[朱宜振]原來跟你想的不一樣！真正投資到「人」的硬體加速器：HAX|數位時代 BusinessNext

HAX原來叫做Haxlr8r，但實在太繞口了，於是在2015年正式改名叫HAX。大多數認識HAX的人對他的印象就是協助硬體新創透過Kickstarter/Indiegogo作為舞台，做Crowdfunding成功後並投資團隊進而獲取投資的回報的硬體加速器。

圖說明
圖說：HAX。

而HAX也是目前全世界最著名的硬體加速器之一，事實上可能是最知名的一個。許多做硬體創業的夥伴必然都看過他們的許多分享簡報。但或許也是這些分享過於出名，很多人都把HAX在做的事情從我們或許比較不客觀的觀點去做了解讀。

其實要理解HAX，一定得從更Internet的思維，更用戶端的思維去理解他們所做的事情。這樣才會看的透徹。

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首先光是他們背後的支持者，SOSV的作法就已經夠特別了. 我們知道的傳統VC就是投資，天使、種子、ABC輪這樣。但是SOSV卻透過旗下的不同的加速器方案。願意投資到最源頭也是大家真正朗朗上口投資到「人」。

就直接拿HAX為例。你透過下面這張圖會看到透過HAX的加速器服務在做的事情。

他們在舊金山招聘硬體新創團隊，接著把團隊帶到深圳去，透過結合深圳強大的硬體生態圈，在111天將產品建構出來，並且透過Crowdfunding網站或者透過自己的Demoday進入到美國市場。

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台灣這邊對於這樣子的解讀，很容易就認為硬體生態圈是很重要的元素，所以HAX才要把團隊帶去深圳。也因此有了「為何台灣在這樣的新創生態系中被忽視了？」甚至也因此有了政策來思考怎樣協助台灣重新迎回深圳目前的角色。

卻沒看到連台灣的業者自己都把相關的生產基地放到中國了，怎麼可能怪外國人去深圳呢？

但這其實就是HAX表象上看到的樣子。

本來以為是協助硬體新創到中國利用供應鏈，再回頭做美國人生意。卻發現其實從最源頭的 Design 就切入，徵選進來的團隊在透過內部的Interview後，很有可能會徹底打掉重練，你以為是要做個智能燈具，結果可能是會透過內部的整個創新流程重新檢驗和pivot後變成做了弱電智能控制。

從結果看來HAX更是專注在找到對的人靠譜的人，投資他們，全程的協助創業者把Startups做好。並且在一開始就投入資金/資源，謙稱的說我們只是在做投資. 但卻是真正投資到「人」身上。而不見得是什麼高大上的技術。聽到我自己都不禁臉紅。我努力了這麼久的model不就是希望我們的環境和生態能夠這樣子相信人才相信創業者嗎？

而這樣的事情卻是在一個VC身上發生，而我們的環境和各種掌握資源者，一直都說要協助創業者們，或者協助我們號稱最擅長的硬體創新創業，但我必須說在HAX面前恐怕都只是空口說說而已。而我自己努力許久的模式卻也發現跟他們其實是很接近的。這也導致這次與HAX的對話相當的迅速並且探討到後續的實質合作上的follow up。重點也是因為價值觀的接近。

在台灣，同樣的論述可能談了大半年甚至一年以上，有感覺的夥伴才剛開始但大多數都還抱著懷疑。而已經經過Internet洗禮的卻是三十分鐘後就大概聽懂我們在談的價值了。

不想承認但卻是真實的現況。台灣的對談夥伴開玩笑提到，我們得經過審慎評估，但卻往往也在評估中，機會也就流失掉了。天下武功唯快不破，有人會說太極拳就破了，但你打的是太極拳嗎？

這次與HAX夥伴的深度交流，讓我對他們有了更深的了解。而更須一提的是，讓我有這麼大感觸的竟然是一個三十歲不到的小女孩。

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。