[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。

企業減碳的下一步，正開始瞄準員工每天「怎麼移動」。

隨著全球淨零浪潮持續推進，企業的減碳計畫已經從辦公室與廠房節能、建置或採購綠電，逐步延伸至供應鏈與員工通勤。瞄準這波「低碳移動」新商機，零邁移動（ZEMO）以自組純電動車隊切入商務接送市場，並借力中華電信的技術、通路與資源，強化服務能力，將既有服務推向更多應用場景，為下一階段的成長找到更多機會。

看見低碳移動商機，零邁用演算法解開電動車隊營運難題

零邁移動創辦人呂學儒認為，電動車是低碳運具，非常適合作為營業用車，但市場上卻鮮少見到由電動車組成的商用車隊，背後的問題不在車輛本身，而是缺少一套適合電動車的車隊管理和營運機制。

畢竟，營業用電動車不像私人用車，可以自行安排用車方式，必須事先做好排程規劃，從客戶需求、接送時間、行駛路線、車輛剩餘電量、充電站位置與充電時間，每一項因素都要考量在內，才能做出最佳安排，確保車隊的營運效率與服務品質。

「所以我們自行研發管理系統，運用演算法與 AI 進行車輛調度與行程規劃，並採取全預約制，減少空車等候時間，」呂學儒說，除了建立精準調度機制，解決電動車商用化的營運難題，零邁移動也進一步思考，如何把「低碳」從車輛本身的特色，轉化為企業看得見、能運用的價值。

因此，零邁移動將每趟行程所使用的電能轉為碳排數據，提供企業作為溫室氣體盤查與永續報告的依據；同時積極提高自身的綠電使用比例，在電動車原有的低碳優勢上，進一步放大企業每一趟用車所能創造的減碳效益。

從連線、車隊管理到溝通，中華電信助零邁強化營運底座

靠著純電車隊與演算法，零邁移動建立起一套企業低碳移動的服務模式，並獲得華碩、微星、宏碁、友達光電、緯創、元太等 30 多家上市櫃企業與機構的青睞。

然而，這只是立足市場第一步，隨著企業客戶與服務趟次持續增加，零邁移動下一階段不只要接觸更多客戶、拓展更多應用場景，更要讓背後的營運能力跟得上市場成長速度，2025年加入中華電信5G加速器，正好為零邁移動補上這塊關鍵拚圖。

雙方的合作，先從強化零邁移動既有服務量能開始，透過中華電信三項解決方案，為團隊日後擴大營運規模打下基礎。

其中，保持車輛的穩定連線，是車隊管理系統的運作基礎。目前零邁移動全車隊與充電站皆採用中華電信物聯網 5G 聯網方案，確保車輛在移動過程中可以穩定回傳地理位置與行車資訊。

呂學儒表示，中華電信不僅連線速度快與穩定度高，網路覆蓋範圍也相對完整，能降低車輛在移動過程中遇到訊號死角的機率，「對我們來說，車子能不能隨時保持連線，是非常關鍵的一件事。」他說明，唯有連線不中斷，車輛才能即時回傳訊息，讓後端管理系統隨時掌握最新車況，一旦遇到突發狀況，也能即時因應與調度，避免影響後續行程與乘客服務。

在穩定連線之上，中華電信進一步協助零邁移動提升車隊管理的精細度。透過中華電信車訊平台和車聯網設備，零邁移動不只能即時掌握車輛位置、車況與行車影像，也能蒐集更深層的電動車數據與駕駛行為，並持續回饋至演算法，讓團隊可以做出更好的規劃與管理。

換句話說，這些數據的價值不只在於掌握車輛當下的運行狀態，更能從長期累積的數據中找出最佳使用方式，進一步延長車輛與電池壽命、降低長期營運成本。「這也是為什麼一般營業車跑到 30 萬公里，電池可能就頂不住了，我們可以撐到 50 萬公里的原因之一，」呂學儒分享。

除了強化車隊管理能力，零邁移動也藉由與中華電信的合作進一步優化服務流程，希望降低重複性工作，讓有限的人力發揮更大價值。零邁移動在自家雲端派遣系統上，整合中華電信 TAS 電話語音自動外撥與智慧語音服務，自動發送提醒或通知訊息給乘客，還能理解與判讀乘客需求，並進行初步分類與處理，再將需要真人處理的問題交由客服接手，讓客服人力從「重複撥電話」轉向「處理複雜或棘手的服務需求」。

從 B2B 走向 B2B2C，中華電信助零邁加速打開 C 端新市場

除了從技術端強化零邁移動的服務能力，5G 加速器也從市場端協助團隊接觸更多客戶、拓展新的應用場景。

「最大的改變是，市場對 ZEMO 的認知不一樣了，這讓團隊有機會觸及過去難以合作的企業客戶，推動商業模式從 B2B 走向 B2B2C。」呂學儒分享，過去外界多半將零邁移動定位為企業接送服務，但在 5G 加速器促成下，零邁移動與中華電信福委會合作，提供集團員工自費乘車服務。

這項合作也為購物中心、百貨公司等面向消費市場的企業帶來新的啟發—原來ZEMO也能成為加值服務的一環，為顧客創造差異化的消費體驗。「以往跟他們談合作，對方往往找不到合作切入點，現在完全不同了，」他說。

當服務對象從少數企業客戶走向大量個人使用者，對客服能量、車隊監控與營運穩定度的要求也隨之提高。前述導入的中華電信解決方案，正好補強了這項營運能力，讓團隊更有底氣將服務推向一般大眾，進一步帶動消費端業務快速成長，其中又以品牌官網 D2C的營收表現最為顯著。

呂學儒說明，過去零邁移動的消費端營收，主要來自與第三方業者的合作，顧客比較少直接透過品牌官網下單，加入中華電信 5G 加速器後，推升品牌信任與市場能見度，也讓更多消費者認識零邁移動。反映在營收結構上，透過品牌官網直接銷售給一般大眾的 D2C 營收占比，從2025年的0% 成長到 2026 年的30%。

展望未來，零邁移動希望藉由與 5G 加速器的合作，將應用場景延伸至偏鄉長者共乘、長照接送，或是與自駕車串接，讓「移動」創造更多可能。對零邁而言，5G加速器帶來的不只是技術與客戶，更讓一家具備市場基礎的新創，有機會把既有能力帶進更大的商業市場，找到下一階段的成長機會。