拿回你一天25小時權利,裕隆、宏碁攜手推台灣首輛自主研發無人車
拿回你一天25小時權利,裕隆、宏碁攜手推台灣首輛自主研發無人車

從地下停車場出發,一台駕駛座沒有人的納智捷(LUXGEN)S3電動車緩緩經過上坡、U型彎、窄巷,最後出現在裕隆位於新店總部的圓頂劇場舞台上。這是由宏碁與裕隆合作,台灣第一台自主研發的無人概念車,號稱可以達到Level 4的準無人駕駛等級。

不只是無人車技術吸睛,納智捷(LUXGEN)S3 EV+在去年與大豐衛星車隊合作,全台第一批的電動計程車已經順利營運了一年,搭乘人數已突破5萬5000人次,納智捷表示未來將持續擴大車隊規模,不讓國外廠商專美於前,台灣也要憑著ICT產業實力,展現在車用科技領域的企圖心。

宏碁:我們只是新兵,希望法令、測試場域都能多給支持

「這是台灣首量自主研發的智駕車,注意喔,是『智』慧的智。」宏碁價值創新中心總處長林燕祺在舞台上略帶興奮地說著,裕隆集團在今(27)日宣布,旗下華創車電與宏碁攜手打造台灣第一台自主研發的無人概念車,更號稱已經達到Level 4的無人駕駛等級。

林燕祺認為,無人車因為透過車聯網得以彼此溝通,因此未來像是塞車、交通事故等問題將能因此解決,甚至可以進一步節省油耗,「根據統計,北北基居民每天要花上一小時開車通勤,如果行動力受限的人,像我就是因為眼睛受傷不能考駕照,就不能開車。」因此無人車的出現絕對不是只有放開方向盤這麼簡單,背後將能形塑一股新的影響力。

林燕祺
「宏碁只是汽車界的新兵,希望大家一起合作,無論是在法令、測試場域上,都能多給我們廠商一點支持。」宏碁價值創新中心總處長林燕祺在演說最後這麼說。
圖/ 周書羽 / 攝影

這款國人第一台自主研發的無人概念車,是以納智捷(LUXGEN)S3電動車為基礎,搭配宏碁的自動駕駛系統,進一步來看,宏碁這套系統的感測技術,包含即時動態定位技術 (Real Time Kinematic, RTK)、光學雷達(LIDAR)、毫米波雷達(MMW Radar)、超音波(Ultrasonic),綜合以上蒐集到的數據,再利用AI進行影像辨識,最後經由車輛姿態慣性測量單元(Inertial Measurement Unit, IMU)的行車動態決策及控制模組,來達到自動駕駛技術。

除了感測,宏碁自動駕駛軟體會同時接收3D光達障礙物偵測、影像辨識、地圖以及GPS資訊,再經由AI決策模型判斷後,來做到轉向、煞車、巡航、避開障礙物、停車等行車決策;值得一提的是,宏碁這套系統還配有雲端智慧管理系統,可以讓用戶經由手機設定交通需求,再經由行控中心指派前往搭載,來因應共享車輛的交通趨勢。

林燕祺強調,這款無人車是因應台灣地狹人稠、道路交通複雜的特性所設計,要能夠針對台灣道路複雜狀態進行精密運算,全都要靠宏碁自動駕駛軟體系統的運算、融合、決策技術。

華創車電技術中心協理暨車聯網協同自動輔助駕駛計畫主持人陳榮貴表示,未來宏碁這套系統可以根據不同業者需求,以雲端管理系統提供不同層級的自動駕駛服務,甚至還規劃要將數據與API開放給開發者,來為無人車技術一起努力,他也透露納智捷明年第一季將發表的全新電動車款U5 EV+,預計將搭載更先進的駕駛輔助技術(ADAS)。

雖然技術洋洋灑灑端出不少亮點,但礙於台灣的政策與法令,創新技術常常受限,「宏碁只是汽車界的新兵,希望大家一起合作,無論是在法令、測試場域上,都能多給我們廠商一點支持。」林燕祺在演說最後這麼說。

林燕祺
林燕祺強調,這款無人車是因應台灣地狹人稠、道路交通複雜的特性所設計,能夠針對台灣道路複雜狀態進行精密運算,全都要靠宏碁自動駕駛軟體系統的運算、融合、決策技術。
圖/ 周書羽 / 攝影

加深夥伴結盟,替台灣道路環境設計車用新科技

這次的無人車還結合了許多合作夥伴,像是光寶科技市場總監陳俊雄,就特別介紹了「AR Display+」功能,「現在車子訊息太複雜,儀錶板上資訊一堆,我們還會被手機分心,駕駛很難集中注意力。」

因此AR Display+的構想,是採用光寶科技的光電技術,將AR與AI技術整合,將行車的資訊分析後,經由AR直接投影在擋風玻璃上呈現,讓駕駛能更直覺的接收資訊,陳俊雄坦言這項並不簡單,為了要讓AR投射效果好,還必須將視線角度、天氣狀況一併納入考量。

不只如此,華創車電為了因應台灣特殊路況設計「Drive by wire」,白話來說就是將排檔裝置及檔位整合在方向盤上,讓視覺與操作通通集中在一起,以電控取代傳統機械線控技術,駕駛只要把手放在方向盤上,就能直接換檔,不需要再移動到中央扶手上,營造出更加直覺的盲操效果。

S3 EV+
納智捷(LUXGEN)S3 EV+去年開始在雙北地區,與大豐衛星車隊策略合作,目前已有13台電動計程車投入營運一年的時間了。
圖/ 裕隆

布局電動計程車隊,裕隆預告量還會再增加

除了無人車的技術,為了響應全球電動車發展趨勢,裕隆更喊出要在2040年全面使用電動車的目標。

納智捷(LUXGEN)S3 EV+去年開始在雙北地區,與大豐衛星車隊策略合作,目前已有13台電動計程車投入營運一年的時間了,截至目前總行駛里程已逾13萬公里,搭乘人數已突破5萬5000人次。裕隆根據過去一年司機的意見反饋,希望台灣能再多增加充電相關基礎設施,才有可能再增加計程車司機營運里程數,甚至讓電動計程車走出雙北,這項合作預計將擴大實施,電動車計程車隊預計將再增加30多台。

自駕車讓人一天有25小時

宏碁價值創新中心總處長林燕祺表示,自駕車可以從三面向談,包括安全、生產力、行動力。安全方面,可以解決目前94%車禍來自人為的問題,由於車與車,車與交通設施可以溝通,可讓事故降至零。

生產力方面,根據統計,北北基市民每天要花一小時開車通勤,若未來改由自駕車服務,人類就能在車上做有生產力的事,等於一天有25小時。最後是行動力受限的大眾運輸人口,未來可以不受服務時間限制,偏鄉交通不便處也能來去自如。

對於自駕車系統為何選擇電動車款?宏碁主管表示,原因有三個,首先是電動車的結構比燃油車簡單;其次由於自駕車目前車速約30KM,燃油車在這樣低速駕駛下耗能不具優勢,所以自駕系統選擇燃油車會顯得耗能高;最後是因為燃油車需要到加油站加油,但電力系統到處都有,充電比加油方便,所以最後與電動車合作。

研發兩年,感測精準度達1公分

宏碁投入自駕車研發超過2年,跟華創合作測試也有半年時間,宏碁提供的關鍵技術就是自駕車系統,華創則提供整車平台,針對宏碁系統稍做修改。

宏碁的自駕車系統包含車上智慧管知決策及雲端智能管理兩大系統,會以深度學習及人工智慧打造行動服務Mobility as a service,更未來也計劃讓消費者可以用App叫車。宏碁指出,看好智慧交通是智慧城市重要一環,所以投入開發,除此之外宏碁也在自動停車預測、電子票證、串連智慧交通服務,希望達成智慧駕駛願景。

而研發關鍵是什麼?林燕祺說,就是精準的即時動態「定位」,將高精地圖及定位融合,進而做出行車動態「決策」,而過程數據收集靠的是全車上各種「感測」元件。

這台自駕車身上裝載IMU單元,可測試車輛姿態慣性,針對路面狀況判斷上坡或下坡決定輸出馬力,MMW豪米波雷達具備的穿透力則可在下雨或下雪天偵測環境,光達則有360度每秒50Hz速度可快速建立環境3D模型,測量精密度甚至到1公分內,部分環境下決策會由自駕車上的CPU與GPU電腦執行,但當回傳到雲端,發現判斷不夠完美,也可能後一段路段將決策轉到雲端上執行,藉此訓練自駕車決策精準度。

目前宏碁這套自駕車系統只跟裕隆集團合作,尚無其他車廠伙伴,不過宏碁本身也有組裝車在士林場測半年,年底將有機會到台南沙崙場測。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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