自動駕駛技術再進化!特斯拉釋出最新測試影片
自動駕駛技術再進化!特斯拉釋出最新測試影片

今年十月,特斯拉(Tesla)在發表會中宣布目前所生產的所有車款,全數都具備自動駕駛(Autopilot)硬體。美國時間上週六,特斯拉執行長伊隆·馬斯克(Elon Musk)於個人Twitter分享了兩支自動駕駛的最新示範影片,比起十月份的示範影片技術又更向前了一步,或許汽車全面自動駕駛化還有一段時間才會實現,但可以從這兩段影片中,看出日益成熟的自動駕駛科技。

最新視覺處理技術,能同步處理更多道路狀況

影片中可以看到一名駕駛坐在車中(根據相關法規,使用自動駕駛模式,駕駛仍必須坐在駕駛座上),畫面右方有三塊切割畫面,顯示新版Model S 自動駕駛系統所監控的行車狀況,畫面中可以清楚看到方格狀的顏色跳動區塊,就是車子正在「看」的範圍,配備在車上的感測器及攝影機,能夠同時偵測到路上出現的車輛、行人、路燈及道路狀況,分析檢測後立即做出應有的反應。

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畫面中方格狀的顏色跳動區塊,就是車子正在「看」的範圍。
圖/ 截自Tesla官方影片

根據特斯拉的說法,新一代車款,將會配備比前一代運算能力強40倍的電腦。示範的影片中,自動駕駛在複雜擁擠的道路中順暢的完成多個轉向,駕輕就熟的避開行人,在每一個紅燈穩定的停下,車流較少的路段,最高時速達到35英里(約為56公里),到達目的地駕駛下車後,特斯拉也透過自動泊車功能,順利停入停車格中。

特斯拉在Autopilot 2.0的硬體設備中,加入了一套自行研發的視覺處理工具「Tesla Vision」,鏡頭的性能提升。Tesla Vision背後的原理是利用深度神經網絡(Deep Neuron Networks),讓電腦對行車環境進行更細緻的分析,能夠在最短時間同時針對路線、道路號誌、對向來車、路燈位置等做出分析判斷,比起傳統視覺處理技術可靠度更高。

首套達到五級的自動駕駛系統,能在極端氣候中安全行駛?

影片所展示的最新自動駕駛,智慧程度已經可以讓駕駛完全不需要碰觸方向盤,馬克斯也談到「新系統將一個攝影鏡頭增至八個,覆蓋360度可視範圍,對周圍環境的監控距離最遠可達250公尺。」配有多個超聲波感測器,在偵測車輛周圍硬、軟物體的表現,都是上一代的兩倍,改版後的雷達波可以輕鬆穿透大雨、濃霧甚至前方車輛,大大提升行車安全。

根據美國家道路交通安全管理局(NHTSA)最新制定的標準,駕駛不必操作的情況下,汽車能在動態環境中行駛,就達到四級自動駕駛功能;駕駛系統能在惡劣氣候下駛往任何目的地,就達到五級自動駕駛功能。特斯拉最新的系統將成為首套達到5級(Level 5)的自動駕駛系統。

但在影片中也可以窺見自動駕駛仍有不完美之處,在影片54秒可以看到,自動駕駛因為在路旁安全範圍的行人而出現不必要的急停,另外,這兩段示範影片的道路狀況相對穩定,並沒有在濃霧、暴雨等極端天氣中示範,是否真的達到五級自動駕駛系統的標準,恐怕還需要更多的測試影像才能說服更多民眾。

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在影片54秒時,自動駕駛因為在路旁安全範圍的行人而出現不必要的急停。
圖/ 截自Tesla官方影片
Elon Musk
最遲在明年底,特斯拉自動駕駛汽車就可以把你從洛杉磯的家一路送到時代廣場,並自己泊車,車主在途中甚至不需要操作任何東西。

兩段影片中分別使使用了 The Benny Hill Show(不文山鬼馬表演)及滾石樂隊的《Paint it Black》做為背景配樂,可以看出特斯拉和SpaceX一貫的流行文化風格,根據統計,美國死於車禍的人數,是越戰時的數倍,在《Paint it Black》這首歌曲中有一段歌詞唱到「我看見車子的隊伍,而他們全部被漆成黑色,伴隨花朵及我的愛皆逝去不再回來」,也許在未來特斯拉的自動駕駛可以終結人們死於車禍意外的悲劇。

雖然這已經不是第一次馬克斯釋出自動駕駛的測式影片,但這一次的內容及呈現的水準比起過去更為提升,自動駕駛彷彿就是駕駛的眼,顧前顧後比人類更細緻。過去在科幻電影中的自動駕駛已經離我們越來越近,馬克斯日前接受英國《金融時報》訪問時信誓旦旦的表示「最慢在明年底,特斯拉的自動汽車就能從美國西岸自動行駛到東岸了。」

資料來源:thevergeTechcrunchmashable

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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