[朱宜振] 蘋果研發中心落腳深圳對台灣的影響|數位時代 BusinessNext

時間正值中國第二屆的創客週以及雙創週主站場落在深圳。中國力推雙創已經有許多人探究了各種原因或者不得不的理由，我們在此也不多探究雙創的理由，反而對於台灣人情感上比較有意義的莫過於Apple竟然在深圳設了研發中心。

身為一個熱愛檢討自身的台灣人，立馬可以在網路上臉書上看到許多檢討我們自身的貼文或者文章。

大多數的論點都會來檢討為何這不會發生在台灣，事實上這樣的狀況在多年前Intel開始不在台灣舉辦IDF（Intel Developer Forum）不就已經該知道是這樣的局面了嗎？

我們做了什麼能夠留住科技大廠嗎？

國際大廠設置研發中心確實有其意義，所以我們可以思考的是要做哪些事情才能讓國際科技大廠願意把研發中心放在台灣呢？

千萬別說稅制、補貼等，只要是這一類外顯或者說硬體資源，永遠可以有人比你補貼的好。加上可能還有我們沒有的資源，例如「龐大的內需」。拿錢補貼更不用說了，永遠有人可以比你拿更多錢出來勾引這些業者。

人才地圖與需求不對稱

回想過去為何DELL、HP、IBM、Intel這些外商為何都會在台灣設置大的研發中心。然而新的高大上的國際企業如Facebook、Google等不設置規模大的研發中心在台灣？

答案倒也可以說簡單，除了政府可以提出的硬體資源外，人才地圖與他們需要的不對稱可能是更主要的原因，這人才可以說是軟體人才和互聯網人才。

而Apple把研發中心放在中國，如果你是庫克，那不正是一個再合理也不過的一個決策嗎？甚至很有可能從來沒有台灣這個選項或者其他國家的選項。

從別的角度來看， 如果我們還是倚賴類似Apple的研發中心，那是否也代表著某種的代工心態的延伸呢？

總不能一邊高喊著要有自我品牌，要有自我研發能力，卻又一邊希望國際大廠來拯救我們的代工生態。

改變現況的唯一解：Keep working

Apple的動作已經做了，你也無須去試著改變。我們可以思考的是：「如果現在深圳就是真正的亞洲矽谷了，我們能夠做些什麼來跳躍前進到下一個階段，取得未來的制高點？」

策略性的思考就是得不斷的往前看並且看更遠，而非去探討為何我們過去的地位被深圳搶走了？這並不能改變現況，能夠改變現況的思考是我們現在開始做些什麼，能夠在下一個未來產業崛起時，我們已經在那！

這答案也可以說極度簡單，依然就是「人才」二字。

人才培育仍是根本

台灣過去能夠有輝煌的電子業，肇因於早年第一批從事電子業的前輩們。如果我們認為未來是網路是資訊軟體等，企業或許有自己的原因無法變革，並且只看三、五年的回報，政府該看的就是十年以上，甚至可以說是二十年以上的遠景，再回頭來做設計。

記得與cacaFly執行長邱繼弘的交流中，他提到了一個我很喜歡的觀點，已經是個具體的策略：與其花錢在各項被罵臭頭的硬體建設，還不如把錢直接投資在1千個人身上，讓他們去國外念我們指定的最優秀的學校系所，投資一個人1千萬台幣。整個方案不管是人才回來發展與否，都會對台灣有所助益，回來台灣的人，可以一起建立下一個未來產業，留在國外的人，最好能夠成為該國的社會中堅，依然可以幫到台灣。

只要、只要、只要我們能夠真心想改變，不要以為這樣叫圖利，不要以為這樣投資人才叫做肥貓，我們身為公民真的要有自覺，不要一邊酸政府不投資，一邊又罵政府的不作為。

一千個頂尖人才能夠帶來多少改變？我們就看看當年出國的優秀前輩們創造出來的電子業榮景，那就是我們可以想像的未來了。

絕對、絕對不是創造個物聯網園區就可以達到的，只要沒想清楚不以人為本，那我們就是繼續蝕本。

若我們真的能夠上下一心投資在未來的人才，那麼Apple把研發中心放在深圳又有何干？

延伸閱讀：庫克再訪中國，宣布蘋果年底前將設中國研發中心

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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。