燃燒14年的自動駕駛魂，他是Google無人車的靈魂人物——安東尼•李文多斯基|數位時代 BusinessNext

燃燒14年的自動駕駛魂，他是Google無人車的靈魂人物——安東尼•李文多斯基

Google是無人車開發的先行者，藏身在Google背後的重要推手，則是摸索自駕車14年之久的李文多斯基。他的奇想與創新，要從一輛自動駕駛機車說起。

從自動駕駛「機車」開始

在當時，自動駕駛還只存於科幻小說的年代，還是學生的李文多斯基從媽媽的電話中得知美國國防高等研究計畫署（DRAPA）自動駕駛車障礙賽的消息，便毫不猶豫決定參賽。由於比賽並未限制車輛種類，李文多斯基跳脫一般人對自駕車的認知，想用更容易克服崎嶇地形、穿越障礙物的機車參賽，卻沒想到光是要解決「平衡」問題，就花了他一年時間。

2004年是首屆DRAPA自駕車大賽，而李文多斯基那台用90cc機車加上感測器、攝影鏡頭和GPS改裝的自動駕駛機車「Ghostrider」，在資格賽中打敗超過90輛四輪競爭對手，頓時成為比賽亮點，殊不知卻也是Ghostrider當年的唯一亮點。正式比賽時，李文多斯基忘記開啟穩定器，開賽槍聲一響，機車只前進1公尺就倒下。他在隔年捲土重來，Ghostrider雖仍未進入決賽，但共計打敗上百輛汽車的成績，也讓兩輪的Ghostrider足以在自動駕駛歷史寫下紀錄。

不過，就算是這位徒手打造出自動駕駛機車、完成看似不可能任務的機器狂熱者，也很難想像自動駕駛對當今汽車和科技產業造成的巨變。

「就像所有偉大的事情，你在開始做時，並不會知道它會變得這麼了不起。你是因為覺得有趣、就像玩遊戲，結果它變得遠比你想得更重要。」他說。

負責Google街景服務和地圖

比賽結束後，他並未繼續進行Ghostrider專案，而是在2007年加入Google、負責街景服務，並做出比GPS更精準、具有導航服務的數位地圖——也就是現在的Google Map，成果至今連蘋果都難以超越。不過這段時間，他仍忍不住手癢、利用閒暇時間做機器人。真正讓他決定重拾自駕車老本行的原因，是在2008年受電視節目之邀、做一台可自動外送Pizza的機器人，而這次，只花了他1個月。

「一年後，機器癮又回來了。」李文多斯基說。參加節目的同年，他創立自駕車新創Anthony’s Robots，並做出第一台獲准在公開道路行駛的自駕車。這間新創最終被Google收購，為Google神秘部門X底下自駕車專案的前身，也讓Google得以領先業界、成為最早投入自駕車研發的科技公司，而李文多斯基也參與Google無人車雛形的設計。

亟欲想讓自動駕駛實現，選擇創辦自駕卡車新創Otto

在Google工作9年後，李文多斯基在2016年1月選擇離開Google、創辦自駕卡車新創Otto。「是時候真正做些屬於我自己的東西。」他說，另一方面，他亟欲想讓自動駕駛技術在真實世界中實現，而卡車主要在高速公路行駛，正好相當適合實踐自動駕駛技術。創辦不到3個月，Otto即被Uber高價收購，並在同年10月完成首次自駕卡車載貨測試，儼然成為該領域最受矚目的崛起新秀。

李文多斯基一路走來的經歷，事實上正反映了整個自動駕駛技術的演進：從2004年沒有一台自駕車能成功完成DRAPA障礙賽，到現在，各廠牌自駕車陸續在街上實測，甚至距離應用於共享模式也已不遠。不過，現在仍是無人車的早期發展階段，過去那些只能看作是暖身賽，真實世界的無人車競賽，現在才正式鳴槍，而這位自駕車老將早已準備就緒。

Anthony Levandowski
1980年生，畢業於加州大學柏克萊分校，主修工業工程與管理。在2007年加入Google、負責街景服務和Google Map，並於2016年離開Google、創辦自動駕駛卡車新創Otto。

Otto
類型：自動駕駛
成立時間：2016
創辦人：安東尼•李文多斯基、唐•伯內特、克萊爾•德勞內、利奧爾•榮恩
總部：美國舊金山
市值：被Uber以約6.8億美元（約合新台幣210億元）收購

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業，如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者，老師傅退休、新人才接不上的現況，更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具，許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出，全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元，每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失，只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉，老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口，正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發，歷經近十年研究與工廠驗證，嘗試把老師傅腦中的射出經驗，轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型，解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI，射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備，不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後，生產現場仍得依產品、材料與機台特性，調整溫度、速度、壓力、位置等條件；即使使用同一種塑料，不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處，不只是記住參數，而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的，就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後，第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統，工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊，sMolding 便能計算第一組成型參數；若試模後出現產品缺陷，再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點，但不知道路怎麼走，導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言，這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例，傳統方式需 7.5 小時，導入系統後縮短至 2 小時，材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤，整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步，真正進入量產後，工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損，都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組，透過射出壓力數據持續監控品質，並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之，AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」，進入量產後還能因應製程變化持續修正，進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局，桃園如何助攻智穎智能跨過0到1？

但要讓 AI 真正走進工廠，智穎智能採取 SaaS 訂閱模式，將核心運算留在雲端持續學習與更新，降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備，因此智穎智能的方案既能導入既有設備，也能與射出機、控制器業者合作，在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌，就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言，AI 真正走進製造現場的關鍵，在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言，降低導入門檻還不夠，更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言，桃園不只是公司所在地，也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說，第一個就是要經費、要人才、要場域，再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期，團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源，降低早期研發與營運負擔。更重要的是，桃園密集的製造業聚落，本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業，智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」，成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入，合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言，第一個願意開放場域的客戶，意義遠超過第一筆營收。

如今，從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次，完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示，透過市府帶領團隊前往日本神戶，智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下，團隊成功對接了神戶知名加速器，更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局，為下一階段海外市場拓展做準備。

AI 解決「怎麼生產」後，下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」，張詠翔看到的下一個問題，是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他，如果我的產能多了 20%，但沒有多 20% 的訂單，我何必要做那麼快？

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家，品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商，也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商，讓品牌端能依條件尋找供應商，也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務，初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究，到桃園工廠提供第一個實際驗證場域；從把老師傅經驗變成 AI「導航」，再走向能自行修正製程的「自駕」，智穎智能試圖數位化的，是製造業最難被保存的資產：人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散，這套從桃園工廠磨出的 AI，下一步不只要替老師傅找到數位接班人，也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源，將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去，讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。