比爾·蓋茨:真正的殺手級應用是自動駕駛汽車,現在的Uber只是整合勞力
比爾·蓋茨:真正的殺手級應用是自動駕駛汽車,現在的Uber只是整合勞力
2015.06.28 | 科技

今天,微軟科技評論員比爾·蓋茨在倫敦接受了金融時報的專訪。 跟以往一樣,對於目前科技界的動態,蓋茨一一進行了點評。

對於目前正當紅的明星創業公司 Uber,蓋茨認為真正的殺手級應用是自動駕駛汽車,而 Uber 現在只是以一個更動態的方式把工作力進行重新組織分配。不過之後,蓋茨補充道,「Travis(Uber CEO)有著最大的自動駕駛汽車研發部門」。 也許,未來 Uber 能夠以更深層次的方式來改變交通運輸、物流行業。

補充報導:Uber 要造無人駕駛汽車,把卡內基梅隆的整個研究中心都挖走了

相較以往的矽谷企業,Uber 在中國的發展更為順暢。 Uber CEO Travis Kalanick 在一封寫給投資人的郵件中透露,現在中國每天就有100萬人次搭乘 Uber,占全球 Uber 每日搭乘數量的50%。並且,Uber 計畫專門為中國市場進行融資,融資金額將會達到10億美元。最近消息曝出,高瓴資本正在牽頭對 Uber 的10億美元可轉債投資交易。

在比爾·蓋茨看來,中國已經是全球最大的互聯網市場,當地的互聯網使用者數比任何一個國家都高。 而在西方巨頭缺席的情況下,中國的互聯網企業有能力演變成臨界品質。 這就意味著,能夠達到臨界品質的這些企業,現在都成了科技巨頭。

臨界質是蓋茨經常用到的物理學概念,指的是「當你達到一定程度的品質,你就能引發核爆炸——而如果你沒有達到那種品質,你將什麼也得不到」。

西方科技巨頭缺席是一方面。 在蓋茨看來,中國科技發達還有另外一些原因。 他談到,對於軟體研發工作,中國人真的很在行;同時,中國的投資人能在不考慮短期利益回報的情況下,讓 CEO 去花大筆的錢。

最後,對於關於矽谷企業如何滲透進中國市場。 蓋茨的看法是,如果你不真正打破遊戲規則,那將會是一件非常艱苦的事情。

蓋茨回溯過往,覺得自己職業生涯失敗的事情有兩件,「本來我們的搜尋和移動可以做得更好的」。 在這兩個領域,微軟都敗給了同一個對手——Google。 在智慧手機浪潮中,微軟掉隊了,全球份額僅占到4%。 新 CEO 薩蒂亞·納德拉上任後,微軟也改變了過往的策略,把自己定義成軟體公司,目的是讓他們所有的服務出現在所有的設備上,觸控式螢幕版 Office 也是最先出現在 iPad 上。

而今天,微軟發佈了面向 Android 版 Word、Excel 和 PowerPoint 應用,可以在各個應用商店下載。

原文參考:pingwest、Time、learnbonds、valuewalk

關鍵字: #Uber #自動駕駛
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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