McAfee：如果不能在3週內解鎖iPhone，當眾吃鞋！|數位時代 BusinessNext

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圖說：John McAfee，照片來自：NullSession分享於wikipedia, cc by 2.0

最近幾天，蘋果與 FBI 之間因為安全與隱私之爭鬧得不可開交，導致事件持續發酵。

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簡單說來，事情原由是 FBI 繳獲了去年12月涉嫌射殺 14 人的嫌犯 Syed Rizwan Farook 的 iPhone 5C 手機，但是多次嘗試破解手機密碼未果，因而要求蘋果提供協助，以獲取手機上的通話記錄等資料。

但蘋果以隱私不可侵犯為由拒絕了 FBI 的要求，美國司法部一怒之下將蘋果告上了法庭，法庭支持了前者訴求，勒令蘋果配合調查。但出於商業考慮（怕用戶擔心隱私可能被侵犯而不買自己手機）蘋果拒不答應，一面決定上訴，一面由 CEO 庫克寫公開信爭取業界和民眾支持：

法律嚴格要求科技公司要保護用戶的隱私，我們也一直保護著資訊安全，只有在法律允許的情況下，我們才會用非常手段破解資訊……美國政府要求蘋果公司採取前所未見的舉措，而這將對我們顧客的安全構成威脅。

公開信發出後業界果然響應踴躍，連包括競爭對手 Google 在內的一批科技公司（Facebook、Twitter 等）都出來為蘋果站台。安全和隱私真的是魚與熊掌不可兼得嗎？安全界的大鱷、參加美國總統競選的John McAfee不這麼認為，這次他決定來個兩全其美，發誓稱可在 3 週內破解掉嫌犯的 iPhone 手機，如果失敗，他將在電視直播中吃鞋：

「我將免費解密 San Bernardino 那部手機，這樣蘋果就不需要給自己的產品安裝後門了。」

McAfee 還炮轟美國政府網路安全與網路防禦體系早已過時，並稱施壓蘋果開啟 iPhone 後門並跳過或攻破資料保護機制是想導致世界末日。

但是，為了破解這個困局，McAfee可不是動動嘴巴而已：

我跟這個地球上最好的一支駭客團隊一起工作。這些駭客出席了拉斯維加斯舉行的 Defcon 大會，是各自當地駭客組織的傳奇，比如 HackMiami 等。這些人都是奇才，擁有正常人難以理解的才智。其中 75%是工程師。剩下的都是專家級的工程師（hardcore coder）。

如果我們不能破解 San Bernardino 那部手機的話，我會在 Neil Cavuto 的節目上吃掉我的鞋。就這麼簡單。這就是我給 FBI 開出的條件。我將與團隊一起免費解密 San Bernardino 那部手機上的資訊。我們將主要採用社會工程，這需要 3 周的時間。如果你們接受我的條件，那就不需要要求蘋果給產品安裝後門了，這會是美國末日的開始。

McAfee 能成功嗎？還是為了給他的競選製造點聲勢？我們拭目以待。

本文參考了多個資訊來源：arstechnica.com、businessinsider.com

本文授權轉載自：36 氪

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。