對決Uber！Lyft設立新的自動駕駛部門，將發展自動駕駛載客系統|數位時代 BusinessNext

對決Uber！Lyft設立新的自動駕駛部門，將發展自動駕駛載客系統

Lyft是一家營運共享計程車的公司。現在他們希望未來的運輸將以共享自動駕駛車輛為核心，他們建立起新的自動駕駛部門並計劃開發一套能夠讓製造商整合進車輛的自動駕駛系統。並將於今年底在波士頓測試上路。

研發中心叫「Level 5」

Lyft的新部門預計明年底之前會僱用數百名員工。目前他們已經在帕羅奧多租下五萬平方呎的空間，到時會有數個實驗室和測試的場所。Lyft將在這個被稱為「Level 5」的建築物裡開發自駕系統的平台與結合硬體和軟體的系統。Lyft希望此舉能夠在未來讓車輛製造商帶進一整個車隊的自動駕駛車以構成Lyft的載客系統。通常，Level 5指的是最高等級的自動駕駛，在任何情況下都無需人類介入操作，因此前文提到的建築在某種程度上應該也反映了Lyft的雄心。

他們計畫的似乎和Uber先前發佈的計畫類似。Lyft的勁敵Uber使用Volvo XC90在道路上測試自駕系統。Uber年初公佈他們會和戴姆勒一起為其載客網絡提供自動駕駛車。戴姆勒是賓士、梅賽德斯等多家著名的汽車母公司，總部位於德國斯圖加特。

Lyft的策劃長卡普表示Lyft有能力招募最頂尖的人才與可靠的合作夥伴，並能蒐集開發自動駕駛系統的關鍵資訊。

法規問題

很多公司獨自開發無人駕駛系統，但Lyft認為應該要與其他車輛跟運輸產業的夥伴合作。

當然，這中間也牽涉到很多法規的問題。Comma.ai人工智慧公司因為收到一封來自美國國家公路交通安全管理局的警告信而停止販賣他們的高速公路自動導航系統。這個問題根植於販賣這類系統的相關法規。 Comma.ai公司最後決定公開他們的設計藍圖，讓任何人都能夠免費建造屬於自己的自動駕駛系統。針對這個問題，Lyft表示他們雇用了一個專門處理法規問題的團隊，並且已經在華盛頓州成功處理過其他相關的法規問題。

雖然無人駕駛車目前還沒有辦法完全取代司機，未來可能造成的失業仍然需要未雨綢繆．Lyft曾經說過新的科技公司將會製造新工作，以前的司機可以轉職從事新工作，但是我們卻不清楚是否所有的司機都能得到新工作、到底能產生多少新工作、薪資如何。同時也不知道司機是不是會被迫接受傳統工時而失去原本彈性自由的工作型態．

也許有另一個方案是提供讓每個司機把自己原有的手動駕駛車轉換為自動駕駛車的系統。Lyft執行長說：「我們還沒有實際討論過，不過希望朝向那個方向思考。」

年底將開始測試

在今年年底前，第一批自動駕駛車將在波士頓上路．雖然邁向自動駕駛車的步伐已經開始，但要無人駕駛取代司機將不會一蹴可幾。Lyft的短期目標是兩者並行，讓人類司機負責自動駕駛系統難以勝任的工作，例如運動比賽後大量人潮與車輛中的顧客。

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。