不用再羨慕國外了,首輛MIT自駕小巴即將在台誕生
不用再羨慕國外了,首輛MIT自駕小巴即將在台誕生

2017年,台灣到處充斥自駕小巴的身影。由法商EasyMile提供的巴士,陸續在台北市仁愛路專用道、高雄駁二園區,北、中、南幾座城市裡亮相,讓民眾一睹自動駕駛的魅力。但為什麼,始終沒有台灣原生的自駕車亮相?

「其實我們的技術並不差,只是沒有機會被大家看見而言,」財團法人車輛研究測試中心(ARTC車輛中心)副總經理廖慶秋有些感慨地說。

車輛中心:台灣自駕技術不差,但缺載具

12月7日,車輛中心再次展出國人自主研發的自駕車技術,包含一般道路自駕車和定點接駁自駕車兩種模式,其中搭載了10項ADAS(Advanced Driver Assistance Systems,先進駕駛輔助系統)技術,如影像辨識、障礙物偵測、車道跟隨、自動停車取車、緊急煞車、車道變換、自動車距控制等。繼去年首次亮相後,車輛中心今年在「跟車」與「變換車道」方面,取得不錯表現。

ARTC年度成果展_車道跟隨
車輛中心改裝一般的高爾夫球車,能做到Level 3程度的自動駕駛,上圖為車道跟隨功能。
圖/ 吳晴中/攝影
ARTC年度成果展_辨識煞停
此外,當有行人、物體緊急穿越馬路時,ARTC自駕車也能緊急煞車,目前的影像辨識準確率為95%。
圖/ 吳晴中/攝影
ARTC年度成果展_叫車介面
車輛中心也設計了一套「叫車」App,只要事前掃描建立高精密圖資後,就能快速適用在封閉場域的自駕接駁上,透過App在各站叫車。
圖/ 吳晴中/攝影

「最大的差異在於感知系統。」廖慶秋說,EasyMile的自駕小巴,靠著高密度地圖和光學雷達(LiDAR),因此能夠做到精準停靠和自動駕駛,但目前他們的鏡頭是用來觀察車內情況,因此沒有辦法認出紅綠燈,必須倚賴無線訊號的傳輸,才能計算車輛和交通號誌間距離。

而車輛中心的物體識別技術,是以鏡頭和LiDAR為雙核心,具有更好的實用性,可以辨識出車道線、紅綠燈和行人。「我們的感知系統更多元,可以做到車道跟隨﹑讓車子走走停停,甚至變換車道,在不需要交通基礎建設配合的情況下,產品更有競爭性。」

歷經三年研發,車輛中心自認在自駕車技術面不輸國外公司,卻為什麼,一直無法走出實驗場域,和對手一樣,實際在街頭亮相?

ARTC年度成果展_副總經理
廖慶秋表示,車輛中心一年前就延伸出一家「慧展」新創公司,產品為影像辨識與雷達辨識,他希望未來的第二家新創公司,能好好設計自駕小巴,帶動台灣供應鏈發展。
圖/ 吳晴中/攝影

「沒有自己的載具就差很多。」廖慶秋認為,如果台灣今天有這樣的自駕小巴可以採用,就不需要額外花時間改造其他車輛,且可以發揮更好的整合能力。「我其實很羨慕這些法國廠商,能有這些資金自己造車,」他說。

明年組新創公司,拚自製無人小巴

為了扭轉落後局面,車輛中心強調,將在明年起成立一間新創公司,整合台灣的零組件廠商加入,希望能在2019年誕生第一台自駕小巴概念車。「就像鴨子划水,速度慢不見得就是不好,如果能用一半的價格,做到相同、甚至更好的功能,就不一定會輸。」

他有些無奈地說, 不知道為什麼,好像台灣的車輛商品、技術,一定要價格比別人低,功能更多元,才比較容易被青睞。但從發展機會來看,封閉式、接駁式的自動駕駛小巴,將會是台灣未來的機會。

因為國外的汽車大廠,幾乎都在發展自己的自駕技術,未來會直接整合技術跟車輛,台灣難以跟他們競爭。若現在佈局自駕小巴,加上未來有自主車輛可以練兵,還有機會帶動配合的本土攝影機、雷達業者。

他強調,車輛中心有其先天任務限制,身為非營利財團法人,必須同時想辦法兼顧產業發展和技術突破。因此無法像這些大廠一樣,一開始就選擇用Nvidia的車載平台當主機,透過強大的運算力快速學習,而是得從更有商機的Level 1、Level 2這些「具有商機」,能授權、轉移給業者的技術開始發展,也因為成本考量,目前都多半是以二至四台工業電腦來操控車輛。

ARTC年度成果展_自駕車
車輛中心的一般道路自駕車是改裝Luxgen而來,搭載車頂的一顆光學雷達和GPS、車頭的雷達與擋風玻璃上的攝影機。
圖/ 吳晴中/攝影
車輛中心自駕車內部
相較於Nvidia的車載平台主機,造價相當昂貴,車輛中心的主機成本僅在30萬左右,由兩台工業電腦和兩台筆電組成。
圖/ ARTC車輛中心

不過,他們已經開發出一套駕駛模擬系統,能透過演算法,加快自駕車學習的腳步,而且從明年開始,也會將目前的改裝自駕車,實際開上道路。

「我們預計在彰濱工業區外實際做車輛混流測試,」廖慶秋說,這條道路來回可能接近十公里,他們會格外重視安全設計,所以到時候車子的表現看起來可能會有點笨笨的。不過,這些寶貴的數據資訊,將在台灣自駕小巴誕生前,帶來不少貢獻。

關鍵字: #自動駕駛
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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