[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。

家電是典型的低頻、高單價商品，消費者可能數年才換一次冰箱、洗衣機或空氣清淨機，但品牌與消費者的接觸遠早於購買當下：從搜尋產品資訊、比較規格、閱讀評價，到進一步留下會員資料、瀏覽官網，甚至進入門市體驗，消費者的決策路徑越來越分散，即使最後的交易發生在線下，購買的決策可能早在線上決定。

這也是夏普（SHARP）會重新思考數位行銷的原因。

過去，品牌比較關注如何「帶來多少流量」，但當數位接觸點持續增加，重要議題逐漸變成：誰在關注什麼？誰可能進入購買週期？又該在什麼時間點，提供什麼內容？

SHARP 台灣總經理張凱傑表示：「我們的目標是串聯產品、 AI 、會員數據以及服務，讓 SHARP 從一個『賣家電的品牌』，逐步成為一個理解家庭生活需求的品牌。」

從空氣淨化、冰箱除菌保鮮、洗衣清潔、健康烹調、 AI 咖啡機到顯示技術， SHARP 致力將科技融入日常生活，預先設想、解決消費者不同階段的生活需求；如今，這套「半步先行」的思維也延伸到數位行銷：不只是等消費者說出需求，而是透過數據，更早辨識需求正在形成的訊號。

從散落的第一方數據到「看到完整消費者旅程」

SHARP 累積來自官網、會員、客服、維修與交易等大量第一方數據，但因數據資料分散在不同部門與系統，想要為行銷活動建立目標消費者輪廓，需要跨部門整理與人工處理。例如，需要先請 IT 撈取資料，再由行銷團隊分類目標客群，前後可能花上 3 到 5 天，活動發送出去後，也難以即時掌握消費者接下來的行為。

為解決上述挑戰， SHARP 開始評估、測試客戶資料平台（CDP），最終選擇與 Insider One 合作。評估過程中， SHARP 關注的不只是資料整合能力，也包括系統是否容易上手，以及線上、線下數據能否進一步串聯。

首先， SHARP 希望能縮短資料整合與行銷執行的距離。

Insider One 除可協助團隊進行第一方數據的整合、分群與分類，還有提供行銷引導與 AI 工具，例如行銷自動化等，讓團隊可以更精準地擬定媒體策略與決策，以清晰的投資報酬率（ROI）等數據，建立內部行銷與業務部門的信賴機制。

張凱傑指出：「對我們來說， CDP 的價值是縮短從資料、決策與行動的時間，讓行銷團隊可以把更多時間放在策略與內容，而不是處理資料。」舉例來說，導入 Insider One 後，行銷團隊用說的就可以完成受眾設定與行銷流程初步建置，將原本需要 3 到 5 天的時間縮短成 1 分鐘，然後，由系統觸及，以及追蹤開信、點擊與轉換，大幅縮短跨部門協作的工作流程。

1912 年創立的夏普，在台灣積極數位轉型。SHARP 台灣總經理張凱傑攜手 Insider One ，透過數據整合，真正了解消費者的需求，精準推薦，股東購物節創造雙位數成長。右為 Insider One 吳一凡總經理。

圖／數位時代

對 SHARP 來說，另一個關鍵是降低團隊學習與使用數據的門檻。

為協助 SHARP 團隊快速上手與習慣使用， Insider One 團隊扮演如導師般的角色，透過手把手的培訓與指導，不僅大幅縮短系統摸索時間，更將原先至少要 3 個月以上的多元數據資料整合時間縮短在 1.5 個月內，成功趕上 SHARP 的年度最重要節慶活動–股東購物節。

第三個議題是捕捉線上互動跟線下交易之間的資料斷點，以消費者全通路（OMO）旅程數據持續深化互動關係。

張凱傑表示， SHARP 超過 80% 的銷售來自線下通路，部分合作通路同樣採用 Insider One，讓跨通路數據串接有了共通基礎，在 Insider One 團隊的協助下， SHARP 與生鮮超市合作，在符合資料授權跟隱私規範的前提下，透過會員輪廓標籤掌握跨通路消費需求，並以此規畫跨業聯合促銷（Joint Promotion）。

股東購物節四大指標皆雙位數成長， SHARP 如何從「廣撒行銷」走向「找對的人」

對 SHARP 來說，股東購物節是年度最重要活動，透過 Insider One 的站上模組、智能推薦、自動化顧客旅程與 A/B Test 等解決方案，結合會員資料整合與行為分析，去（2025）年， SHARP 行銷團隊可以從過去依年齡、性別等基本條件分群，轉變成掌握消費者對不同產品與內容的興趣，再搭配個人化推薦與自動化顧客旅程，讓對的內容在對的時機觸達對的人，極大化行銷綜效。

更重要的是，隨著數據累積與平台熟悉度提升， SHARP 的數位行銷成效持續優化。

以股東購物節為例，今（2026）年，不僅股東購物節的 eDM 開信率近 40%，流量、轉換率、客單價與回購率皆較去年成長15至25%，讓 SHARP 更加確信：數位行銷的重點不只是「吸引多少人」，而是能否辨識「哪些人值得溝通，以及現在應該說什麼」。

AI 智慧手沖咖啡機則是另一個案例。透過會員數據分析與問卷， SHARP 成功從會員名單中找出 4,000～5,000 名具有相關興趣與行為特徵的消費者，如喜愛手沖咖啡、熱愛科技、享受質感生活等客群，針對這群人進行精準溝通，帶動數百台產品銷售，創下轉換率超過 15% 的成績。

張凱傑認為，以 CDP 持續深化第一方數據資料有助於極大化行銷成效，以維修服務為例，如果系統辨識出消費者的冰箱使用年限已久，且近期有多次維修紀錄，即可在適當時機提供換機資訊，甚至從節能效益切入，讓這一次維修服務成為下一次產品需求的起點。

一次又一次的亮眼行銷成果，不僅讓 SHARP 從「廣撒行銷」轉向「找對的人」，持續深化對消費者的理解，讓線上的互動、內容與優惠，成為消費者消費或走進實體通路的前一站，也反映出家電行銷正從追求流量轉向對消費者需求的持續理解，成為家電數位行銷競爭的新典範。

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