，但卻不表示每個人都有好下場。

亞馬遜在90年代後期便開始了這個制度。最初這個位置通常是由被併購的公司高層擔任，因為才華洋溢的他們在這個快速發展的公司裡找不到自己的定位。Stig Leschly 就是在這樣的背景下誕生的影子之一，1999 年亞馬遜買下了Exchange.com，而身為當時CEO的Leschly因此加入了亞馬遜，當時Leschly負責一個名為ZShops的失敗專案。2000 年，當他告訴貝佐斯想離開亞馬遜時，貝佐斯出言邀請他成為自己的影武者。

Leschly當了3個月的影武者，現在的他是Match Education的CEO，他認為這段經歷是職業生涯中最有價值的工作。「他會四處巡視或參加會議，我需要緊跟著他。沒什麼特殊的任務，就是坐著並觀察。但是當他突然冒出個想法的時候，他會要我提出看法。」Leschly回憶道。

事實上，為CEO身邊安插影武者並不是亞馬遜的首創的，英特爾早已行之有年。Paul Otellini在成為英特爾第5任總裁之前就是英特爾前任CEO Andy Grove的影武者。但無論是英特爾還是亞馬遜，CEO和影武者之間一直都保持著雙贏的關係，也就是說前者在培養左右手的同時也獲得額外的資訊以及重大事件的個人意見，而後者則可以在真正獨挑大梁之前獲得足夠的曝光以及學習必要的知識與能力。

在亞馬遜的第一個10 年中，貝佐斯的影武者們流動率很高，除了Leschly，現任PayNearMe CEO的Danny Shader和Digg前CEO Matt Williams都曾短暫跟隨過貝佐斯。直到2003年，這個制度開始變得更穩定，原本就是經理的Andy Jassy在組織重整後成了貝佐斯的影武者，Jassy一開始的心情很複雜，「能近距離和傑夫一起工作當然感到很興奮，但是我最初並沒有感到很興奮，因為我知道好幾個前幾代影武者都失敗了。我問傑夫怎樣才算成功。他告訴我，成功就是我們之間建立起互相信任的關係，我可以信任他，他也可以信任我。」

擁有普林斯頓計算機科學和電氣工程學位的貝佐斯本身就是技術高手，他最不需要的就是「技術助理」幫助他分析目前情況。Jassy把影武者定義為「參謀長」。兩年之後，Jassy因為在影武者上的成功，不但提升影武者在公司內部的影響力，也讓他被派去負責亞馬遜網路服務的早期專案，在他的領導下該專案發展得非常成功，今年預計將帶來將近40億美元的收入。

以下為一份名單貝佐斯的影武者聯盟名單：

Andy Jassy 2003 - 2004現任AWS資深副總裁
Colin Bryar 2004 - 2005已從Amazon退休
Ian Freed 2005 - 2006現任Kindle副總裁
Jim Adkins 2006 - 2007現任Automotive and Home Improvement副總裁
Amit Agarwal 2007 - 2009現任International Expansion副總裁
Greg Hart 2009 - 2011現任Kindle副總裁
Dilip Kumar 2011 - 2013未知
Jay Marine 2013 -曾任Kindle副總裁

資料來源 Businessweek.

圖片來源 wikimedia

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。