2006年關鍵的五位領導人物|數位時代 BusinessNext

*關鍵人物 NO.1 Mark Benioff Salesforce總裁暨執行長甲骨文最想幹掉的前戰友在創辦Salesforce之前，馬克．班尼奧夫（Mark Benioff）先是待過蘋果電腦，也曾經在甲骨文（Oracle）工作長達13年之久，期間擔任過業務、行銷、以及產品開發等職務，離開前擔任的是高級副總裁的職位。對甲骨文執行長賴瑞．艾利森（Larry Ellison）來說，班尼奧夫是由他一手栽培，在Salesforce上市前甚至也曾參與投資，然而這家以CRM（顧客關係管理）軟體開發平台而撼動軟體產業的年輕公司，卻已經成為甲骨文最想打敗的對手。班尼奧夫堅持將軟體視為是一種「服務」而非「推銷」，讓Salesforce的客製化服務贏得更多客戶的青睞，在去年與艾利森同時入選《CRM》雜誌評選的指標性領導人物。

*關鍵人物 NO.2 Benjamin Trott & Mena Trott Six apart創辦人帶領部落格向前的夫妻檔這兩個人有著同樣的姓氏，是因為他們是一對夫妻，而且是部落格界知名的軟體公司Six apart的創辦人。公司名稱的由來，是因為他們兩人的生日僅相隔6天。他們開發出的部落格軟體「Movable Type」，廣為眾多部落客所使用。他們對部落格界最大的貢獻，就是提出了「引用」（Trackback）的機制，讓部落格之間得以緊密串連，形成前所未有的社群網絡。班哲明．特洛特（Benjamin Trott）目前擔任Six apart的技術長，不久前開始針對Movable Type軟體進行收費，雖然還是有免費的版本，但還是引來眾多部落客的不滿。

*關鍵人物 NO.3 Craig Newmark Craigslist創辦人投身社群服務的前IBM工程師 Newmark的前半生，是一位在IBM過了17年「呆伯特式」生活的軟體工程師，過著一成不變的生活。在他40歲的時候，從紐約搬到舊金山，進入Charles Schwab公司從事網路安全工作後，才開始投入網路世界，找到人生的第二春，創建了Craigslist這個讓舊金山市民引以為傲的社群網站。「早在1995年，我就看到很多人以不同的型式貢獻社會，這非常符合我的價值觀，我應該親自去做這樣的事，」對Newmark來說，即使目前網站流量已擠入美國20大入口網站排行榜，每年讓舊金山區報紙就業廣告市場損失高達6500萬美元，但「提升顧客服務」仍是首要之務，獲利是其次，也不考慮上市集資，是個少見的同時懷抱著理想與夢想的社會改革者。

*關鍵人物 NO.4 Evan Williams Odeo創辦人全球最有名的部落客不認識伊凡．威廉斯（Evan Williams），可能不配稱之為夠專業的部落客，他是Pyra Labs的創辦人，旗下的Blogger.com是全球最大的部落格服務供應網站，在2003年被Google買下之後，威廉斯轉而將播客（Podcasting）當做是下一個戰場，成立了Odeo這家提供播客訂閱服務的網站。威廉斯對於新事業有著十足的信心，「只要Podcasting找到夠多的聽眾，自然就會有商機。」他於2004年入選《PC Magazine》的年度風雲人物。

*關鍵人物 NO.5 Adam Curry Podshow創辦人 MTV VJ 出身的播客之父亞當．柯利（Adam Curry）1986年進入MTV音樂頻道後，成為當紅VJ，同時間也為紐約市播廣播電台WHTZ從事廣播工作。1994年離開MTV，他創立了一家網站設計公司OnRamp，開始投入網路產業，目前是公認最先制定播客標準、也最熱衷推廣的「播客之父」。他自己有一個播客節目《Daily source code》，在網路上相當有名，在節目中他談論自己的生活，以及播客世界發生的新聞。

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。