Google 全新升級 Firebase，App 開發者你心動了嗎？|數位時代 BusinessNext

今年的Google I/O大會上週落幕，其中一項值得被關注的是Google宣佈推出全新的Firebase——一個強大的app後端開發工具。

圖說明
圖片來源：Firebase

套一句在Google I/O上James Tamplin講的：「開發一個成功的app還是太難了！」身為一個app開發人員，尤其是小型的獨立工作室，時間，資源上都是有限的，app工程師應該把重心放在使用者和客戶的使用經驗和加強或更新產品本身的內容。然而，實作上發人員往往開要花無數個小時和時間在研究後端和基礎的架構或瞭解一堆工具的API怎麼使用，造成優化前端開發的時間大大被減少。而使用Firebase好處不勝枚舉，協助app後端開發，增加app的品質。幫助開發人員分析客戶的訊息進而讓app越來越強大和成長。且讓開發者更容易的在app裡提供廣告擴大收入來源。

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圖片來源：Firebase

Google也強調了Firebase增加新的功能的同時也保有了之前的三大原則：

開發者容易上手，資源豐富。
支援跨平台（Android/iOS/Web apps）。
Integrated tool集成開發工具（簡單來說就是集合所有工具）。

到底Firebase好在哪呢？Google I/O大會上展示最亮眼的就是Firebase Analytics功能，Firebase Analytics提供了許多且實用且分析好的客戶資料給app的開發或是管理人員，提供顯而易見的圖表，例如讓身為開發人員的你可以清楚的看到使用此app的客戶群是鎖定在哪個區域、使用者每天使用頻率、每次使用的長度。還能想要有這些功能嗎？實作上只要輸入兩行程式碼就能導入。

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圖片來源：Firebase

除了Firebase Analytics功能之外，其中許多受人關注的功能有Cloud Messaging讓身為開發者的你能夠輕鬆的跟客戶溝通，不論是傳送簡單的訊息，或是通知；Remote Config能讓你即時的做一些app上的修改；Crash Report工具讓工程師能夠更容易的找到app的錯誤或；想要做一些版本更新前的測試，你不會要工程師自己手動在每一個版本的iOS測試吧？還有Android系統等著你測試哩！Test Lab功能可以自動幫助你測試模擬新版本到底有沒有一些已知的bug；擔心自己是新創業又窮的工程師沒錢租伺服器來儲存客戶的照片或檔案，別忘了Firebase的老大是誰，Google通通幫你搞定啦，既省錢有安全的管理強度。

開發app就像開發鋼鐵人的盔甲一樣，天才主角史塔克雖然感覺才花幾天的時間就用破爛組合而成，不過背後是需要一堆強大物理化學工程和屬不完的知識結合，才能最後打造完美的鋼鐵盔甲。為什麼Firebase好用呢？？使用Firebase讓你不需要懂那些複雜的後端伺服器問題，你只要擔心你的客戶喜歡什麼顏色的盔甲就好。說起來好像簡單的太過分了。不過基本上Firebase就是提供了許多好用的開發工具，讓第一線的前端開發者這麼喜歡。

資料來源：Firebase、Firebase Overview - Google I/O 2016

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。