Tesla 自動駕駛的機器學習能力驚人,車主:它每天都在進化!
Tesla 自動駕駛的機器學習能力驚人,車主:它每天都在進化!
2015.11.03 | 科技

圖說明
圖片來源:Tesla 網站

半個多月前,特斯拉(Tesla)發布重大軟體更新,最新的 Tesla 7.0 作業系統能為部分Model S車款帶來自動駕駛功能。Tesla創辦人馬斯克(Elon Musk)形容,未來每位車主都會是Model S的「專業教練」,這個意思是,車主使用Model S的駕駛習慣,都會讓Model S一天比一天進步,無形之中將它訓練成更聰明的自動駕駛車輛。

車主可能不會立即感受到Model S的變化,必須經過十天半月,或更長時間後,才能檢視出Model S相比之前,到底變「聰明」了多少?不過,雖然Tesla 7.0發布至今才過了短短半個多月,有些Model S車主卻已經明顯感受到Tesla自動駕駛系統驚人的機器學習(machine learning)能力,並紛紛分享自己的經驗!

Tesla車主:它每天都在進化...

Tesla

Model S 85D型號的車主上月20日在Tesla Motors Club論壇上,發表了以下感想:

第一天,當我行駛在右車道,靠近高速公路出口坡道時,車子會傾向於直接開往出口,因此我必須快速將主控權拉回來(修正路徑),直到車子離開出口坡道。接下來的每一天,車子也慢慢降低了每當車子靠近出口坡道時,直接開往出口的傾向。過去兩天,當行經出口坡道時,車子也只會朝向出口處稍微偏移6英吋左右,只要一個瞬間的轉向,車子就會立刻恢復成原來的行駛路線,然後直直開下去。今天早上,當我經過出口坡道時,車子幾乎毫無猶豫直接通過,我不再需要手動修正汽車的行駛路徑。它的進步速度真快

另一位駕駛Model S P85D型號的車主則是回應:

當Model S P85D第一次行駛在彎曲坡道時(編按:Tesla不建議車主在曲折路面上執行自動駕駛),車子用全速行駛而且無法好好地待在同一個車道上,之後就立刻要求恢復手動駕駛。經過幾次的經驗後,Model S P85D行經曲折的道路時,它已經會自動減慢速度,並知道如何在彎曲路面上行駛。它真的在學習

另一位Model S車主則是細數他在每日通勤過程中總共「拯救」了車子幾次——也就是在某些情況、路段下,必須把自動駕駛緊急調回手動駕駛的次數。

第一天,他「拯救」了Modes S總共6次;到了第四天,在長達23.5英里的通勤路程上,天氣、車流、路況都與前幾天相差無幾的情況下,他只「拯救」了Model S一次而已。

不間斷搜集道路資訊,Tesla打造高精度地圖

馬斯克曾說,每台Model S每天最多可以搜集100萬英里的道路資料,這些上傳至後台的資料,可以幫助Tesla建立「高精度地圖」,為更精準的自動駕駛鋪路。

高精度地圖之所以重要,是因為自動駕駛車輛必須精準分析前方車流及車道狀況,然而現在我們使用的地圖卻存在嚴重的資訊漏洞,例如每條路在地圖上都只呈現「單線道」,此將不利於自動駕駛車輛行駛,車輛無法自動切換到合適、不塞車的車道上。Tesla透過每台自動駕駛車輛每日不間斷地蒐集道路資訊,為的就是打造高精度地圖,讓Tesla的自動駕駛立於不敗之地。
Tesla
(左邊是一般的地圖資料,每條路只能呈現「單線道」;右為高精度地圖,則能呈現每條路、每條車道的狀況,並預先進行車道分析。)

資料來源:electrek

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漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島
漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島

一個殘酷的現實是:MIT 研究報告顯示,全球高達 95% 的生成式 AI 專案無法創造實際商業價值。問題出在哪裡?不是技術不足,是多數企業僅將 AI 視為「工具」,而非「戰略」,結果往往購買了許多應用卻難以串聯,數據彼此割裂,遂形成新的「數位路障」。

台灣市場也有相同矛盾。《2025 台灣 AI+MarTech 白皮書》指出,近五年軟體工具數量暴增 264%,但企業卻普遍面臨「工具越多、整合越難」的困境。對此,漸強實驗室於 9 月 16 日正式發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖,提出一站式平台,將行銷、銷售與客服的資料流整合,縮短企業從洞察到行動的距離,實踐「重塑商業溝通」的使命。

為什麼必須 AI-First?

2025 漸強年度產品發表會除了展示產品之外,更同步舉辦了「漸強實驗室 x 企業領袖共創圓桌:以AI 重構企業成長引擎」。活動由《數位時代》創新長 James Huang 主持,邀請 Google Cloud 大中華區企業雲端技術副總經理 KJ WU、國泰健康管理顧問資深協理郭怡賢,分享全球 AI 趨勢與導入挑戰。現場超過 50 位 C-level 高層齊聚,包括屈臣氏、kkday、雅詩蘭黛、全國電子等領導品牌,共同聚焦 AI 對企業未來的影響,展現漸強在 AI 轉型議題上的產業影響力。

在這場活動中,漸強實驗室共同創辦人暨執行長薛覲曾在產品發佈會表示,AI 已成為國家、產業與企業的分水嶺,如:美國人均 GDP 已達 9 萬美元,但增速放緩至 1~3%,因此政府選擇 All-in AI,以重燃生產力引擎;另一方面,中國、印度、巴西等新興經濟體則將 AI 視為「彎道超車」的契機——AI 競爭,儼然成為國家實力再洗牌的契機。

回到企業層面,AI 不只加速工作流,也創造結構性的效率差異。薛覲表示,兩家同樣維持 20% YOY的公司,若其中一家具備 AI 能力,效率差距將被迅速放大。

漸強實驗室
圖/ 漸強實驗室

不過,更根本的挑戰是當 AI 接手重複任務後,員工時間如何被重新定義?如果 AI 僅僅讓回覆更即時、報表更漂亮,價值仍然淺薄;真正的關鍵是讓相同人力創造雙倍產出,或用一半資源達成既定目標。

因此,漸強實驗室提出「AI First、AI Driven、AI Built」的核心觀。對國家,AI 是戰略武器;對產業,是效率槓桿;對企業,則是生存門票。此刻若還選擇觀望 AI,代價恐怕是被淘汰,唯有主動擁抱 AI,才有機會獲得指數級成長。

漸強實驗室三大平台串聯,AI戰略再下一城

為了讓 AI 發揮戰略價值,漸強採取內外並進的策略。一方面重塑內部流程,包括目前約 90% 的程式碼透過 AI 協作完成,開發速度提升近五成;或透過導入 Google AgentSpace 將內部訓練效率提升 40%、業務提案時間縮短 80%。

同時,漸強也將AI經驗沉澱為產品,端出三大平台形成完整的 AI 生態。包括:

MAAC(企業專屬的行銷成長架構師),不再只是發送工具,而能在對的時間將對的內容送給對的人。如保健品牌 Vitabox 使用分眾功能,訊息點擊率提升六倍、廣告投資報酬率成長 3.7 倍;電商 Coupang 則將文案產出時間縮短 70%,團隊效率明顯提升。

CAAC(讓客服與銷售成為 Super Agents),則透過多角色 AI Agent 即時回覆,自動解決八成常見問題,以餐飲品牌為例,導入後對話處理量提升 233%,首次回覆時間縮短至原先的三分之一,成功優化客服團隊效率與工作量能。

DAAC(24 小時挖掘洞察、可自動行動的 AI 數據顧問),作為漸強實驗室的全新產品,定位為全自動 AI 數據分析平台,能將分散於行銷、客服、會員標籤的資訊整合,把以往3~5天的跨部門數據彙整加速到 3 分鐘內完成,並一鍵開啟執行建議,幫助企業立即把握機會、採取行動、解決問題。

漸強實驗室發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖。為終結工具、數據
圖/ 漸強實驗室

漸強整合三大平台構成「AI All-in-one Solution」,形成一個不停轉動的生態系。從 MAAC 完整剖析全通路數據、一鍵觸發自動化行銷,到 CAAC 即時 360° 洞察顧客需求、一鍵啟動專屬對話,再到 DAAC 即時數據分析轉化為行動,一步步幫助企業決策不再依靠經驗直覺,而是由數據與 AI 驅動的最佳智慧。

AI 落地的最後一哩路

從產品戰略可見,漸強將 AI 的運作理解為一個不斷循環的系統:AI Agents 執行任務-結果沉澱為決策依據-經由大模型判斷方向-再驅動新一輪行動。唯有所有環節緊密相扣,AI 才能真正驅動價值;一旦斷裂,就會退化成孤立的單點工具。

因此在產品工具之後,漸強也提出 AI 顧問服務,將多年實戰經驗濃縮打磨,帶領品牌一步步界定痛點、快速試錯、人機分工、持續優化,協助品牌建立能長期演化的系統,讓技術在導入之後,還能持續成長。

薛覲比喻,漸強作為創新歷程就像是「蓋教堂」,目標使命始終如一,唯隨著時代演進,一次次聚焦解決某個挑戰,逐步將藍圖逐步堆疊實踐。走到 AI 時代的分水嶺,漸強不只給出解方,也盼能拋出更大的思考格局,帶動企業讓 AI 成為決策的核心,讓產品與顧問形成互補生態,陪伴企業從工具導入走向結構轉型;當多數企業仍在試水階段,那些率先建構 AI 驅動的組織,將更快抵達未來。

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