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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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