借調人工智慧新創Appier，台大機器學習專家林軒田：AI就像助理，助理是不會取代你的！|數位時代 BusinessNext

從台大借調機器學習專家

林軒田和游直翰是大學同學，兩個人都同時在做人工智慧研究。Appier從台大借調林軒田三年，邀請他擔任首席資料科學家，希望帶領人工智慧團隊做出「AI+」，也就是以人工智慧為核心，整合進其他產業，在不同領域解決更多人類無法處理的問題。

（圖說：台大機器學習專家林軒田決定加入Appier。圖片來源：郭芝榕攝影。）

Appier執行長暨共同創辦人游直翰說，隨著軟硬體運算技術成熟，現在是激發人工智慧應用發展的絕佳時機！台灣擁有優秀的軟體人才，但欠缺完善的國際舞台。延攬亞洲頂尖AI專家林軒田，希望讓學術研究能與產業緊密接軌。

（圖說：Appier與台大合作AI論文計畫。圖片來源：Appier提供。）

AI做為下一個平台，解決人類無法處理的問題

台大資工系副教授林軒田認為，「人工智慧會成為下一個平台，未來人類與人工智慧的互動會像呼吸一樣自然，人工智慧就是現在，將不再是10到20年後的『未來』！」

他並分享AI的三大趨勢，包括互動式AI、用AI定義和突破全新問題，以及AI+深入各行業應用。他認為，AI將在不同領域解決更多人類無法處理的問題，舉凡數位廣告、醫療、VR、商業決策、農業、家電都是AI能整合的領域。

（圖說：林軒田提出AI+，認為AI可以深入各行業應用。圖片來源：郭芝榕攝影。）

就在Google的AI系統打敗歐洲圍棋冠軍之後，Facebook創辦人佐伯格也想加入AI戰局，也掀起了人工智慧能否取代藍領，甚至白領工作的討論。林軒田態度樂觀，他認為「AI就像助理，助理是不會取代你的！」回到電腦的初衷，不外乎是要更聰明、更好用，人腦要用在更重要的事情上，人自然會找到更適合的工作，而讓AI去取代人不想做的工作。

游直翰也認為，AI是由人類設計的，其實是很好的「跟隨者」，AI甚至還能增加白領的工作機會，因為AI處理完例行性和重覆性高的工作之後，人就可以省下很多時間，把時間用在做決策。

用200萬支持AI論文補助計畫

此外，Appier也宣布與台大合作，要用200萬的「Appier與臺大資訊學群人工智慧暨頂尖研究獎勵計畫」，支持發表國際AI論文的台大學生，未來也會不排除跟其他大學合作。

台灣大學副校長陳良基則指出，其實學界有很多創新資源，但是產業不爭氣，只想降低成本。美國高科技領域的教授都參與許多新創公司的開創和設立，希望台灣的教授可以勇敢跨進業界，帶動20年後的產業未來。

陳良基進一步指出，台灣人才其實真的很厲害，只是不敢跟國際連結，Appier未來將補助的50位論文研究者，到世界去發表時把最新的知識帶回來，如果有十分之一能創立公司的話，就能鼓舞台灣發展AI。

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。