驚見駕駛座伸出一雙手！福特「偽裝」了一台無人車，但究竟是為了什麼？|數位時代 BusinessNext

驚見駕駛座伸出一雙手！福特「偽裝」了一台無人車，但究竟是為了什麼？

福特讓工作人員穿上汽車座椅道具服，「偽裝」了一台無人車行駛在道路上，這並非整人節目橋段，而是為了測試行人在面對無人車時的反應。

無人車不只科技，不成文的溝通符號也很關鍵

八月初美國有民眾在路邊目擊一輛行徑怪異的車輛，從車窗外隱約可以看到從駕駛座已伸出一雙握在方向盤的雙手，但這並非整人節目橋段，而是一項由維吉尼亞理工大學交通運輸研究院發起與福特汽車合作的研究。

福特在官方Medium提到：「在道路上駕駛們會跟其他駕駛人、行人使用一些非正式的手勢溝通，像是駕駛會揮揮手暗示行人可以通過，或是行人也會揮手暗示讓車輛先行。」因此福特認為在為來無人車的世界中，重要的並非只有科技、技術本身，這些在機器與人類之間不成文的溝通符號也同樣關鍵。

這項實驗的亮點在世擋風玻璃上的白色燈條，這並非雷達感應裝置或新的自動駕駛科技，而是無人車跟周圍行人、駕駛人溝通的新工具。根據福特公布的實驗畫面，當燈條快速閃動時，意味著汽車正要起步加速、燈條慢速閃動代表車輛即將停下、燈條全亮代表自動駕駛模式啟動中。

福特表示會選擇白色燈條，是為了不跟現行的方向燈、煞車燈有所混淆，而這些燈號目的是為了讓周遭行人、車輛了解無人車的下一步動作，要填補無人車缺少人類使用的手勢溝通的空隙。

透過「偽裝」，觀察面對無人車時的反應

不只是測試燈號，「偽裝」成一台無人車，同時也能觀察行人、其他車輛面對無人車時的反應，車輛周圍裝設多台攝影機蒐集這些資料，「這些數據有助於了解其他道路使用者是否會因為無人車改變自身行為，將這些資料用於未來自動駕駛系統的開發。」福特表示。

計畫在2021年要讓全自動無人車上市的福特認為，無人車在真正進入日常生活前，必須先跟大眾有很多密切的互動，如此一來就可能更快速的讓大眾信任這項技術。這項實驗才剛起跑不久，目前一共進行了150小時的測試、涵蓋2897公里的路程。

雖然讓工作人員裝著汽車座椅服裝的作法讓人莞爾，福特表示此次實驗的主要目的是燈號測試，希望未來能跟包括國際標準化組織、美國汽車工程師協會等產業標準機構合作，再將這些測試標準跟其他汽車、運輸公司共享。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。