[洪士灝] 談政府補助與計畫執行|數位時代 BusinessNext

昨天去經濟部協助計畫審查，行政院長官說政府希望審查委員幫忙把關，多砍掉那些沒有意義的研發計畫，我很同意這樣的思維。與其給錢去扶植那些扶不起的阿斗，不如完全不要給。（附帶一提，只拿了2000元出席費，要扮演3小時的黑臉，得罪一堆原本是朋友的提案人，評審真是難為。）

錢給了扶不起的人，一則大概做不出好東西，二則做不出好東西又為了生存的人往往致力於包裝成果、請託關說，增加評鑑的困擾；三則這種作法久了之後成為常態，劣幣驅逐良幣，扶不起的人更扶不起，有希望站起的人拿不到補助。

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台大資工系教授洪士灝。攝影／郭涵羚

話說，很久以前為什麼有頗成功的政府補助案例？因為拿了錢的人有真正努力在做事，而且市場定位所需求的技術層次不高，容易做出能賣錢的技術和產品。現在很多？變了，反過來了，研發出普普通通的技術和沒有特色的產品不易找到出路，尤其是軟體業。

軟體如果沒有競爭力，可能連免費送人都沒人要，所以我不覺得會寫程式有甚麼了不起，重點在於做出有競爭力的產品。產品可能是高超的演算法、高效率的軟硬整合運算技術、創新的系統架構、超好用的雲端服務、聰明絕頂的人工智慧。時至今日，有競爭力的軟體往往不是隨便找一群人、花幾個月就能搞出來的。

所以我今天看到「交通部擬推台灣版Uber」的報導，預計兩個月內完成台灣版網路「類Uber產品」，遭到一群朋友韃伐，我有種不意外的感覺。但意外的是，前一陣子「亞洲矽谷」不是才被打槍，怎麼又來一次？很多對這些案子有異議的朋友，不是為反對而反對，更不是為自己利益而反。

要做台灣版Uber，需要多少人力和時間呢？為了探討這個問題，我們先參考一下Uber這家公司的相關資訊。關於Uber的歷史和公司概況，請直接看維基百科就行了，有人預估他的資本額是625億美金。這個大公司，目前還在積極招募工作人員，有興趣的朋友可以去看看相關職缺。

我們看到，Uber這麼大的公司，搞了好幾年，目前還積極招募工程師（engineering），有278個職缺。打開工程師職缺網頁所見，大半都是軟體工程師、資料科學家。

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前一陣子「亞洲矽谷」才被打槍，今天又傳出交通部擬推台灣版Uber

當然，交通部只是說要開發「類Uber產品」，沒有說要「類」到甚麼程度。好比之前政府說要蓋「亞洲矽谷」，也是一個「類矽谷」的概念，但也沒說要「類」到甚麼程度。這樣的提案，你不能說提案者沒有企圖心，但我們如果站在評審的角度客觀來看，必須很清楚知道他想要做到甚麼程度，以及要憑藉甚麼方式來做到。

「亞洲矽谷」的構想，之所以被打槍，是因為構想中似乎天真的以為只要蓋一個夠大的園區，加上一些招商策略，就能打造出矽谷那樣的高科技新創的環境。但去過矽谷的人都知道，矽谷不是園區，是一個很寬廣的區域，而我們現在比較常用的稱呼是灣區（Bay Area），包括的範圍比從台北到新竹還大。

在新店有個叫做「台北矽谷」的地方，做為民營的大樓、會議中心的名稱可以，不礙著誰。但政府帶頭做事，如果「畫虎不成反類犬」，就貽笑大方了。我們常看到一些號稱「先求有、再求好」的案子，花了錢做了勉強可用的東西，之後也沒有求好。最糟糕的是那些，東西不能用，原本就是一場騙局的案子。

新政府要知道，這些年民眾對於施政頗有怨言，不信任政策規劃，其來有自。在問題很嚴重的情況下，光是「比舊政府好一些」，並不能讓民眾滿意和信任。政府新的規劃，如果只是新瓶裝舊酒，無法大破大立，恐怕沒有辦法解決問題、讓民眾有感。況且，如果有圖利特定人士的可能性，會造成民眾反感；老是去扶那些扶不起的阿斗，也無濟於事。

我不知道交通部「類Uber產品」的具體想法，但如果只是為了強化某些計程業者的服務，或是幫偏遠地區提供共乘服務，那的確可以很快做出來，但究竟有多好用，會不會有人用，都是問題。既然以交通部的高度來做事，或許格局可以放大些，看遠一點。

把格局放大些，我們想想，Uber純粹靠抽取佣金賺錢嗎？為什麼要雇用這麼多軟體工程師和資料科學家？因為系統所累積的大數據，以及做為交通工具的重要通路能結合其他行業所產生的商機，才是Uber所著眼的金礦。

例如高嘉良兄建議政府做資訊交換平台，就是一個不錯的發想。政府應該著眼於公眾利益，讓資訊透明公開，規定各種公眾交通仲介服務（包括客運、計程車、Uber）必須提供去隱私之後的載客資訊上傳到平台上供大眾利用，不偏袒特定廠商。

當然，要做出像樣的資訊交換平台也有其難度，政府也可以選擇不做，節省納稅人的錢。請不要以為政府形式上有在做事情，沒有功勞也有苦勞，就能向民眾交代。如同本文一開始所提到的，半吊子的執行、不正確的補助，不只浪費錢，更嚴重的是造成不良的副作用，例如政府繁瑣的公文和統合視導，對中小學教師造成極大業務壓力，五年五百億造成大學之間、教授之間的嫌隙與學術研究的偏頗。因此，政府做事情要有所為、有所不為才好。

本文授權轉載自：洪士灝Facebook

代表圖截取自：《Silicon Valley》

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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。