[楊谷洋] 機器人會讓我們失業嗎 ?|數位時代 BusinessNext

[楊谷洋] 機器人會讓我們失業嗎 ?

既然AlphaGo都已經打敗人類了，會不會反而是機器人的能力強大到讓我們丟掉飯碗呢？這樣的想法僅僅是杞人憂天、還是已經迫在眉梢？萬一此事真的發生，那又是誰會先丟掉工作呢？

微軟創辦人比爾．蓋茲曾經預測，在不久的將來，每個人家中都會擁有機器人，就像今天個人電腦一樣的普遍。這個預言在AlphaGo擊敗人類圍棋棋王之後，似乎增添了不少的可能性。

展望未來，也許真有可能實現像電影「機械公敵」中所描繪的人與機器人共存的未來世界，形形色色、各具功能的機器人充滿人類社會的每一個角落，提供我們無微不至的照顧。

誠然有夢最美，但好夢也易醒，既然AlphaGo都已經打敗人類了，會不會反而是機器人的能力強大到讓我們丟掉飯碗呢？這樣的想法僅僅是杞人憂天、還是已經迫在眉梢？萬一此事真的發生，那又是誰會先丟掉工作呢？

人類的害怕與徬徨：機器取代人工

機器人來勢洶洶，但因為科技進步而導致工作消失的情形，以往也並非沒有發生過，像是在手機普及後，電信局的電報業務就此結束，公共電話亭也幾乎消失無蹤（也許會保留幾座提供超人換裝使用）。

回溯工業自動化發展的初期，在自動化產線取代人工的過程中，就曾發生過員工因為害怕失業進而破壞機具的事件，自動化產業也慢慢發展出一種應對方式，利用提升原有勞動者的能力，讓他們成為新式機具的管理者，如此一來，員工的薪水反而提高、工作內容也變得相對有趣，順勢也讓產業自動化得以維持。

這個以新科技取代人工的產業升級模式，並沒有受到時代演進的影響，一直以來倒也維持運作，但這一切卻在機器人出現之後產生了變化。

眼下越來越多的機器人進到各行各業，並且開始從事一些我們認為它們絕對不可能勝任的工作。在里約奧運期間，來自中國的寫作機器人小明（Xiaomingbot），以遠超過人類記者的寫作速度，完成了450篇以上的新聞稿。信不信，Google的Deep Dream以人工智慧方式合成的一幅畫作，在舊金山的拍賣會中以8千美元的價錢成交。

根據日經新聞報導，今年初由電腦所撰寫的文章入圍了「星新一賞」文學獎決選。難不成電腦真的擁有不為人知的文學天分嗎？電腦既然會寫文章，當然也可以請它改作文，雖然所採用的評分方式明顯漏洞百出，改起文章來卻比人類的給分還更一致。

機器人大舉越界、步步進逼，這對人類工作權的影響會是全面性的嗎？有可能嚴峻到就像是極端氣候給予恐龍的致命一擊，機器人就此完完全全取代人類了呢？

情感與機械化，AI與人類相互補的未來

伴隨人工智慧的高度進展，機器人終究會成為人類可敬的對手。但眼前我們大可不必如此憂心，原因就在於現今機器人在思考、想像等方面的能力仍然遠遠不及人類，而以其人造的本質，一旦涉及感情、情緒等因素，更是幾乎束手無策。

但機器人成功跨越到人類地盤的事件本身還是值得我們細細思量，為什麼明明沒有那麼大的本事，機器人卻有如此亮眼的表現呢？

原來，問題的核心並不僅存在於機器人，更與每個人的工作態度有關。仔細想想，我們的思考模式是不是越來越制式、看事情的方式越來越表面了呢？

就以新聞報導為例，偶而就會看到記者在採訪因為颱風受困於車站的旅客時問到，「你會不會覺得不方便、很不高興呢？」或是在意外的現場詢問家屬，「你現在的心情是不是很難過？」如果記者的提問一直停留在這種層次，當然會被機器人取代。所以，在機器人讓我們失業之前，可不要自己先讓自己失業啊！

延伸閱讀：
1.當AI開始作畫、寫歌，演算法的創作會取代人類藝術家嗎？
2.我們自身都難以捉摸的心靈活動，人工智慧又能突破嗎？
3.電腦可以演算未來，但能判斷情感的重要性嗎？

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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。