數位政委唐鳳:Open Data只是基礎,下個發展目標是Open API
數位政委唐鳳:Open Data只是基礎,下個發展目標是Open API

亞洲首度以設計政策為主題的國際論壇「2016台北世界設計之都 國際設計政策論壇」於本周末舉行,而10月1日甫上任的行政院數位政務委員唐鳳也首度以真人之姿公開發表演說。提到台灣在開放資料的成績時,唐鳳強調,Open Data其實只是基礎,接下來要努力的目標是Open API。

根據英國開放知識基金會(Open Knowledge Foundation)去年底發表的開放資料評比,台灣的資料開放指數在全球149個國家中排名第一,勝過英國、丹麥、美國、日本等國家,也比2014年的第11名和2013年的36名進步許多。

圖/ 英國開放知識基金會

雖然開放指數獲肯定,但是這個結果與一般民眾的感受卻不完全相同?針對主持人《天下雜誌》副總編輯陳一姍提問,唐鳳表示,台灣早在2005年已有公開資訊相關法令,不過「公開」的意思是大家都可以讀,但不能移作他用。此外,因為是「資訊」,因此只能給「人」看,不能給機器看。可是,開放資料代表的是不僅能「讀」,還能「改」,就算是一本厚厚的預算書,民間也能做成好看的預算視覺化,並建立後續系統。另外,資料的好處是只要格式保持不變,就可以用同一套系統做研究,不需要額外開發,對於十年期、二十年期的比較會有幫助。而由於資料可以互相交換,因此也方便全國性、全球性的對比。

行政院數位政務委員唐鳳
圖/ 蔡仁譯攝

不論從公開變成開放或從資訊變成資料,都需要時間。「我們現在只是把最基本的東西做好,上面長出來的社會上或經濟上的應用,在其他國家也都是五年、十年才能看到非常蓬勃的ecosystem。所以我不覺得一開始就要爭取亮點、爭取有感,而是先把底下的東西做好。」

接下來要做的是Open API

唐鳳指出,當Open Data做好後,下一步要做的就是Open API。「Open Data我們現在做到世界第一。但是所謂的世界第一,只不過是像是每個家戶都有水有電、最基本的程度。接下來我希望我們往Open API的方向走。」

他表示,Open API和Open Data有兩個主要不同之處,第一是「自動發現」(API Discovery)。如果有描述性資料可以告訴大家,網站上所有機器可讀的部分放在哪裡、用什麼方式可以自動界接,這樣一來,只需要寫一支程式就能把所有公務機關網站處理好。

第二則是機器可寫入。他指出,目前的階段只有做到機器可讀,但是對於公務體系來說,除非一開始就約好要用完全相同的結構資料,不然很難做到跨機關的界接。如果能做到機器可寫入,未來申請表格、簽公文系統、報稅時,就不一定得用原本廠商設計的介面,而是可以用機器可讀的介面來做。之後當新的載具出現時,可以接到機器可寫入的端口,不需要全部重寫一遍。當每個系統都具備機器可寫入的概念,就能通通界接到同一地方,做各式各樣的應用。

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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

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。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「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。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

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。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
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。

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