天才駭客geohot免費開源自家Comma.ai自動駕駛技術，不花錢就能改造汽車|數位時代 BusinessNext

天才駭客geohot免費開源自家Comma.ai自動駕駛技術，不花錢就能改造汽車

前陣子因監管問題停止販售自駕車套件的Comma.ai，宣布開源自家自動駕駛軟體系統以及相關的硬體方案。

27歲的喬治•霍茲（George Hotz）又搞了個大新聞：在取消掉 999 美金的自動駕駛後裝套件後，他把他們家公司的核心技術——自動駕駛軟體給開源了！甚至還提供了一份硬體組裝指南，告訴你怎麼自己在家就可以打造一個隨插即用的輔助駕駛套件，或者用這些技術來做點別的事，比如打造一個可以自動行駛的草坪修理機。

你可能不熟悉喬治•霍茲這個名字，但是你應該多少耳聞他的事蹟：他是全球第一個解鎖 iPhone 基帶的人，後來又破解了索尼 PS3、挑起駭客大戰。此前，他拒絕馬斯克開出的百萬年薪成立了自己的自動駕駛公司 Comma.ai，宣佈要推出名為 Comma One 的 999 美元自動駕駛後裝套件……

應該說 Comma One 為霍茲和他的公司贏得了廣泛的關注。和市面上大部分自動駕駛/輔助駕駛解決方案不同，霍茲稱 Cmma One 主要利用機器學習技術——也即軟體來解決核心問題，再配合基礎的硬體，比如攝像頭，就能讓車主無需對汽車進行改造，隨插即用實現自動輔助駕駛。

但是就在上個月，Comma.ai 發生了一個大變化：沒有任何預兆的，霍茲在推特上稱，因為監管的原因，他們取消了博得廣泛關注的Comma One 開發計畫，轉向探索其他產品和市場。他說，NHTSA （美國高速公司交通安全管理局）給他寄來了一封滿是威脅的信，稱在他能完全保證產品的安全性之前不允許他銷售這款產品，並且要求他進行詳細的技術解釋。霍茲稱，他並不想要花時間和監管者、律師打交道，更願意花時間打造讓人驚豔的技術。此後，不少關於 Comma.ai 的質疑四起。

I'm never going back, the past is in the past #cancelled pic.twitter.com/OBfkay7KKY
— comma ai (@comma_ai) November 30, 2016

而現在，霍茲殺了個回馬槍。他今天發佈了 Comma.ai的新產品，也帶來了一則令人震驚的消息：他開源了Comma.ai的自動駕駛軟體系統，以及相關的硬體方案（他稱之為一個機器平臺）。他們的新產品，這個叫做 Open Pilot 的軟體和叫做 Comma Neo 的機器平臺，你都已經可以在 GitHub 上找到了。

Some early comma neo prototypes. Modify our designs! https://t.co/U8H6bVV16m @comma_ai pic.twitter.com/Ccg6TQQ9QJ
— Eddie Samuels (@edsammy) December 1, 2016

在 Comma.ai 位於舊金山市東部的總部裡（事實上，他們的辦公室就是一座民居改造而來，而他們在車庫裡宣佈了這個消息），霍茲向包括 PingWest 在內的五家媒體公佈了這個消息，並透露了他們取消 Comma One 背後的原因，和更多關於Open Pilot 和 Comma Neo 的細節。

在談到為什麼會決定取消 Comma One 的計畫時，霍茲說，NHTSA 要求他提供一分詳盡的「使用者指南」，卻只給了他10天的時間，逾期就會遭遇每天2.1萬美金的罰款。而那個時候， Comma One 還在開發中，甚至還沒開始接受預定。而且，調查人員曾經三次不打招呼地就跑到他家裡，還給出了各種不友好的言論，這種針對還沒開售的產品就進行威脅的事，在汽車界從來沒有發生過。當然，在採訪的後來，霍茲也承認，這款產品在市場定位上也會有一些問題，「我也不太確信，這款產品的市場會有多大。」畢竟在他看來， Comma One 最終的用戶還會是那些自動駕駛技術的愛好者和開發者。

所以，霍茲決定直接把自己公司的研究成果給免費開源——從軟體，到硬體。「我們的目的就是為大眾提供自動駕駛服務。」霍茲說，「特斯拉是自動駕駛汽車界的 iOS，而我們一直想要當 Android。想當 Android，就不能再收人們 999 美元了，對吧？而且我們開源了，就不再是軟體或者是硬體的出售方，這樣 NHTSA 也不能再來阻攔我們。」

軟體 Open Pilot 很好理解，就是 Comma.ai 自己研發的基於深度學習的自動駕駛軟體，是一個「對於特斯拉的 Autopilot 輔助駕駛技術的替代方案」。霍茲說，除了特斯拉，它比任何汽車的自動駕駛軟體都要好，而且它是經過麻省理工大學認證和授權的。

但是光有軟體並不行，要實現就自動駕駛，還需要有硬體。而機器平臺 Comma Neo 就在這裡發揮作用。它提供了一份研究方案，即一份指南，裡面有詳細的步驟介紹，告訴你應該怎去哪裡買哪些零部件，然後把這些零部件和軟體連接，怎麼把它們組裝起來，最終打造出你自己的自動駕駛套件。你甚至不妨把它想做是自動駕駛界的「宜家家居組裝手冊」。

It's a neon party up in here! @comma_ai pic.twitter.com/PJE5tdhoLw
— Eddie Samuels (@edsammy) November 30, 2016

當然，Neo 對於具體的零部件都有要求：它有一個可以3D列印的外殼，殼內的核心硬體包括三個部分，散熱系統、CAN（控制器局域網）交互板，以及一部特定的智慧手機來充當中樞系統，手機相機將用來檢測物體。有趣的是，目前和 Neo 適配的智慧手機只有中國廠商一加生產的一加 3 手機，只有這部手機許可權足夠開放，而且相機和晶片（高通梟龍820）都符合要求。另外一個值得注意的限制是，Comma Neo 只能在本田的 Civic 和一些型號的 Acura 上運行。

當你把 Open Pilot 和 Comma Neo 組合到一起後，一部基礎的自動駕駛後裝設備就誕生了 —— 但是霍茲強調，Open Pilot 和 Comma Neo的組合並不等於 Comma One。Comma One 是一款成熟的瞄準商用的產品，而Open Pilot 和 Comma Neo 的組合更像是一款研究測試工具，最大的特點是「可開發性」。

即使配備上這個組合，汽車也會每6分鐘就停止自動駕駛狀態，要求駕駛員人工接管，比如踩油門或者調動方向盤等，如果6分鐘後沒有人工干預，車子就會自動減速。當然，在駕駛員人工接管後，可以隨時重新開啟自動駕駛狀態。霍茲說，這 6 分鐘的長度限制，純粹是為了安全性考慮，它畢竟不是完全的自動駕駛，而是輔助駕駛，不希望人們完全掉以輕心，駕駛完全交出去。「有了Open Pilot和Comma Neo的組合，它就能實現特斯拉 AutoPilot 7的幾乎全部功能了。」

無論是 Open Pilot 還是 Comma Neo，主要面對的物件都是自動駕駛技術的愛好者、研究人員，以及最重要的，後裝廠商。儘管上述軟硬體都已開源，可以在 Github 上找到資料，但是霍茲稱，他仍然非常期待感興趣的人和他們接觸，Comma.ai 可以提供一系列服務，比如定制化、把這些軟硬體進一步產品化等。他說，上次他去中國時已經和不少中國汽車和後裝設備製造商進行過接觸，中國的廠商對於汽車自動駕駛化「非常認真和有決心」。

對於商業模式，霍茲認為，既然 Comma.ai 要做 Android，那麼商業模式也和 Android 類似，藉由開源和免費讓他們的技術和服務管道更多的汽車和周邊產品上，最終形成一個自動駕駛汽車網路，再基於這個自動駕駛汽車網路獲得商業上的回報。同時他還透露，他們也將針對這個網路，推出更多服務。

本文授權轉載自：PingWest

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式，也為零售業帶來新的成長機會。然而，當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運，台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示，台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距，資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策，如何將 AI 從單點工具導入，真正成為零售成長的助力，已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會，以「Where AI Meets Commerce」為主軸，邀集零售與科技業者，從流量獲取、數據應用到會員經營，探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE，也在會中宣布邁向 AI in Retail，推出官方 MCP（Model Context Protocol），進一步串聯零售數據與 AI 應用，協助品牌掌握新興 AI 流量入口，為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告：零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年，SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%，是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大！」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出，從全球市場來看，尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶，來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍，訂單量更成長 35 倍；相較之下，台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍，顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現，台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜，從多通路走向全域經營、數據與規模擴大，如何確保資料品質、打通資訊孤島，並兼顧資安與治理，成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此，SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向：首先，建立 AI Ready 數據基礎，整合分散的零售資訊，為 AI 應用做好準備；其次，深化 MCP 布局，讓品牌能依照自身需求，自主選擇並串接不同的 AI Agent；第三，成立 AI 轉型委員會，將 AI 導入內部工作流程，推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議；最後，擴大 AI 夥伴生態系，開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用，讓品牌能更靈活地組合所需工具。

「過去十年，SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變，其實都代表著品牌經營方式的改變；而下一個入口，就是 AI。」葉力維表示，當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑，品牌不能只停留在導入單一工具，更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來，能否做好 AI Ready 的準備，將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP，助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備？SHOPLINE 產品副總賴哲文指出：「人、貨、場的接觸點沒有改變，改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景，消費者、員工與企業的角色也隨之改變：做決定的是消費者，當消費者問 AI「我該買哪個品牌」，品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰；執行的是員工，員工則可將部分執行工作交由 AI 處理，將更多精力投入判斷與決策；做判斷的是企業，AI 能否提供可靠的洞察與建議，關鍵仍在於數據品質，以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦，品牌經營也必須從傳統 SEO，進一步走向 AIEO（AI Engine Optimization），讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性，才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此，SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構：以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據；透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接；再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent，逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時，SHOPLINE 也透過第一方數據歸因，改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題，讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

在工具應用上，SHOPLINE 推出官方 MCP，涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills，搭配 MCP Tool 的後台相關能力，進一步產出數據洞察報表與執行建議，讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全，SHOPLINE 也設下三道防護機制，包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取，以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調，當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運，品牌不只要讓 AI 看得懂商品，更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外，SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈，邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技，以及女性高效身體保養品牌 HYPHY，攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據，提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大，轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析，投放效率下滑，源於成長結構改變：影響消費者的場域更分散，找人的方式從興趣推測走向真實行為，素材也無法一套打完全場。

對此，Justar 運用 AI 結合電子發票數據，以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫，涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓（Persona），比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾，而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤，再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材，並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調，從真實種子到規模化放大，重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群，延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容，藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象，才能為品牌實現「線上找到人，線下讓他記住你」的成效。

BUNNYWORK 推 AI 營運特助，主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外，AI 也開始深入零售業的日常營運，協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出，電商營運常面臨幾大痛點：商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷，滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同，留下的利潤差很多。營收決定你做多大，營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點，BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案，目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據，BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤：根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單，並每日掃描商品銷售速度，一旦偵測到滯銷風險，即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外，AI 也幫助電商看見潛在機會：偵測到爆款潛力的商品，提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源，把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議？背後仍取決於數據基礎。周于如解釋，ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據，並即時同步多通路的商品與庫存資訊，讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌，同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎，AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會，協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

精兵團隊導入 AI，解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率，AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出，OmniSegment CDP（顧客數據平台）能整合分散的顧客資料，建立 360 度顧客輪廓，進一步支援跨渠道的精準經營；旗下導購型 AI Agent「AgentBit」，提供對話式分眾，讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾，不再需要手動設定篩選條件；商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡，自動將高相關商品推送給高潛力買家；AI 智慧分析更只需透過問答，即時分析品牌檔期成效與提供優化建議，並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘，大幅提升行銷團隊協作效率，並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播，協助品牌更有效地觸及目標客群。

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享，品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群，希望在規模化經營的同時，仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後，團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群，並取得具體的行銷優化建議，降低操作門檻。以單檔活動為例，LINE 發送量僅為原先的 15%，點擊率卻提升 227%，EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍，展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌，林又立也分享了務實的做法：「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬，先踏出第一步，把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型，不如從具體的營運需求出發，逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲，葉力維也提醒，品牌導入 AI 前，應先盤點內部工作流程，找出真正影響效率與成效的瓶頸，再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上，才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI，先解決實際問題，才能讓技術真正轉化為營運成果。