搶當台灣5G「車聯網」老大,遠傳、中華電信雙雄想比什麼?
搶當台灣5G「車聯網」老大,遠傳、中華電信雙雄想比什麼?
2018.12.13 | 物聯網

台灣5G執照預計在2020年釋出,兩大電信業者中華電、遠傳的「車聯網」戰爭卻提前開打。前者宣布,自組「台灣自駕車聯盟」(Taiwan Autonomy Vehicle Alliance),至少破十家業者入列;後者號召26家廠商加入「先鋒隊」,希望成為產業鏈的火車頭。

兩大電信業者尬場,為什麼都先對5G車聯網情有獨鍾?他們的發展方向與觀點又有何不同?

找測試夥伴!電信業瘋自駕車

Transparency Market Research報告指出,2019年全球車聯網產值可望突破1,319億美元;IDC則預期,2021年將有20%的主要城市展開車聯網相關建置,預估至2022年企業投入全球車聯網與其相關費用將高達379億美元。電信業自然不會忽視這龐大商機。

今年二月,韓國SK電信(SK Telecom)和韓國運輸安全管理局合作,成功在5G網路支援下,完成兩輛自動駕駛車的試行,行駛了近2公里的路程。「我們的目標不是製造獨立自主的汽車,而是將汽車與其他汽機車和行人連接起來,最終使未來的交通不再需要交通號誌燈。」SK電信直言。

從產業發展角度看來,5G車聯網不僅「鑲金」,其大頻寬、低延遲特性,也有助於自駕車未來普及。但前提是,各夥伴之間已經有足夠的「互通性測試」,讓V2V(車對車)、V2I(車對基礎設施)、V2P(車對行人)、V2N(車對網路)擁有足夠的感知能力。

六月份,中國移動、上汽集團、華為共同在上海完成基於5G的遠端駕駛展示;十一月,美國電信龍頭AT&T宣布啟動和戴姆勒集團(Damiler)的自駕卡車測試,雙方將基於C-V2X(vehicle-to-everything )技術展開合作,而他們也正在和福特(Ford)嘗試類似的計畫;

遠傳5G車聯網
遠傳電信選擇和法國自駕巴士EZ10合作。這輛六人小巴已整合悠遊卡收費機制,預計能透過App叫車。
圖/ 遠傳

上述案例點出,發展5G車聯網、無人駕駛技術,不可或缺的關鍵因素,就是載具。而台灣,則先將目標放在「商用巴士」。

遠傳電信認為,車聯網最終會讓所有車輛都可以無人駕駛,但商用車輛的進展會最快。

遠傳的載具夥伴——法國自駕小巴EZ10,已陸續在雲林綠能專區、高雄駁二特區、台北信義路公車專用道、彰化田中高中、台大水源校區及故宮南院做道路測試。

「遠東通訊園區面積有28公頃,未來至少可以安排20輛小巴幫忙接駁員工,」遠傳電信董事長徐旭東笑說。未來,他們希望將實驗場域的技術成果,放至台南沙崙、淡水、林口自駕車測試區,帶動國內產業鏈商機。

另一方面,中華電信也希望從巴士著手,提出「自動駕駛運行暨資訊整合平台計畫」,包含制訂車輛、道路、雲端三方通用資通訊協定,並匯整車端及路側設施資訊。不過相較於對手,他們希望是和台灣的自駕生態系共同打造「全國產自駕測試巴士」。

比夥伴!5G自駕車聯盟誰有贏面?

「當通訊業者跟產業大團結,台灣才會更有機會。」遠傳電信總經理李彬點出發展車聯網關鍵,自駕車只是5G應用的一部分,重要的是,相關業者能不能加入,台灣才能繼續往下走。

遠傳表示,他們的合作對象包含廣達電腦、太古汽車、仁寶、台灣諾基亞和設備廠中磊、正文等,遍及應用、網路和感測層。未來目標,則是打造具台灣特色的5G車聯網服務。「台灣有這麼多摩托車,強調道路安全的車對車通訊方案,或許就是發展強項。」遠傳電信首席轉型長井琪說。

遠傳5G車聯網
遠傳的合作夥伴之一,包括已在歐洲進行自駕貨運車隊測試的SCANIA卡車。
圖/ 遠傳

另一方面,遠傳也從國際化著手。今年10月宣布,獲准加入5G汽車通訊技術聯盟(5G Automotive Association,簡稱5GAA),成為全台首家加入該聯盟的電信業者,聯盟成員包含高通、奧迪、BMW等。

至於中華電信,則是參與「亞洲.矽谷」自動駕駛運行暨資訊整合平台計畫,和光寶科技、啟碁科技、研華科技、峰鼎電子等國內車輛電子設備業者組隊。

他們的最大優勢,將是車用高精準度地圖。

中華電信轉投資的勤崴國際,目前是台灣電子圖資市占龍頭,市占率達七成,旗下產品「導航王」下載次數突破五百萬;Google Map在台落地,也向勤崴購買授權。而為了佈局自駕車,他們已從三年前開始蒐集、更新全台道路資訊,像是交通號誌、車道數、周邊建築、車道線等資訊。

台灣電信業者期待,自2020年開始,隨著5G執照發放,就有商用車聯網方案推出,逐步邁向無人駕駛之路。現在起,不只要搶合作夥伴,誰能先完成5G自駕車場域測試,向政府、業界證明自己實力,將會是接下來的重頭戲。

往下滑看下一篇文章
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓