打破抽樣模式！中華電信成立9人小組，推MOD收視率全面普查|數位時代 BusinessNext

打破抽樣模式！中華電信成立9人小組，推MOD收視率全面普查

中華電信25日宣布將推出MOD收視率全面普查，公開計算調查公式與流程，並組成九人諮詢小組進行檢驗，要打破長久以來的收視率迷思。

收視率透明化，解決MOD收視分潤質疑

中華電信董事長鄭優去年底上任時，將提振MOD業務視為重要任務，並喊出2年內要讓MOD轉虧為盈的目標。今年7月中華電信在歷經與頻道營運商之間的爭議後，也建立頻道自由選機制。中華電信表示，普查的收視率，希望呈現最完整的收視率數字。這項收視率調查由集結1400多位專家的中華電信研究院開發設計，有別於業界常用的抽樣調查，普查的收視率強調全面性，收集每一個用戶每一分鐘所收看的頻道內容，所有戶數平均後就會是該頻道當日的平均收視率。

為何要推出收視率全面普查？鄭優認為，先前營運商針對中華電信建議的收視分潤提出質疑，懷疑MOD的收視率、百分比是否公正正確，這次中華電信要做到一步到位、完全透明。而關於收視分潤，他也表示，相信公開公平是自由市場競爭的根本，中華電信願意擔起台灣影視產業改革的火車頭，如果頻道營運商決議採用收視分潤，只要把頻道做好，收視率好就能分到更多營收，可以持續優化節目內容，最終受惠的會是收視大眾與台灣影視產業。

他進一步指出，各營運商要不要以這份收視調查作為套餐收益的分配依據，完全可自行決定。依照通傳會的規範，中華電沒有置喙餘地。中華電信針對套餐收益，收取兩成（五十萬戶以下）或三成（五十萬戶以上）後，其餘都由頻道商合意決定。「他們可以參考這套收視率，也可以不予理會，另採他們自認可以接受的方法，中華電信也完全尊重。」

組成九人諮詢小組，作把關角色

另外，為了讓MOD普查收視率可受外界公評，中華電信也找來九名專家學者組成「MOD收視率調查諮詢小組」，檢驗資料蒐集、資料處理、資料儲存、運算系統等方法與流程。中華電信指出，收視率調查諮詢小組的運作、會議召開頻率、議程進行方式等，完全由委員自行決定，中華電信只負責呈交運算資料，並應要求公開設備與內部系統。

九人諮詢小組也在昨日舉行第一次會議，推舉世新大學副校長陳清河擔任召集人，前NCC委員翁曉玲擔任副召集人，其他七名委員包括台大電機系教授林宗男、台灣聯合大學副校長林一平，前NCC委員、現任暨南大學電機系教授魏學文、優質新聞發展協會理事長胡元輝、台灣經濟研究院研究四所所長劉柏立、趨勢民意調查總經理吳世昌、台北科大智慧財產權研究所副教授江雅綺。小組將分組檢核收視率調查的合理性與正確性，之後將發表最終結論。

鄭優強調，MOD的收視率調查不僅是做做樣子，要做到公正準確，也是因應全面數位化後，掌握用戶收視喜好的大數據，他認為，有客觀的調查才能為更好的台灣影視內容打下基礎。

截至目前，中華電信MOD訂戶數已成長至近150萬戶，而根據鄭優先前喊出的目標，MOD若能達到年底200萬戶，就能進一步建立起獲利的經濟規模。

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。