[簡立峰] 硬體加值，搶個雲端好位置|數位時代 BusinessNext

台灣硬體產業要開始思考的是，端如何結合雲？一定要在雲裡頭留下足跡，否則端就沒有價值。

雲端是什麼？是一種運算模式的改變。雖然消費者沒有實質的感覺，但事實上大家都變成低頭族了。今年樹開花後，樹底下都是人，每個人都在拍照，台灣、北京、日本都一樣，隨時有人在拍照，這就是雲端帶來很大的改變。

以前PC是小小的腦袋，現在遠端的雲則是好大的腦袋，運算從PC轉移到雲上，服務內容就會變得很強，這替硬體端帶來了改變。

如果手機的重點在服務，那硬體好壞沒有太大差別，都只是前往網路存取服務的載具。整個雲端體系裡最有價值的就是平台，像微軟、Google、 Amazon 。

再來就是軟體即服務，但很不幸的台灣都沒有。而在端的種類其實會變更多，所以硬體機會是變大的，有各式各樣不同的裝置會出現。但這些裝置的出現依靠的是服務，是服務創造裝置，不是裝置創造服務。

台灣的優勢雖然在硬體，但我們卻還沒真正創造新的裝置，受創最重的其實是品牌廠商。因為使用者為了服務，根本不會在意買了什麼硬體，而且隨時可以換硬體。這時候消費者對品牌忠誠度是最低的，只有高品牌跟沒品牌，沒有介於中間的。蘋果是一個高端，要創造第二個高端很難了。每一個位置台灣都應該要努力，但有可行性較高和較低的部分。

平台的部分都被美國公司掌握了，我不認為以前做不到的地方，未來就做得到，這兩個層面對台灣來說不容易。但創新硬體是台灣的機會，應該運用既有硬體優勢做垂直整合，台灣可以先把硬體想好，搶住這位子，再從上加值創新應用，一下子就跳去做平台會很難。全世界做平台、工具軟體的有幾千幾萬家廠商，以前台灣從來沒有貢獻過，現在忽然要來做個軟體，不太合理。但全世界不管做什麼硬體，零組件都在台灣手裡，在這裡繼續做，還是有機會。

比如說醫療雲的血壓計，既然可以量血壓，也可以量其他東西，甚至把醫療紀錄都丟在上面，創造雲跟端的結合。還有行車紀錄器能不能把錄影內容放在雲上，出事時提供給保險公司，變成一朵保險雲呢？導航機好不容易和車商合作進到車子裡，能不能結合服務出現一朵交通雲呢？這都是硬體和雲端垂直整合可以帶來的機會。

台灣硬體產業要開始思考的是，端如何結合雲？一定要在雲裡頭留下足跡，否則端就沒有價值。個人雲趨勢是今年的觀察重點，現在誰輸誰贏都還不知道。個人雲代表個人所有一切，只是先從儲存開始。未來行事曆算不算個人雲？那要看它聰不聰明，如果它能把所有會議紀錄、視訊檔案都存在一個地方，那就有驚人的威力。硬體產業不是只固守在硬體，而是用既有產業優勢結合一切。或許從醫療雲、教育雲開始，政府可以釋出一些資源讓業者實驗。而企業要知道自己一定要面對一個市場，不論是全球或中國。（口述／簡立峰整理／趙郁竹。數位時代雜誌2012年05月號）

[簡立峰]曾任中央研究院資訊科學研究所副所長，現為Google台灣董事總經理，從研發到市場行銷，對於創新議題有許多深入觀察。

*本文原刊於數位時代雜誌

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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。