人車互動更緊密！BMW推未來智慧車，呼叫操作介面用「摸」的|數位時代 BusinessNext

人車互動更緊密！BMW推未來智慧車，呼叫操作介面用「摸」的

最近BMW 推出了一款全新概念車「Vision iNEXT」，除了結合電動車、無人車技術，最大的亮點在於提出「任何表面皆為互動介面」的概念，移除多餘的螢幕及按鈕，讓人與車的互動不再受到傳統介面的束縛。

兩種駕駛模式，保留「駕駛」的核心價值

簡單來說，BMW的全新概念車「Vision iNEXT」重點並不在於電動續航力或是性能表現，而是在於人、車、移動之間更緊密的關係。

先從駕駛模式看起，Vision iNEXT 有主動駕駛、自動駕駛兩種模式，車主可以依據喜好變化選擇。主動駕駛顧名思義就是駕駛者自己控制車輛，Vision iNEXT是一台全電力驅動的車輛，可以做到完全零碳排；自動駕駛模式時，方向盤會向後收縮，儀錶板會從駕駛資訊變成「搜尋模式」，提供乘客所在地的生活資訊，在這種模式下每個人都是乘客，能愜意在車中享受影音娛樂、交談，之所以會有兩種模式的設計，是因為BMW認為「駕駛」這件事，仍是品牌相當重要的核心價值，就算未來已經可以實現完全自動駕駛，依舊保留了傳統方向盤的設計。

此外，Vision iNEXT 還結合了個人智慧助理功能，乘客可以用「嘿，BMW」喚醒語音助理，這套系統會跟 BMW 雲端連結，除了可以控制車內功能，還能遠端控制家中智慧家居設備，例如能在到家之前開燈、開冷氣、關窗戶等等，將車輛與生活融為一體。

車子內裝成為操控界面

BMW想透過Vision iNEXT傳達「智慧融於無形」的新概念，內裝非常簡潔，除了方向盤以及駕駛艙的雙螢幕儀表板外，就沒有多餘的按鈕以及實體螢幕，在BMW所擘劃的未來，車內所有的內裝都將智慧化，傳統螢幕將不再重要，因為透過智慧投影技術「任何表面皆為互動介面」。

Vision iNEXT 導入影像感應與投影技術，來簡化多媒體系統的操控體驗，車內的木質、織物表面都是能夠作為操控介面，後座乘客只要用手指觸碰座椅上的織物表面，就能操作車上所有功能，進入自動駕駛模式時，中控台的木質表面也能化身為控制車輛的介面，投影技術除了可以將行車資訊視覺化，還結合了智慧光束技術，讓投影技術化身為閱讀燈。

BMW認為傳統螢幕只是一種介面，終極目標是要透過車內所有可觸及的介面操控功能，Vision iNEXT 提出的概念突破過去許多人對車子的想像，真正做到人、車、生活、移動無縫融合的體驗，不過目前這仍只是一款概念車，BMW喊出要在2021年正式投入量產，不過算算距離現在也只剩下三年的時間，通常從概念車走向實體，都會礙於技術與監管規範取消許多功能，三年後的Vision iNEXT是否真能實現新的交通想像，也只能讓我們拭目以待了。

電動車成為新常態，BMW積極擁抱新科技

為了宣傳Vision iNEXT，BMW這次投入了不少心思，與漢莎航空合作，在貨機的塗裝上加上了Vision iNEXT字樣，從今年9月9日開始先後造訪慕尼黑、紐約、舊金山和北京，邀請橫跨三大洲的VIP客戶，登上波音777搶先一睹BMW Vision iNEXT，「電動車已經是一種新的常態，對BMW來說，接受新的挑戰是必然且必要的。」BMW集團發展執行長弗洛里奇（Klaus Frolich）說：「大家在2021年就可以看到 BMW iNext ，我們的目標也很簡單，就是成為產業中的領頭羊。」

綜觀現在的汽車產業，電動化、無人駕駛絕對是兩個炙手可熱的名詞，事實上，BMW早在2006年就啟動了「Project i」投入電動車研發，2013年就推出第一款純電動BMW i3，以及混合動力跑車BMW i8，目前在全球有10家工廠生產新能源車，在德國、美國、中國分別有三家電池工廠，而這次新的概念車Vision iNEXT中的「i」，同時象徵著BMW在電動車市場的進展。

今年五月在BMW年度股東大會上，執行長克魯格（Harald Krueger）曾說：「iNEXT 是BMW 未來發展的基石，整個集團和旗下所有品牌都將從中受益。」BMW Vision iNEXT 不僅是一台電動無人車，更是宣告邁向智慧車的新一步，目前BMW已經定出明確的發展時間表，預計2021年 Vision iNEXT 就能實現量產，目標是在2025年推出 25 款電動車型。

年份	目標
2019 年	推出 MINI 純電動版
2020 年	推出 BMW iX3 純電動 SUV
2021年	實現BMW Vision iNEXT 量產
2025 年	推出 25 款電動車型，其中 12 款為純電動版本

年份

目標

2019 年

推出 MINI 純電動版

2020 年

推出 BMW iX3 純電動 SUV

2021年

實現BMW Vision iNEXT 量產

2025 年

推出 25 款電動車型，其中 12 款為純電動版本

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。