Google最受歡迎的情緒管理課!6個步驟,鍛鍊專注力
Google最受歡迎的情緒管理課!6個步驟,鍛鍊專注力

心理學家的棉花糖實驗發現,一個人的成敗,與能否展現「延遲滿足」的能力有關。但面對眼前欲望,要如何克制自己、度過想馬上得到的焦慮?不小心吃下棉花糖後,又要如何安撫無法達成更大目標的恐懼呢?其實,能不能堅持抵抗誘惑,除了自制力外,還需要喚醒你的專注力,專注在更長遠的計畫,避免把自制力浪費在克服「情緒雜訊」上。

首先,面對誘惑時要區分「正在發生的事實」和「對這件事的心理感受」。心理感受泛指所有跟痛苦有關的想法、感覺、情緒和記憶。焦慮與恐懼,其實都是情緒雜訊。因為真正發生的事實,只有吃或不吃眼前的這顆棉花糖,其他的有多好吃、吃了會如何、不吃有多難受,都只是自己想像出來的。但如果無法妥善區分兩者,就會將自制力花費在抑制不必要的情緒,無法專注真正的目標。

把自制力集中在「真正的需要」上

為了讓我們能不被自己的情緒雜訊分散注意力,美國分子生物學家喬.卡巴金(Jon Kabat-Zinn)於1979年發展出一項「正念減壓」(Mindfulness - Based Stress Reduction, MBSR)的壓力克服訓練,它能讓我們把自制力集中在「真正的需要」上,從而促進專注、紓解疲勞。

正念跟冥想其實是一樣的,只是正念排除宗教性,以科學的方式,專注研究實際對我們有幫助的呼吸吐納練習。 藉由觀察呼吸,才能認識到哪些是生理反應,亦即正在發生的事實,從身體傳送給大腦的原始訊息;哪些是情緒反應,舉凡對這件事的心理感受,也就是「雜訊」。

神經生物學家柴登(Fadel Zeidan)研究一群學生對於疼痛的認知,他先用熱金屬碰觸學生的腿,同時觀察他們的腦活動,再請學生自己評比痛感程度,「痛感強度」是依喊痛的聲量,「不適感」則是疼痛的感覺。

柴登發現訓練正念減壓前,被燙到學生不只會尖叫,大腦中屬於疼痛的區域也會亮起來,也就是說他們會「感」到疼痛。在正念減壓訓練後,腦中屬於疼痛的區域竟然不亮了!這表示多數的疼痛,往往是出自於我們的想像。最後研究結果也顯示,叫聲聲量減少40%,後續的不適感也減少了57%。

透過正念訓練,提高專注力,觀察自己每個行為的起心動念,好好區分「事實」與「感受」,就可減少為了不必要的情緒雜念,浪費你的自制力。

Google最受歡迎的正念課,鍛鍊專注力

為了能在任何時候,都能瞬間集中注意力,《Google最受歡迎的正念課》把正念法濃縮成六步驟,方便你快速執行。

  1. 確認訓練正念的目的,例如想減輕壓力。
  2. 用最舒服的姿勢,坐在椅子上。
  3. 慢慢閉上眼睛。
  4. 開始做十分鐘的冥想,把注意力放在一呼一吸,速度不一致或是浮現雜念都沒關係,我們要的就是察覺到雜念,因為每當你意識到恍神,並將注意力移回呼吸,就完成一次專注練習。
  5. 冥想結束後,想想看冥想前後有什麼不同。透過發現不同,來鍛鍊我們自我認知的敏感度。
  6. 結束冥想前,用自己的速度重複三次深呼吸。用呼吸的高低起伏,區分冥想結束。

本文授權轉載自:經理人,原文為《經理人月刊》2016年10月號,封面故事:自制力增強計畫

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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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