[電影的未來]侯孝賢x張鐵志Part1：現在很多年輕人還在模仿以前的拍法|數位時代 BusinessNext

從台灣新電影30年出發

張鐵志：最近又有不少關於台灣新電影30年的討論，你曾經說過，新電影是一個特定時代的產物，是那時候的壓抑氣氛形成了那個特定的形式與內容。跳到現在來看，這是一個數位時代，是不是也有屬於這個時代特定的電影美學？你怎麼看電影與時代的關係？

侯孝賢：二戰之後，從歐洲開始出現法國新浪潮、義大利新寫實、德國新電影，影響到亞洲，所以香港也有80年代的新浪潮，以及台灣的新電影，這彼此間有一個渲染。電影拍的方式跟以前不一樣，是因為技術不一樣了，例如燈光或者底片的變革，幾乎是眼睛可以看到的，影片就可以拍到，這就是很大的變革。寫實風格因此開始。

一直到數位時代，又是一個載體的變革，然後又是一個全球化的衝擊。網路世代其實就是影像時代，網路時代既然來了，表現方式應該要改變，其實現在也有改變，但沒那麼厲害。我們在2000千年拍《千禧曼波》時，我本來想的是有一群女孩子在台北的狀態，網路可以像細胞一樣，追蹤每個人的狀態，把他們呈現在網路上，然後可以自己去連接、剪接，但後來發現我想的太天真了、太早了。

張鐵志：你看到這個網路世代的年輕創作者，他們對影像的想法，或是對電影生產和流通的想法，跟以前有什麼不一樣？

侯孝賢：其實我剛開始跟這些年輕人接觸的時候，發現他們沒有想太多，因為他們還是受了以前的影響，在表達上沒有什麼改變。我就跟他們說，網路時代的意思就是你不用底片，各種拍法都有可能，例如用手機什麼都可以拍了，而且體積也越來越小，所以捕捉影像的方式應該要改變。

以前的拍攝方式是，例如當演員在家的劇情結束，要拍出門，我們會看他劇情是搭公車還是開車，事先定一條好的路線方便拍攝。現在就不必，只要找好家的定點，接下來在每個地方捕捉一部分就好了，因為可以連接，不必先安排好全部的路線。

給這一代年輕人的建議

張鐵志：所以你同意科技對於電影的創作來說是解放的力量嗎？尤其對年輕人、對獨立製作來說，科技讓一切變得更容易了。

侯孝賢：解放的力量是指形式或表達的方式變得多樣，或者變得更容易。雖然這不包括內容，但形式通常會改變內容。就像繪畫最早是工筆畫、肖像畫，是寫實的，後來變成法國的印象畫派，專注在陽光和客體之間的變化，捕捉光和顏色。

每次當載體、技術或是觀念變化，就會帶動新的創作形式。網路也是，只是現在很多年輕人還在模仿以前的拍法。

我帶金馬學院的學生坐火車去花蓮、宜蘭勘景的時候，建議他們在火車上可以用小的器材拍攝。因為現在每個人都拿手機或小器材在拍，其他人被拍也不會有感覺。結果我看了影像覺得奇怪，問：「為什麼兩邊的人都在看你們？你們是用什麼機器在拍的？」原來講半天，他們還是扛了一台大的Alexa攝影機。因為他們很少機會碰到好機器，當有機會拍的時候，就想回到傳統的方式。

這意謂著表達的能力沒有被訓練好，而且在學校的時候沒有人討論這件事。現在因為器材越來越普遍，數位相機拍的作品也越來越多，才逐漸產生變化，但其實早就該被天翻地覆地改變了。

（《數位時代》2015年9月號文章精選，尊重智慧財產權，如需轉載請來信洽詢：web@bnext.com.tw）
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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。