49年前阿姆斯壯登陸月球假的?NVIDIA靠光影技術實地重演
49年前阿姆斯壯登陸月球假的?NVIDIA靠光影技術實地重演

藉由旗下新顯示架構Turing推動的即時光影追跡技術 (Real-Time Ray Tracing),NVIDIA進一步「證實」歷史上的人類登月卻有其事,而非歷史騙局。

Apollo 11計畫爭議大

對於美國以阿波羅11 (Apollo 11)計畫在1969年7月完成登陸月球任務,並且讓太空人Neil Armstrong和Buzz Aldrin成為史上最早登陸月球的人類,至今其實仍有不少人認為此為美國最大騙局,直指阿波羅11計畫其實是美國為了在1961年至1972年間太空競賽贏過當時的蘇聯,甚至認為登月計畫是為了移轉當時美軍於越戰處於劣勢目光,甚至是為了讓當時美國總統甘迺迪承諾在1970年實現讓人類登上月球,同時安全返回地球的說法成真。

由於在Apollo 11計畫之後,人類便未再次登上月球,因此不少人質疑以現在的科技發展對比當年的技術水平,人類應該可以更順利再次登上月球,卻在1970年代至今的時間內未曾再踏上月球表面,因此陸續有質疑登月計畫實際上是歷史騙局的猜測說法出現,甚至有人認為所謂登月計畫僅只是在地球上的攝影棚內拍攝,企圖欺騙民眾相信美國已經具備讓人登上月球的技術能力。

雖然後續許多對於登月計畫的質疑均被合理解釋,同時當時採集回來的月石成分,與後來蘇聯以無人設備登月採集成分相同,因此證實當時登月計畫確實成功,並非虛假。

NVIDIA透過光影模擬,證實登月非造假

而藉由這樣的故事背景,NVIDIA在稍早於德國慕尼黑舉辦的歐洲GTC 2018活動,便以當年登月場景,透過GPU運算方式驗證當年登月是否為真。

透過製作團隊所蒐集各類數據,以及當時登月所使用月球車、月表塵埃特性,同時也分析當時使用的太空服使用材質,並且藉由Unreal Engine 4建構當時阿波羅11登月計畫完成登月時的場景, 並且模擬當時太陽光照射時,在太空人、月表、月球車之間的光影折射表現,藉此確認當時在影像上所呈現光影折射表現,確實是因為太陽光在當時場景照射下所產生,而非攝影棚內燈光呈現效果。

雖然並非以史實證物說明登月計畫真偽,但藉由電腦物理模擬方式驗證登月計畫場景光影如何呈現,確實能間接證明當時影像上所呈現光影表現並非偽造,預期未來也將成為更多犯罪調查、研究探勘重要輔助工具。

本文授權轉載自:mashdigi

關鍵字: #Nvidia
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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

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。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「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。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

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。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
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。

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