台灣故宮開放7萬張書畫器物圖片免費下載！教學與商業皆可用|數位時代 BusinessNext

台灣故宮開放7萬張書畫器物圖片免費下載！教學與商業皆可用

台灣故宮首次開放「高達 7 萬張以上」的書畫器物圖片檔案，提供所有人「不須註冊」、「不用付費」、「不限商業或教學用途」，皆可免費下載使用與改製這些照片！

公共圖書館將其文物的數位典藏照片開放，成為公領域的公共財，並且允許任何人線上搜尋、瀏覽、下載，甚至是用在教學、商業、改製等用途，這可以說是近年來的一股潮流。目前可以看到的幾個知名開放資料庫案例，有像是「大英圖書館的大量典藏文物」、「紐約公共圖書館的 72 萬張數位典藏照片」、「美國大都會博物館的出版品」。

或者也有我在電腦玩物介紹過的「老師與設計者必備！四萬亞洲藝術品照片開放下載使用」、「比 Google 地圖更偉大，七萬多幅百年地圖數位版收藏免費下載」，這兩個特殊圖片資源，可以讓老師用在非營利的教學用途。

而今天（2017年）看到「台灣的故宮博物院」，終於首次大量開放「高達 7 萬張以上」的書畫器物圖片檔案，提供所有人「不須註冊」、「不用付費」、「不限商業或教學用途」，皆可免費下載使用與改製這些照片，這確實是個好消息。

尤其對台灣用戶來說，故宮的文物圖像資料庫更是我們在學術研究、教學展示，甚至是製作商業作品時更容易用得上的歷史文化素材，能夠提供其中大量的資料給任何人下載使用，對我們來說是更有用的「藝術文物免費資源」。

你可以進入「台灣故宮博物院的 Open Data 專區」，就能找到這些開放的文物照片檔案。

目前開放授權的資料主要有兩類，第一類是低階的「文物圖像」，總數約有 70,000 張以上，大多是書畫與器物的典藏照片，雖是低階解析度，但使用在教學用途、網頁展示，或是當作設計內的素材也沒問題。

另外第二類是中階的「精選圖像」，目前總數約有 2,163 張，這裡面大多數故宮典藏的最重要歷史、藝術品照片，解析度比較高，並且數量會持續增加。

如果你想找書畫圖像素材，可以進入「文物查詢下載」，在這邊繼續進入「書畫典藏資料檢索系統」。

接者就可以在各種書法、水墨畫作品中，根據年代、主題等進行搜尋。

找到的書畫照片都可直接免費下載與使用，如果是比較大幅的書畫，會切割成好幾幅圖像分開下載。

如果你需要比較高解析度，並且用商業攝影規格拍攝的書畫器物照片，則可以進入「精選圖像」專區找找看。

這一區其實在 2016 年 9 月時就已經初步開放：「台灣故宮博物院開放高解析文物照片直接下載！教學免費使用」，那時初步開放只有幾百張照片，而現在已經成長到兩千多張，未來也會繼續增加。

台灣故宮博物院這次跟上世界博物館的開放資料潮流，提供了不需註冊、不限用途、免費下載的七萬張文物圖檔，確實很值得收藏，說不定下次你需要進行跟歷史、文化、藝術有關的教學、展示、設計時，這些圖像就能派上用場。

而除了這些「可免費下載，商業使用」的文物圖像外，別忘了你還可以利用「 Google 藝術街景」，透過高解析度相機拍攝，更身歷其境的線上瀏覽故宮的典藏文物：「Google Art Project 藝術街景大升級！導覽台北故宮博物院」。

「台灣故宮博物院的 Open Data 專區」網站

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本文授權轉載自：電腦玩物

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。