[專訪] 核桃運算薛文蔚：每個人都可以成為資料科學家|數位時代 BusinessNext

硬體科技的進步，促成大數據

核桃運算創辦人薛文蔚指出，「目前處理大數據的技術還是在非常早期的階段，很多技術還不是很方便，這就好像我們現在回頭談70年代的電腦一樣。」

薛文蔚說，「昨天的垃圾，是明天的黃金。」隨著硬體科技不斷進步，現在儲存資料的代價很低，所以有各式各樣沒有目的的資料被儲存起來，才會形成這3-5年很紅的「大數據」概念。

大數據面臨的挑戰是，很快獲得很多資料，卻難以想像要如何處理資料。當資料量很大的時候，要怎麼做才能快速處理這些大數據？

三年前，薛文蔚遇到中國供應商的單品項管理問題，必須同時處理40萬個品項，乘上1萬個通路時，預測出來的值是幾百億點。然而，現行的資料運算架構主流根本沒辦法處理，才讓他進而去解決架構所產生的問題，直接從運算模式下手。

（圖說：核桃運算創辦人薛文蔚推出即時資料分析引擎，推翻工程師長久以來對資料運算的看法。圖片來源：郭芝榕攝影。）

顛覆資料運算模式

「我們現在還在用1945年所設計出的電腦運算模式！」（也就是范紐曼架構）薛文蔚解釋，以前記憶體很小，把資料當成外來物，程式和原始碼是一等居民，支配資料。每次要運算時，都要把資料從硬碟內搬移至記憶體運算，再搬回硬碟，花費很多時間在「搬移」。

目前大多數使用者端的資料庫和程式都以這種邏輯設計出來，薛文蔚說，這樣的工作台模式適合資料運算嗎？

所以，核桃運算3年前設計出不必搬移資料的「in-place computing model」，試圖要顛覆資料運算的模式。記憶體從32位元前進到64位元是一個很重要的觀念改變，用空間換取時間，用有效率的方式對映到現有的CPU和記憶體，創造出一個無限的空間，把程式送到資料儲存地運算，避掉資料搬移的過程。

例如，HTC就推出64位元處理器的智慧型手機Desire 820，可以把資料放在雲端、伺服器和物聯網上。

（圖說：核桃運算顛覆資料運算的模式，開發出資料運算引擎BigObject。圖片來源：取自核桃運算官網。）

此外，核桃運算在做運算時，會用各式各樣的轉換技術做分門別類，例如分開性別和收入，並善用關聯，讓4G記憶體可以跑100G資料，比MYSQL快100至1000倍。

薛文蔚指出，「只要一台64位元的電腦，就能處理幾十億筆資料，未來也可以用在手機上。降低一般人使用的門檻，展現平民化的大數據運算力量。」可處理關聯式分析、多維度分析。

未來，嵌入式裝置愈來愈多，大數據將是隨處可見的技術。他更進一步指出，未來的使用者將會是資料導向，10年後可能變成人人都對資料「有感覺」，資料科學將成為基礎知識，而非現在的專家系統。

大數據四大類：應用、產品、工具、底層科技

薛文蔚是台大資工系第一屆畢業，在哥倫比亞大學念資工博士學位，1995年就開始創業。他將大數據分成應用、產品、工具、底層科技四大類，目前切入大數據領域的新創團隊，大多都是大數據應用，包括手機、物聯網，有一大部分落在社交媒體，用心理學分析關聯度，例如兩個人的相似度。

做大數據的平台和科技比較少，薛文蔚說，底層科技還有許多可發展空間，會形成一個生態系統。台灣的強項在硬體，像是固態硬體、永久記憶體、快閃記憶體等等，核桃運算也許會進一步結合硬體，讓運算模式更快速。而10年後，底層的硬體可能會被生物記憶體所取代。

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。