通勤時間瞬間砍半！馬斯克在住宅底下挖隧道，以後私家車能輕鬆搭上超級高鐵|數位時代 BusinessNext

通勤時間瞬間砍半！馬斯克在住宅底下挖隧道，以後私家車能輕鬆搭上超級高鐵

「鑽洞公司」（The Boring Company）最近話題不少，實際的應用也獲得越來越多的驗證，本周加州政府批准，讓該公司打造一個在住宅底下的車庫，可以直接把汽車轉運到超級高鐵（hyperloop）中。

打造未來車庫，Boring Company 動作頻頻

「鑽洞公司」（The Boring Company）是馬斯克為了解決地面交通擁堵問題，而成立的一家專門挖隧道的公司，今年六月已經跟芝加哥達成合作，要建一條往返芝加哥市中心和歐海爾（O’Hare）國際機場的地下高速交通系統。

乘客可以坐在以特斯拉Model X為設計原型的「電動雪橇」（Electric skates）中，每班車最多可容納16位乘客，能以最快240公里的時速前進，用最有效率的方式抵達機場，Boring Company表示，這套系統可以做到每30秒鐘一班車、一週七天每天運作20個小時。

至於240公里的時速是什麼概念呢？以台北到高雄為例，走國道的距離約362公里，一般開車要花超過4小時的時間，但若是透過馬斯克的地下超級高鐵，則最多只需90分鐘的時間，加上不受交通阻塞影響，通勤時間就能更大幅降低。

此外，Boring Company還想打造一種新型車庫，本周已經獲得加州霍桑市議會的批准，計畫在住宅底下挖一條隧道，可以把車輛快速轉運到地下超級高鐵（hyperloop）中。這座新型車庫會蓋在SpaceX總部旁的一處民宅做為測試，未來會在車庫裝上一部電梯，讓汽車可以在不離開車庫的情況下，直接進入超級高鐵（hyperloop）系統，讓城市交通效率提升。

由於這是一個實驗專案，依照與市議會的協議，汽車必須先停放在車庫與SpaceX總部間，長達一公里的隧道中，且車子不能隨意開出車庫，避免影響到陸上交通。

事實上，早在去年4月，Boring Company就已經開始在加州SpaceX 總部挖掘隧道，同時也獲得許可打造紐約到華盛頓DC的超級高鐵（hyperloop）。上週，Boring Company發布了一段影片。示範用Xbox搖桿操控巨型挖掘機，稱讚是「有史以來最棒的電視遊樂器」。

Best video game ever pic.twitter.com/DlGFsji76l

— The Boring Company (@boringcompany) 2018年9月8日

隨著 AI 工具逐漸普及，真正拉開差距的，已不只是技術或算力的強弱，是企業能否整理資料、重新設計流程，並把 AI 融合既有工作方式，持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services（AWS）將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表，從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向，拆解 AI 落地前必須處理的現實問題，協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步，不只是再導入一套 AI 工具，而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購，系統可以建置，但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責，才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型，同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業，場域複雜、既有系統眾多，正因如此，更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎，進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄，今年以「雲騰智慧大南方齊創 AI 好未來」為主軸，將討論重心從雲端與算力基礎，推進到應用全面升級，協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升，才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑，10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」，而是導入之後企業的真實改變。

OpenAI 重磅講者親臨高雄，從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey，以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題，分享在 AI 技術快速演進之下，企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張，哪些應用已具備規模化條件？哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備？這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向，拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本，AI 啟航」先回到資料基礎：外部模型跑得再快，若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位，技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門，真正困難的不只是把系統建起來，而是由誰推動流程改造、由誰認列成果，以及當 AI 產出的判斷出現問題時，責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題，對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求，也提醒企業：效率不能取代治理，AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界，將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

從六種產業場景，看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例，不只要說明「做了什麼」，還要回答幾個更實際的問題：解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷，又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景	議程規劃與關鍵課題
智慧支付	藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控；處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造	以語意層串接資料孤島，讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技	會說台語的 AI Agent：從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造	零售製造轉型；把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明，AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的，不只是更多案例，而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻，把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」，邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位，聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理，還是組織協作，不同問題點，都能找到對應的解方。

10 月 23 日，從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級，到運動產業的會員體驗創新，看 AI 如何從概念走進產業現場，成為百工百業轉型升級的實際動能。

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」，掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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