[貴陽數博會現場]百度無人車七月量產計畫添變數，李彥宏：我擔心不夠安全！|數位時代 BusinessNext

[貴陽數博會現場]百度無人車七月量產計畫添變數，李彥宏：我擔心不夠安全！

隨著陸奇離職後，百度自駕車量產計畫是否還能「按表操課」？百度董事長兼執行長李彥宏出席在貴陽舉辦的2018中國國際大數據產業博覽會（數博會），會中說明對廈門金龍自駕車量產計畫有「焦慮與擔心」。

陸奇離職後，自駕車量產計畫是否還能「按表操課」？

李彥宏手下大將—擔任百度總裁兼首席運營長陸奇在五月閃辭，轉任集團副董事長，不再負責百度營運管理工作，由於陸奇上任以來，主導Apollo自駕車平台計畫，2017年12月，百度召開第一屆Apollo理事會，陸奇任則是第一屆理事會會長。他的離職讓外界認為可能會延遲Apollo計畫的發展速度。

李彥宏在2017年1月挖角擔任微軟全球副總裁的陸奇，一年多來經過陸奇大力整頓，讓原本發展速度跟不上阿里和騰訊的百度，表現優異，被視為復興百度重要人物。

陸奇在上任的三個月後就在上海宣布推出Apollo自駕車平台計畫，平台推出一年後已經三次系統更新速度驚人，並且有包含Tier1、Tier2等百家合作夥伴，生態系雛形已備。

陸奇離職後，百度自駕車量產計畫是否還能「按表操課」是外界重要觀測指標。

試圖擺脫Velodyne，低成本解決方案：成千上萬隻「道路之眼」

會中李彥宏隻字不提「失陸」一事，不斷強調百度對於自駕車安全性的努力。李彥宏展示一支示範影片，片中百度自駕車在雄安新區的測試道路上與遇到一隻小狗，自駕車隨即停了下來。

李彥宏說，「百度是中國從事自動駕駛研發的網路公司中第一個拿到《道路車輛功能安全》國際標準ISO26262的公司（歐洲已將ISO 26262納入歐盟官方汽車法規）。」除了國際標準，在系統平台上也為增加安全性努力，「百度自駕車平台中接近50%的代碼是為了安全而增加，我們不能容忍安全方面的錯誤。什麼東西都可以錯，但是這個東西不能錯。一旦出事，就有可能使得整個技術的推進停滯一年到兩年。」李彥宏說。

自駕車的感測器，有「自駕車之眼」之稱，降低感測器成本，是自駕車產業鏈的共同目標，誰能找到安全又便宜的解決方案，就打開了量產大門。會中李彥宏繼續對旗下近百間合作廠商喊話說，「百度無人駕駛車的成本會大幅度降低。」

李彥宏提及了另一個新解決方案，「直接在道路上布建感測器。」過去自駕車的眼睛只安裝在車子上，但未來則在道路上布建成千上萬之眼睛，一方面提高駕駛的安全性，另一方面也可以降低成本。

「如果我們能夠在道路層面、基礎設施層面把相應的感測器布下去的話，那我們的車就可以用更便宜的感測器就能夠感知路況，能夠躲避障礙，這樣無人駕駛車的成本就會大大的降低，這也是我們寄予厚望的一個方向。」李彥宏說。

百度自駕車現今採用的感測器解決方案和Google Waymo自駕車類似，配置毫米波雷達與攝影機也使用光達（Lidar，Light Detection And Ranging）提升安全性，不過光達價格昂貴，一顆美商Velodyne H64E光達價格約7萬美元至8萬美元，加上Velodyne量產速度緩慢，讓各車廠測試光達大缺貨，因此車廠莫不積極尋找替代方案，避免關鍵技術被掌握在Velodyne手中而動彈不得。

日前百度更新的Apollo2.5版本，就採用了中國光達IP技術開發商禾賽科技(Hesai)的解決方案，讓感測器總體成本可以降低九成。

AI正以驚人速度重塑世界樣貌，金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一，不僅積極擁抱創新變革，更透過開放分享促進產業共好：在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」，揭示多代理（Multi-Agent）雲端協作架構，讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴，拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎，加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務（AI as a Service）提出的關鍵技術框架，歷經一年的發展，不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出：「隨著代理式AI技術崛起，我們在今年提出GAIA 2.0技術框架，目標是讓AI助理（Assistant）進化成AI Agent，可以跨單位整合工具、數據與分工，實現真正的智慧協作。」

舉例來說，為深化集團員工運用AI提升工作效率，我們打造員工AI助手—Agia，協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務，提升效率與生產力；另外，透過AI自助開發平台—GAIA Studio，讓員工以No Code工具，連結內部知識庫，並以視覺化介面或Prompt快速自主開發，打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務（包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等）。

在技術面，具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組，包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」，以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」，以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示：「接下來，我們將以GAIA為引擎，打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用，如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務，一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈，型塑智慧金融新格局。」

舉例來說，隨著生成式AI普及，客戶對於數位（助理）服務的期待更高，國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務，包含「升級版」智能助理–阿發，滿足客戶詢問複雜問題的需求，無論客戶提出什麼問題，都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結，讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示：「除了升級版阿發，另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋（CUBE Search）』，就像把行員放到CUBE App一樣，讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務，讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地，加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力，是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出：「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識，國際通用模型並不適用，必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台，發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型，方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充：「本地大型語言模型的成功關鍵，不僅是掌握充足且高品質的數據，還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型，藉此提升答案的精準度，尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功，除了應用場景、模型，算力也扮演至關緊要角色，對此，鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示：「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過，他也強調，AI算力快速迭代且進入門檻高，不是每一間企業都可以自建算力，因此，亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心，讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力，解決資料共享等敏感問題，加速金融AI應用的多元發展。

產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用，左起為：國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗

圖／數位時代

總的來說，從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動，可以清楚看到，國泰金控正由內而外推動全面AI創新：強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗，並透過技術開放與跨域合作，為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。