[翟本喬] Uber 事件後續：它是一個對台灣有害的公司，而且根本不想溝通。|數位時代 BusinessNext

Uber 不是共乘。

甲要由 A 點去 B 點，正好乙也要從 A 點附近去 B 點附近，這時候乙搭甲的便車，叫作共乘，而乙分擔甲的成本，或是付出比分擔成本再多一點的費用，甚至付給仲介平台一點酬勞，都是合理的。但 Uber 是特別為乙派丙開一輛車來接，這不叫共乘。Uber 沒有減少閒置資源。它減少了丙的閒置資源，但間接讓丁 (計程車司機) 的資源閒置，而丁 (因為計程車密度較高) 和乙的距離期望值是比較小的，所以 Uber 反而浪費了國家的總體資源。

Uber 沒有增加就業。

它增加了丙的收入，但減少了丁的收入。車行的抽成 (根據公會理事長說的，是個位數百分比) 遠少於 Uber 的抽成 (20%)，所以就業階級 (丙和丁) 的總收入反而是減少的 (假設乙付了同樣的車資)。而 Uber 的代表竟然厚顏地說 "計程車司機本來要一天綁十二個小時在車上的，現在他們有一些空閒的時間，也許可以去找一些其他收入比較好的工作"。計程車司機除了極少數玩票性質之外，大都是苦哈哈的勞工，要是找得到收入比較好的工作，誰要來開計程車啊？

Uber 沒有增加國家的 GDP，也沒有增加國家的稅收。

由上一點可以看出，所有就業階級的總產出並沒有增加。而乙所付的車資，全部直接付到海外 Uber 的總公司，再由 Uber 付 80% 給丙，而 Uber 台灣分公司拿到的是 0！看清楚了，你付了 1000塊的車資，政府所收到的稅是 0。政府收不到 Uber 的營業稅，也收不到丙的所得稅。我們都不喜歡繳稅，但如果大致上是公平的，那我們可以勉強接受。如果有錢的大公司可以逃稅，而苦哈哈的勞工階級要繳稅，我們是絕對不能接受的。Uber 宣稱它有繳稅，那就像一個人逃漏所得稅，然後宣稱他去便利商店買飲料時有繳加值稅一樣，是在騙人。

Uber宣稱對所有乘客有 2000萬的保險，但被蔡政委問到細節時就閃爍其詞，改口說「如果駕駛人本身的保險不足以賠償，我們會協助他們向海外的保險公司申請」。我覺得這件事情很容易說清楚，只要把保單拿出來給大家看就知道了嘛！

但 Uber 連保險公司是哪一家都說不出來，所以我合理懷疑是根本沒有真正的保險存在。(我並沒有強人所難，要他當場拿保單出來。我是問：什麼時候可以公開這張保單給臺灣人民看？)Uber 拿一些民意調查的結果出來說他們是受到支持的，但這也是混淆視聽。所以我比喻說八仙塵爆之前，參加彩粉路跑的人滿意度也很高，這並不代表它是對的。

昨天出席的有好幾位有跟我類似的看法，所以他們堅持不坐 Uber。最後，我也很欽佩昨天出席的計程車業者。他們不懼怕 Uber 的挑戰，也歡迎政府在保障乘客安全的前提下適度開放現有的規定，他們保證可以比 Uber 做得更好，繳更多的稅，而留更多的成數給司機。這種精神，正是我們產業界在面對外商挑戰時需要的。交通部的大門始終是敞開的，而 Uber 從來不正面回應大眾所質疑的這些問題，每次只會拿總公司的文宣出來鬼打牆。

綜合所有觀察到的現象，我的結論是：Uber 是一個對台灣有害的公司，而且根本不想溝通。

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。