人人都有獎！Uber創辦人打造加密貨幣「Eco」，改寫挖礦獎勵規則|數位時代 BusinessNext

挖礦、耗電、詐欺，在加密貨幣發展的同時，許多生態系中的缺點，被貼上標籤如影隨形。Uber共同創辦人加瑞特·坎普（Garrett Camp）在過去五個月的時間，親身接觸加密貨幣領域後看到了一些值得被改變現況。

為了打造一款便利、及時、打破國界的的交易工具，加瑞特·坎普宣布推出加密貨幣「Eco」，除了希望成為比特幣、黃金的替代選項，更希望解決當前加密貨幣所面臨的挑戰。

解決加密貨幣挑戰，「Eco」應運而生

結束肯亞旅行後，去年11月Uber共同創辦人加瑞特·坎普（Garrett Camp）宣布加入巴菲特和比爾·蓋茲發起的「贈與誓言（The Giving Pledge）」活動，概念是鼓勵全球富人在活著時，將大部分財產奉獻給慈善事業。財產淨值約有53億美金的加瑞特·坎普表示，除了捐款他還打算投身慈善項目。

而「Eco」或許正是其中一步。

大約一年前，加瑞特·坎普（Garrett Camp）在交易平台Coinbase上買了生平第一個比特幣，「我根本不是想買一大堆虛擬貨幣。」但深入研究後他發現，與科學家、研究機構一起打造一個完全不同信仰與概念的計畫，才是他真正想做的，「Eco」的概念因此應運而生。

根據Eco白皮書，這款加密貨幣的目標是想解決現存加密貨幣的幾個主要問題，希望回歸虛擬貨幣便利、即時、無國界的最初的願景，甚至成為比特幣、黃金的替代選擇。

按照計畫，一開始將發行一兆個代幣（token），其中50％分給前10億註冊並經過驗證的用戶、20％進入運行驗證節點（nodes）的大學、10%給顧問、10%給策略夥伴，最後10%會進入維護網路的Eco 基金會，加瑞特·坎普也將捐出1千萬美元為營運打基礎。值得注意的是，「Eco」未來不會有ICO（首次代幣發行），這將可以避免多數ICO在募集資金工程中所面臨的潛在法律問題。

Eco特別之處？

加瑞特·坎普（Garrett Camp）強調他想要「解決問題」，因此Eco就肩負了這樣的使命，重點歸納大致有三項特點。

非匿名參與交易驗證

第一，Eco的區塊鏈、分散式帳本系統是在「經過驗證的節點」上運作及驗證交易，白話來說就是不像比特幣網路用匿名的方式參與交易驗證，好處是可以消除攻擊以及詐欺行為，但同時也意味著不能真正實現去中心化（decentralized）。

供應大量代幣

第二，Eco 會大量供應代幣（token），達到降低價格、日常用代幣目標。另外也會設計簡易使用的網站以及手機App，目標是讓使用者體驗更加友善，讓一般市井小民也能參與其中。

獎勵分配給全網

第三，獎勵的結構機制也很不同，當節點每完成一次交易確認，加密貨幣的獎勵是分配給Eco網路當中的所有人。人人有獎不必搶的概念，不讓礦工彼此瘋狂競爭挖礦（mining），因此就不會有電力密集型的礦工網路產生。

加瑞特·坎普希透露，Eco最快在今年底就會開始運作。

整合生態系，Eco深入日常區塊鏈應用

綜觀加密貨幣的發展，Eco彷彿是一股清流正要掀起一股革命的浪潮，不過其實這樣的構想並非新穎，已經有許多類似的發展案例。

例如，萊特幣以及以太坊都有可以提升交易速度的區塊鏈、Telegram即將推出的代幣目標也是希望做到「行動優先」，透過大量代幣壓低價格、供給日常用代幣；Ripple也開始與合法的團體合作執行節點驗整，來打破過往匿名方式；以太坊也透過Proof of Stake（權益證明機制）來讓能源利用更加有效率。

因此，目前現有的加密貨幣，其實不乏Eco的理想以及功能，推出一款加密貨幣也並不是什麼了不起的事。

Eco想做的，是整合眾多的服務提供商、商品、金融機構，打造開發的生態系支持日常區塊鏈交易應用，這正是這些新興加密貨幣所需要努力的，尤其加瑞特·坎普在科技業中有相對高的聲望以及資源，也許未來真能實現這樣的理想也說不定。

資料來源：TechCrunch、Eco、Fortune

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。