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
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
立即報名

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
一次搞懂工業AI
© 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