[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。

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。