[CES 2016] 效力等同150台MacBook Pro，NVIDIA發表車載人工智慧引擎|數位時代 BusinessNext

隨著車載技術發展一日千里，近年來消費性電子展（CES）也成為各大車廠比拼實力的重要舞台，尤其是各種極具未來感的自動駕駛概念車型，更成為CES吸引眼球的活招牌。面對複雜的道路交通狀況，自動駕駛車輛必須依靠人工智慧和機器學習來應對各種突發事件，確保駕駛的行車安全，因此相關的應用在本次CES也成為相關業者的發表重點。

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（NVIDIA創辦人黃仁勳。圖片來源：網路截圖。）

繪圖處理晶片（GPU）商輝達（NVIDIA）即搶在CES開展前，由NVIDIA共同創辦人暨執行長黃仁勳親自主持，發表了全新車載人工智慧引擎NVIDIA DRIVE PX 2，加速自動駕駛技術發展。黃仁勳透露，第一家採用DRIVE PX 2平台的車廠為Volvo，用以驅動Volvo 100輛自動駕駛的XC9運動休旅車，並計畫於明年Volvo在瑞典的「Drive Me」自動駕駛員計劃中正式上路。

「駕駛本身就是一件很難的事。」自動駕駛技術將大幅改變人類所處的社會，但自動駕駛車輛必須能夠精準地**「感知（perception）」**周遭環境。黃仁勳進一步解釋，即便是高速公路，對於自動駕駛車輛來說仍然是個挑戰，更遑論是複雜程度更高的一般道路駕駛。想像一下路上會有什麼？行人、狗、腳踏車、水窪、坑洞、路邊停著的汽車⋯⋯等，要跨越這個感知的挑戰，目前的解決方法就是能夠「深度學習（Deep Learning）」的人工智慧，亦即機器能夠在不同的狀況及條件之下，不斷自我學習、進步以應對各種突發事件，毋須工程師一次次去動手修改系統程式。

##驅動機器深度學習，GPU要當自駕車的「大腦」

黃仁勳指出，機器深度學習牽涉上萬億種程式操作，可能需要耗費好幾個月，但如果使用GPU來驅動機器深度學習，則能縮短機器的學習歷程，平均比原本的學習速度快上約30～40倍，這代表過去要耗費一年的學習歷程，可以縮短至一週；而一週的歷程在一天內就能完成。

黃仁勳說，無論是Facebook的Big Sur、Google的 Tensorflow、IBM的華生（Watson）還是微軟（Microsoft）的CNTK系統，都藉由NVIDIA的GPU運算技術強化機器深度學習的能力，現在，利用它們構建未來自動駕駛車的大腦，就能使其隨時警戒監控，達到超越人類的情境感知能力。

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##每秒24兆次的深度學習運算，效能媲美150台MacBook Pro

NVIDIA車載人工智慧引擎「DRIVE PX 2」讓汽車產業得以運用人工智慧處理自動駕駛面臨的各種複雜情境，它採用NVIDIA最先進的GPU來處理深度學習功能，其效能等同於150台MacBook Pro；它能掌握車子周遭360度的情境，精準判斷車子所在位置，並推算出安全舒適的行進路線。

該平台結合了兩顆新一代Tegra處理器以及兩顆獨立的Pascal架構新一代GPU，能提供每秒24兆次的深度學習運算速度，其特殊設計的指令集加快深度學習網路介面中採用的數學運算法，比前一代產品的運算效能高10倍以上。

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（圖說：黃仁勳手拿最新的DRIVE PX 2車載平台。圖片來源：網路截圖。）

DRIVE PX 2深度學習的能力，使其得以快速學習如何辨識日常駕駛中經常出現的各種挑戰，例如道路碎石、行徑離譜的違規駕駛、以及施工區域。深度學習亦能辨識多種傳統電腦視覺技術所無法應付的狀況，特別是在像大雨、下雪、以及濃霧等惡劣天候，以及包括日出、日落、以及漆黑等光線不足的光照條件。

此外，由於自動駕駛車運用多種感測器以分析周遭環境，DRIVE PX 2能處理12個視訊攝影機、光達、雷達、以及超音波感測器的輸入資料，加以融合後而得以精確地偵測物件、識別並確定車子相對於周圍的所在位置再推算出安全行車的最佳路徑。

一家連續十年營收 700 萬元的健身業者，如何在一年內將業績推升至 3,500 萬元，成長整整 5 倍？答案可能和多數人想的不一樣。

這家健身品牌不是一開始就加碼投放廣告，而是先從調整組織架構與薪酬制度著手，透過明確分工改善團隊運作，進而建立「全員銷售」文化，這並不是要求每位員工都成為業務員，而是讓團隊理解與認同品牌理念，確保從服務、回覆、教學到售後過程中的每一個顧客接觸點，都能傳遞一致的訊息與體驗，從而建立顧客對品牌的信任感，甚至願意主動購買與持續回購。而規劃這套成長策略的幕後推手，正是無限創意行銷。

AI 讓行銷變簡單，為何行銷公司反而更難做出成效？

雖然公司名稱裡有「行銷」兩個字，但無限創意行銷並非只從行銷工具出發，而是以顧問式行銷的角色，先理解企業經營問題，再決定應採取哪些行銷與營運解方。「我們不會一開始就告訴企業該採用哪些行銷策略，而是根據企業真的需求來提供適合解方」，無限創意行銷創辦人翁小五一語道出公司的獨特定位。

通常，企業在面對營收成長瓶頸時，第一個念頭就是做行銷，然而，翁小五從過往的工作與創業經驗中發現，限制企業營收成長的原因有很多，不一定與行銷有關，背後可能還有其他問題，若沒有釐清真正的問題所在，就急著投入廣告或其他行銷資源，很可能只是治標不治本。

基於這樣的觀察，無限創意行銷決定採取反向思考邏輯：先回到企業經營本身，找出造成「成長趨緩」的真正原因，再據此制定策略、優化營運流程，最後透過行銷放大企業優勢。當每一筆行銷投入都建立在更健康的企業體質與更精準的策略判斷之上，行銷才不只是「有做」，而是真正能為企業帶來成長。

這套「先找問題、再選工具」的服務模式，在生成式 AI 工具普及後，也成為拉開行銷成效差距的關鍵。

過去，行銷公司的價值建立在製作能力、投放技術與媒體資源；但當 AI 逐步降低文案、素材與分析的執行成本，單純提供「做內容、下廣告、做報表」的服務，差異化將快速縮小。此時真正考驗的，反而是行銷人的理解力和判斷力：能否看懂消費者真正需要什麼？能否找出限制企業營收成長的關鍵環節？而這正是無限創意行銷長期深耕企業經營現場、不斷透過數據與市場驗證所累積的核心能力。

AI 拆解營收黑洞，讓數據為企業成長導航

在無限創意行銷的顧問式服務流程中，數據是相當重要的依據。翁小五進一步說明，無限創意行銷的數據應用可以分為三個層次：從檢視行銷活動成效、拆解顧客旅程中的問題節點，再進一步延伸至年度營運規劃，讓企業不只知道「過去發生了什麼」，更能判斷「下一步該怎麼走」。

首先，是檢視行銷活動成效，其中最重要的原則在於，根據行銷目標去解讀數據。舉例來說，如果目標是增加首購顧客，除了檢視素材吸引力與點擊率，還要持續追蹤到站、詢問、成交、新客占比與首購成本；如果目標是擴大營收規模，則應進一步檢視回購率、客單價與顧客終身價值。

數據應用的第二層價值，是拆解從「廣告投入」到「營收產出」之間的過程，理解每一個節點的數據分別反映什麼問題，再針對問題逐一修正。

至於第三個層次，則是讓數據成為企業經營與資源配置的依據。無限創意行銷會從年度營收目標出發，結合產業特性、淡旺季變化與過往行銷成果，拆解每一季、每個月的業績任務，再將過去有效的策略放大、成效不佳的做法修正，據此安排下一年度的行銷資源與營運節奏。

不急著加碼廣告，從企業體質出發找出 5 倍成長解方

對無限創意行銷來說，數據是找出問題、配置資源與規劃成長路徑的關鍵，文章開頭提到的健身業者，正是此套方法論的最佳印證。當初，翁小五深入診斷後發現，這家企業真正的問題在於組織結構過度扁平，老闆長期忙於處理日常事務，難以專注在營運規劃；此外，組織缺乏真正負責營運管理的中階主管、教練流動過高導致學員缺乏安全感等，皆是影響回購率的因素。

因此，無限創意行銷先從組織架構著手，設立專責店長一職，並重新設計薪酬制度，藉此讓教練、店長與老闆皆可專注在自身工作上。之後，再透過前期廣告數據與顧客洞察，找出消費者選擇品牌的真正原因，並運用行銷活動與口碑經營持續放大。同時，翁小五也在過程中導入「全員銷售」概念，確保顧客在各個接觸點都享有一致的體驗，品牌才能逐步累積顧客信任。

最終，這家企業的營收一年就成長至 3,500 萬元，達到原先的 5 倍。這個案例也說明了無限創意行銷的方法論：行銷不是企業成長的起點，而是放大企業優勢的槓桿；企業體質愈健全，這支槓桿所能放大的成長效益也愈大。

從「會做」到「會判斷」，AI 時代，無限創意行銷正在重新定義行銷公司的價值

隨著 AI 能力越來越強大，下一代行銷公司的價值，不只是比誰更懂得運用 AI，而是行銷人的市場理解力與專業判斷力，知道 AI 產出的內容哪些值得留下、哪些應該捨棄，或是該如何持續修正，才能打造出能夠被消費者感受到的品牌體驗。

因此，無限創意行銷未來將積極建立團隊與 AI 協作的方法論，將過往的專案判斷、提問框架與數據檢核邏輯，轉化為 AI 協作流程。團隊在面對新專案時，不是直接要求 AI 給答案，而是先定義目標、限制條件與判斷標準，再去檢查 AI 產出是否符合商業情境。

對翁小五而言，AI 時代真正稀缺的，不是工具，而是定義問題、理解消費者與判斷品質的能力。未來無限創意行銷的競爭力，也不在於使用多少 AI，而是持續將人的品味、市場理解與產業 Know-how，透過 AI 放大，協助企業打造更精準的品牌體驗與更高品質的決策。