台大資工所博士生去北京見習|數位時代 BusinessNext

二十八歲的蔡銘峰，是個靦腆的大男生，彈著一手好吉他，還代表台大到微軟亞洲研究院實習一年。
根據經建會統計，台灣高科技業每年人才缺口達二．六萬名，找不到工作的卻有一．六萬人，供需失調，中間出了什麼問題？台大資工所教授陳信希表示，學術界培養出來的人才沒辦法滿足業界需要，「程度可能是一個問題，但是缺乏實戰經驗也是主因。」

台大博士生去北京見習

許多大專院校都有與國外研究機構建教合作或交換學生，國科會也經常輔助學生到國外進修，但多半都是在學術機構裡，要像北京微軟亞洲研究院這種業界與學術界的交流研究很少。
「去年我在北京參加學術會議時，碰到微軟亞洲研究院的馬維英博士，馬上跟他討論希望可以建立雙方的合作關係，」陳信希回憶。經過一番討論，馬維英建議可以用「實習生」模式來建立長期的合作關係。
陳信希一回到台灣就詢問系上的學生，是否有意願參與這樣實習生的交流計畫，「去年台大資工所總共送出兩名博士班學生到北京見習，首期先從三個月開始。」
以蔡銘峰這次長達一年的見習經驗來說，由於他的研究專長在資訊檢索領域，到北京之後加入馬維英博士的搜尋團隊。研究網路搜尋最重要的就是廣大的資料量，可是一般學術單位是無法獲得如此龐大的資料量，不過透過微軟亞洲研究院裡的資源，可以進一步應用真實世界的資料來做研究與應用，「你的研究不會是空中樓閣，真正看得到真實世界的內容，」蔡銘峰興奮地表示。
全球人才流動與以往有不同的發展趨勢，過去美國是高科技人才的天堂，隨著新興國家的經濟快速發展與生活水準改善，單向流動於美國人才市場的潮流已經改變，許多學子都學成歸國，將新的技術與觀念帶回到亞洲，變成雙向流動。
這種雙向流動在美國和中國之間尤其頻繁，主要由中國學生赴美進修，以及美商到中國投資所帶動。而到中國投資的美商，更多會用從美國留學再回去的中國人。

台灣要跟世界一流人才比

台灣資訊科技相關科系的畢業生近年來愈來愈少出國進修，失去在國際環境下的磨練機會，間接造成整個台灣科技人才的競爭力減弱。
「台灣是島國經濟，要維持競爭力就必須跨出海島格局，腳步與眼光邁向國際化，」陳信希看著會議室裡一整面牆上掛滿了台大資工系學生奪得全球軟體程式比賽冠軍的獎牌，若有所思地說。「即使是台大的學生，也不要在這個小島上自己比來比去，而是要跟全世界第一流的人才比。」
微軟亞洲研究院大學關係經理潘天佑也強調，微軟亞洲研究院的精神並不在將研究計畫商品化，重點是希望營造一個與國際同步的開放環境，以產業的廣大資源與雄厚力量，讓優秀的研究人員可以有更廣闊的學術視野。
「除了提供學術界、產業界的資料研究之外，即使見習期間結束，微軟還是希望藉由其他方式延續合作，」潘天佑舉例，蔡銘峰到北京從事的研究計畫以資訊檢索為主，與馬維英博士的「網路搜尋與資料挖掘」研究領域息息相關。為了讓研究成果繼續延展，微軟亞洲研究院更答應他把相關資料帶回台大繼續研究。

表現優異獲蓋茲邀請赴宴

蔡銘峰透過定期與微軟亞洲研究院的研究報告，將雙方的合作關係，從學生的實習交流進而更上一層變為實質的交流，為更長遠的合作打好基礎。也因為他在北京實習期間表現優異，更被推薦並入選到蓋茲家赴宴的菁英代表。
微軟亞洲研究院從一九九八年成立以來，在兩岸、日、韓等地招攬優秀菁英到北京實習。研究院裡隨時都有三百多位來自台灣、大陸、日本、韓國、新加坡等地的見習生，藉由與各國研究人員互動交流以提升學生的國際觀。

科技資訊人需要擁有國際觀

「唯有在激烈的競爭環境中，才可以激盪出更多的創意與更好的研究成果，」在掛滿獎牌的會議室裡，陳信希強調，「科技資訊人才的養成過程中，國際觀很重要。要跨越鴻溝的模式也許有很多種，但是與產業界建立關係後，要如何延伸這樣的價值，才能讓台灣的科技人才更精緻化，才是最重要的。」

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。