首位獲頒圖靈獎的工程師逝世——曾為數位商業打下基礎的查爾斯·巴赫曼
首位獲頒圖靈獎的工程師逝世——曾為數位商業打下基礎的查爾斯·巴赫曼

如果你曾在網購後迫不及待地追蹤物流狀態,或是在亞馬遜上查看商品信息,那你都得感謝Charles W. Bachman,因為,多虧他在上世紀60年代創造了全球首個網狀數據庫管理系統IDS,改變了我們和數據的互動方式,並為我們今天習以為常的數位生活建立了技術基礎。

美國時間7月13日,他因帕金森氏病在麻省萊辛頓的家中逝世,享年92歲。

雖然電腦在誕生之時,為公司帶來「從會計到庫存都可以自動化管理」的希望,但現實是,當Bachman 在1960年加入通用電氣(General Electric)時,電腦還是昂貴的龐然大物,重點是,還挺難用的。

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右為Charles W. Bachman。

1950年初期,如果一個公司想調整自己的庫存程式,那就得在修改庫存程式後,另行調整針對與庫存相關的供應程式或訂單程式。雪上加霜的是,當時電腦外部數據儲容器是磁帶,就和以前看錄影帶一樣,想要獲取數值,就得順序快轉,或是倒帶獲取。

1956年,磁盤儲存的出現終結了磁帶這種線性化的數據讀取方式。 Bachman 將磁碟儲存的「隨機儲存」系統比喻為「一百萬個鴿子洞」,電腦可以在無須經過「1 號鴿子洞」、「2 號鴿子洞」的情況下提取「3 號鴿子洞」裡的信息,大大加快了電腦儲存數據的速度。

Bachman 在 1960 年加入通用電氣(GE),負責一個涉及通用電氣所有部門的綜合系統專案。他需要使用全新的 GE 225 電腦,製造一個通用的生產信息和控制系統(MIACS)。

我們那時用的那台電腦,雖然有整個房間那麼大,但電量和數據儲存能力比今天的智慧手機還要弱。

Bachman 回憶道。這個系統需要完成生產計劃,配件擴充,工廠調度,新訂單反饋、處理以及正確變更工廠狀況等許多功能,而在解決這個問題的過程中,Bachman 打造了第一個用於生產的基於磁碟數據庫管理系統,也就是IDS(Integrated Data Store)。

他所創造的系統,不僅在電腦發展有限的情況下,幫助通用電氣將「製造控制系統」化為現實,同時還為自己在 1973 年贏來一座圖靈獎。

圖靈獎有「電腦科學中的諾貝爾獎」之稱,由美國電腦協會頒發。在 Bachman 獲獎那年,圖靈獎走入了第八個年頭,卻是首次向一位工程師專業的人頒發該項榮譽,而且 Bachman 也是首位不具備博士頭銜的獲獎者。

Bachman 認為,電腦正在經歷一場革命,世界正在從「電腦為中心」逐漸轉變為「數據庫為中心」,這個改變的重要程度不亞於當初天文學從地心說轉移至日心說一樣。

在接下來的日子裡,Bachman 也繼續為他所相信的這場革命作出貢獻。通過數據庫任務組(Database Task Group),他積極推動與促成了數據庫標準的製定,並於 1971 年推出了第一個正式報告,成為數據庫歷史上具有里程碑意義的文獻。

2012 年,Bachman 獲頒美國科技界最高榮譽獎項——國家技術創新獎章。

雖然 Bachman 的整個職業生涯基本都是在業界內工作,沒有進入學術界做研究或教學,但他專注的卻不是「生意」本身,而是如何將電腦技術應用於生意中。

本質上,他一直以來都是一位工程師。對他來說,讓複雜的系統更好用,就是工作的快樂源泉。

科技歷史學家 Thomas Haigh 如此說道。但也許,對於這位喜歡解決問題的工程師來說,解決問題比經營一家公司更合適。

1983 年,Bachman 建立了自己的公司 Bachman Information Systems,開發了一些電腦輔助軟體工程產品,這些產品核心的 Bachman 數據分析,提供了創建維護巴赫曼圖(Bachman Diagrams)的圖形支援工具。

雖然該公司也獲得創業投資,並成功完成 IPO,而且在數據分析員產品,逆向工程和預研能力上也獲得一定的成功,但公司的財務和管理上卻一直掙扎不斷。在多輪收購後,最終成為了 CA 科技公司的第一部分。

他的兒子 Jonathan Bachman 曾和父親合作多年,他認為:

Charlie(Bachman)一直都是建築師,而不是 CEO,而他的設計作品還是留了下來,雖然是在一個不同的包裝下。

本文授權轉載自:愛范兒

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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

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。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「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。

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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。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

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。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
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。

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