[LifeHack-18] 咖啡館師傅的啟示，如何正確跟他人學東西？|數位時代 BusinessNext

[LifeHack-18] 咖啡館師傅的啟示，如何正確跟他人學東西？

「一般網路文章可能也會直接給你一個所謂的磨豆刻度，但其實每一台磨豆機器都是不同的，每一款豆子也是不同的，到底什麼刻度好，其實有時候落差很大，所以更重要的是自己用舌頭去嘗試，如果這次覺得⋯⋯

之前到花蓮旅行，回程時到了花蓮火車站，發現還有一個多小時才到火車時間，於是想說找一家附近的咖啡館坐坐吧！用 Google 地圖搜尋一下，發現附近有一家「安娜咖啡館」評價不錯，就試著走過去看看。

順著Google地圖走過去，一開始還有點懷疑自己有沒有走錯，因為那是一片大空地上座落著一家獨棟的房子，這真的就是那家咖啡館嗎？一推門進入，發現這家咖啡館的裝潢很氣派，有點像是大飯店裡的高級餐廳那樣挑高，座位排得很鬆，有著典雅安靜的氛圍，還有一個很大的咖啡吧台，老闆正在吧檯忙著沖泡咖啡。

我們找了個位子坐下後，老闆送上了單子，我照著平常的習慣點了杯單品咖啡，老闆一聽我要點單品咖啡，馬上把菜單拿走，跟我說：「如果您要點單品的話，我這裡有很多單品的豆子沒有寫在菜單上，要不要我跟你特別推薦？」我說：「好啊！」老闆就一一詢問了我想喝什麼口味的咖啡，然後推薦了我一款莊園豆子，我也就順從老闆的推薦。

本以為就是坐著等咖啡上桌，又沒想到的是，過了一會，老闆用紅酒杯裝了磨好的咖啡粉來給我聞聞味道是否適合，我覺得味道很香，而且發現老闆的粉「磨得比我平常粗很多」（我平常也很愛自己手沖咖啡），好奇間，老闆回去手沖好豆子後，送上了一壺咖啡，我一喝之下，著實驚艷！不只是口味完全符合老闆跟我說的期待，更重要的是還特別的順口，但有保留咖啡香。

於是當我們品嚐完咖啡後，我自己走到吧檯跟老闆聊天，我問老闆：「你剛剛的粉好像磨得比較粗？但是喝起來順口又有單品的韻味，你是用多少刻度去磨豆的呢？我回家也想試試看。」我本以為就是簡單得到一個磨豆機刻度的答案，沒想到老闆卻說：

「你趕車還有時間嗎？如果有時間，那我要跟你說說『咖啡不能這麼學的』。」

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我一聽有了好奇，便說：「可以啊！你說說看。」於是這家咖啡館的師傅便侃侃而談：「一般網路文章可能也會直接給你一個所謂的磨豆刻度，但其實每一台磨豆機器都是不同的，每一款豆子也是不同的，到底什麼刻度好，其實有時候落差很大，所以更重要的是自己用舌頭去嘗試，如果這次覺得萃取太多，或許是刻度要粗一點，如果覺得太淡，那就要細一點，其實真的沒有標準，最好就是不斷調整，而不是硬要遵守一個刻度。」

我聽完之後，深覺有道理，我自己一開始學習手沖咖啡時，也是照著書上或網路上指示的刻度去磨豆，但有一段時間都覺得喝起來有點太苦，直到有一天我決定磨得粗一點，才發現味道原來是可以依據我的喜好去調整的，不用真的謹遵教導。

但是不是說書上或網路上寫的就是錯的呢？

我倒認為也不是，而是那就是這些作者的「經驗」，但就像咖啡館師傅說的：磨豆機不同、咖啡豆不同、要喝的人喜好不同，甚至環境溼度空氣不同，都可以影響品味的不同。

所以我應該學的是這個經驗背後的邏輯、方法，而非只是照著這個經驗的結果。

就像我後來看到那家花蓮咖啡館的師傅把粉磨得比我想像粗，而且我偷看到他手沖似乎是不斷水的方式，我一回家，立刻重新嘗試更大膽的把豆子磨得粗一些，試試看不斷水手沖，發現咖啡又展現了新的風味。而我學到的是，或許我以後可以更大膽的嘗試不同手沖法，不要只是照著規矩走。

這也就像平常我們從書中、網路上、課堂上，去跟他人學習了很多經驗，有時候我們覺得他人東西有用，有時候我們覺得他人東西沒有用，但真相是他人的東西可以簡單分成有用無用嗎？或許關鍵不在他人，而是在「我們有沒有正確跟他人學習東西」。

如果我只是照搬他人的做法，就想達到跟他人一樣的結果，那有用是矇到，無用其實也是運氣。

但如果我可以跟咖啡館老闆一樣，是去觀察他人經驗裡的原理、想法、方法，然後也去觀察自己的經驗，兩者相印，並且嘗試從不斷調整中去學習，那麼我相信會更容易「學到」對自己有用的東西。

「學習」，還是需要他人的經驗來參考，但我們不是從他人去找規矩，而是從他人經驗去發現自己經驗裡的窠臼，去找到那些自己沒想到但他人有想到的東西，去用他人的方法調整自己的方法，只有這樣相互印證，才是能像那位咖啡館師傅所說的，真正泡出一杯自己覺得好喝的咖啡！

本系列文章歡迎參考：

本文授權轉載自：電腦玩物

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。