Google旗下的Waymo螢火蟲原型無人車退役,換600台迷你自駕廂式車上路
Google旗下的Waymo螢火蟲原型無人車退役,換600台迷你自駕廂式車上路

Waymo(Alphabet旗下自駕車事業體)13日透過官方部落格宣布,綽號「螢火蟲(Firefly)」的無人駕駛原型車正式退役、公司接下來將專注把最新技術整合到量產型Chrysler Pacifica Hybrid油電複合迷你廂式車(見圖),希望藉此能更迅速地讓更多人體驗到全自動駕駛技術。

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圖/ MoneyDJ

Pacifica迷你廂式車配備Waymo最新一代客製光達、雷達、視覺系統以及全新人工智慧(AI)電腦平台,使得它看得更遠、更清楚。相較於Firefly原型車的25英里/小時速限,初期打造的600台Pacifica自駕車能夠全速行駛且內部配備升級,相當適合用在目前於亞利桑那州鳳凰城進行中的測試計畫。

英國金融時報報導,Waymo執行長John Krafcik 1月8日在底特律車展宣布,自駕車所有感應器硬體全部都是自行開發。他表示,這不但將大幅降低自駕車的製造成本,軟、硬體皆不假他人之手也意味著準確度將可大幅提升。Waymo去(2016)年的測試紀錄顯示,平均約5千英里才會出現一次需要人類駕駛人接手的情形、較2015年進步4倍。

本田汽車公司(Honda Motor Co., Ltd.)旗下研發分支「本田研發公司(Honda R&D Co., Ltd.)」去年12月21日宣布與Waymo就全自動駕駛技術合作進行正式討論。

Business Insider報導,摩根士丹利證券(大摩)5月發表報告指出,百年汽車產業商業模式正面臨史無前例的科技衝擊。大摩指出,共用、自駕以及電動移動解決許多現有產業模式的缺點,包括低利用率(一天當中用到汽車的時間僅有4%)、消耗有限資源(汽車每年消耗掉將近4千億加侖的燃料、佔美國整體石油需求量的45%)以及公共安全(全球每天平均約有3,500人死於車禍)。

CNNMoney報導,大摩指出,Alphabet旗下事業體當中最有可能分割出來成為一家獨立企業的就是開發自駕車的Waymo、預期它的潛在市值高達700億美元。

華爾街日報6日報導,Lyft於5月中旬宣布與Waymo攜手開發自駕車技術。

Alphabet Class A股價13日上漲0.90%、收970.50美元,3個交易日以來首度收高;6月8日收盤價(1,004.28美元)為歷史最高紀錄。

CNBC報導,蘋果(Apple Inc.)6月13日證實正在開發自駕技術。

蘋果於4月14日獲得加州車輛管理局(DMV)的許可、可在該州境內公共道路測試自駕車。在蘋果之前,已有29家取得測試許可。Alphabet旗下Google(註:自駕車部門已自Google獨立出來,名為:Waymo)是加州第三家取得自駕車道路測試許可,特斯拉(Tesla)排名第五。

本文授權轉載自:MoneyDJ

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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