【舊金山現場】思科鼓勵創新，成立科技基金挖掘前瞻點子|數位時代 BusinessNext

「思科的創新來自於內外部，我們相信每一個兆元商機的點子來自於各地，而思科的投資策略某方面其實也正確反映出接下來公司的市場策略與科技趨勢走向，思科研發與先進科技部門資深執行副總Joel Bion說。

思科總裁錢伯斯（John Chambers）也指出，「思科一直以來都朝著創新方向而努力，做為全球國際大廠，我們必須勇於改變，而且要跑在比我們的客戶更前面才行。」身為全球網路和通訊設備大廠，思科每年平均在R&D研發上投入59億美元，公司內部為了鼓勵創新，特別成立了一筆科技基金（Cisco Tech Fund），專門用來挖掘、育成、深化許多創新點子。

(圖說：思科總裁錢伯斯（John Chambers）說，要知道一個點子創新是不是成功，他喜歡坐下來多和客戶及合作夥伴聊聊彼此的想法。)

2012年開始成立的科技基金，目是希望公司在前瞻技術和產品研發上，面對更長遠的未來能確保有不斷的突破和發展，而不僅僅是滿足於現狀。目前這筆基金有1000萬美元，用來支持內部工程師們從想法誕生、原形、展示、修改、育成、到最後成為真的產品過程中的任何花費。

特別的是，科技基金底下的每一項專案進行，都是由思科內部的工程師主導，並可能會橫跨許多部門合作，甚至是和實習生及第三方單位去共同努力將想法孵化成形，如今，科技基金已經支持了內部的18項創新專案，有一些甚至已經被直接採用、整合至現有的產品線中。

思科全球超過2萬5000名工程師，會不定期提出新的想法或是產品概念，每一季會經由內部的加速創新單位提交，並與其他點子競賽後，慢慢往上層通報。現階段，思科在全球各地擁有13,000多個專利，包括7000多個軟體專利及900多個服務專利。

Joel Bion表示，對思科來說，開放性創新尤其重要，因為這是汲取各領域、各人才產業、專業知識、及想像力匯集的重要管道。舉例來說，思科藉由內部針對工程師們所舉辦的黑客松大賽（Hack-a-thons），近期就特別朝萬物互聯（IoE, Internet of Everything）做了很多的腦力激盪大挑戰。

為了搶先掌握萬物互聯的趨勢和先機，思科也成立了IoE創新中心，要讓全世界的合作夥伴、客戶群、產學界的研究單位以及新創公司，都能有機會來此交流，甚至有進一步的合作。

不過，有科技基金的支持，思科顯然還覺得不夠。思科內部的「科技雷達（Technology Radar）」則是設計用來提供公司內部能有效地、有系統地去抓住並且具體化某些潛在、或是即將起飛的未來科技，像萬物聯網就是其中一例。

科技雷達在思科內部其實算是一個小組團隊，簡單白話來講，也可說是公司裡專門的市場分析研調部門，專門蒐集、觀察，全球各地的科技趨勢，還有學界、實驗室裡的研究發展，透過不斷去追蹤，再結合市場狀況，去推估未來的科技發展。

這其中，當然也會列出思科未來可能面臨的競爭對手會有哪些，機會與威脅又是如何，然後思科的重大策略決策高層就可以趕快想，要如何因應這些可能造成的正面及負面影響，科技雷達所看的除了短期五年內可能發生的事，還有未來十年和二十年的長遠事件。

全球許多國際科技大廠拚創新，確實都很有一套自己的方法，不論是從內部的小組、團隊到中小型或更大型的實驗室，直設在公司內部，或獨立於公司之外，都是專門負責提供相關科技發展情報給總部，並一面做前瞻的科技研究，綜看國外非常有組織和長期系統性地培養創新風氣與人才，台廠似乎在這方面應該還有很長的路要繼續走下去。

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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。