這家來自過去的「網咖」，帶你回到90年代的網路世界|數位時代 BusinessNext

這家來自過去的「網咖」，帶你回到90年代的網路世界

最近萬維網發明者蒂姆·伯納斯-李因為獲得圖靈獎再次進入人們的視線，可還有多少人記得在1991年8月6日上線的第一個網站？

2016年全球網路用戶已經超過35億，網路的發展已經快到讓我們記不清它並不算長的歷史。

最近在倫敦舉辦了一個讓名為「64位元：網路遺失的過去」（64 Bits, An Exhibition of the Web's Lost Past）的展覽，讓你重新體驗從1991年第一個網頁誕生到Web 1.0時代這段逐漸被遺忘的網路生活。

參觀者可以根據不同的時間節點體驗網路早期的這段歷史，除了能瀏覽世界上第一個網站，還可以在第一個交易網站上訂購披薩，創建屬於自己的數字城市，這聽起來就情懷滿滿，但你習慣了使用iPhone的你，在使用這些「古老」的技術時也許會有點吃力。

在這個展覽上，你還可以使用現代搜尋引擎鼻祖Archie，查看關於它的一切內容。Google和Yahoo都是Archie後來的追隨者。此外展覽還向參觀者講述了一些塑造了當今數位文化，卻逐漸被遺忘的初代網路人的故事。

其中包括被稱為「icon之母」的設計師Susan Kare，她設計的圖標和字體如今已被無數的網民使用，包括mac上command鍵，以及蘋果早期的Macintosh圖標，MacPaint 界面和iPod 初代的字體，還有小時候我們在Windows系統上玩得津津有味的紙牌遊戲「空檔接龍」。

而一些數位產品的創意則會讓你忘掉年代的隔閡，比如也許是網路上最早的一個病毒式影片「Dancing Baby」，一個跳舞的嬰兒讓當時為數不多網民為此瘋狂，如今已經21歲的Dancing Baby的舞步仍然是不少網民模仿的對象。

病毒影片還有1998年的倉鼠群舞（Hamster dance），影片只有9秒，不斷循環著一排排倉鼠有節奏的搖擺，頗具魔性，在當年通過E-mail和部落客火遍網路，現在各種衍生版本還隨處可見。

網路也孕育了一些新的藝術，展覽中一個由無數電子符號組成的裸體女人畫像十分引人注目，實際上這是1966年貝爾實驗室研究總監David Dave的惡作劇作品。參觀者還可以利用連接到老式網路攝影鏡頭的點陣式打印機，打印出屬於自己的ASCII肖像。

現代像素藝術先驅eBoy的作品同樣在展區中引人注目，這個成立於1997年的設計團隊以色彩絢麗造型多樣的高密度像素畫，開啟了一種屬於數位時代的全新藝術形式。

這場展覽還提供了一個開放式數位媒體存檔服務，由英國圖書館支持，藝術家和設計師可以將年代久遠的數位作品轉化為現代格式，然後成為展覽中的一部分。

據這場展覽的策展人Jim Boulton介紹，64位元展覽的想法在2010年就有了，不過他認為在當時要人們以這種方式關心網路的歷史還太早了。但在七年後的今天，這些都成了與眾不同的故事。

本文授權轉載自：愛范兒

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。

「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。

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。

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。