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。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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