阿里達摩院公布「2019十大科技趨勢」:機器更聰明地聽與看
阿里達摩院公布「2019十大科技趨勢」:機器更聰明地聽與看

阿里巴巴的科技研究機構「阿里達摩院」2日發布「2019十大科技趨勢」,涵蓋智慧城市、數據身份、自動駕駛、圖神經網絡系統、AI晶片、區塊鏈、5G等七大領域。AI逐漸成熟,生物辨識技術將大幅發展,設備將能更聰明的「看」和「聽」,實驗室的技術將更融入人們的日常生活。

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阿里巴巴旗下研究機構阿里達摩院公布「2019年十大科技趨勢」,指出AI發展成熟,未來機器不僅能聽能看,而且還能夠思考。
圖/ zhu difeng via shutterstock

馬雲在2017年10月成立的達摩院,投入超過1,000億人民幣,邀集多達1,000個產學菁英加入,訴求研究與商業緊密結合,馬雲當時提出三個願景:要活得比阿里巴巴久、服務全世界至少20億人口、用科技解決未來問題。2019年的科技預測中,點名機器學習能力大增,穩健的AI是產業的挑戰。這十大趨勢包括:

趨勢1:數據匯流,真正的智慧城市誕生

隨著演算能力的升級,城市基礎建設中所收集到的資訊,不管是數據或影像,將有辦法在「大平台上」做整合與分析,城市的局部智能將升級成「全局智能」,對官方來說,管理能力將大大提升,2019年中國將會有越來越多智慧城市。

趨勢2:語音AI將通過圖靈測試

AI語音辨識不夠精準,總是遭人詬病。達摩院指出隨著機器深度學習,特定對話將會通過圖靈測試,另外隨著語音技術提升,機器說出來的話,跟真人語音可能無法區別,會說話的公共設施會越來越多。

圖靈測試由有「電腦科學之父」之稱的艾倫圖靈(Alan Turing)所發明,主要是將人與機器分開,透過提問測試來判斷機器是否能夠思考。

趨勢3:AI專用晶片將獨領風騷

目前的AI晶片組中,CPU與GPU間計算和存儲之間數據搬移已出現瓶頸,新一代的基於3D堆疊存儲技術的AI架構已經成為趨勢,而AI專用晶片也會廣泛運用於邊緣運算的設備上。

趨勢4:大規模圖神經網,機器因此有了智慧

單純的深度學習已經成熟,結合深度學習的圖神經網路,將讓機器有推理的功能。人的大腦是由神經元等節點所形成網路構成,而強大的圖神經網路,就像人的大腦,機器有望成為具備常識,具有理解、認知能力的AI。

趨勢5:晶片架構將被顛覆

隨著AI對於高演算力與物聯網設備低功耗的需求,過去以CPU為核心的通用計算將走向由應用驅動(Application-driven)和技術驅動(Technology-driven)所帶來的Domain-specific 體系結構的顛覆性改變,這也將加速人工智慧甚至是量子計算時代的到來。

趨勢6:5G網路催生全新應用場景

5G網路提供近百倍於4G的峰值速率,將有利於海量的機器類通信,以及連接的深度融合。網路可切片成多個相互獨立、平行的虛擬子網路,為不同應用提供虛擬專屬網路,5G高可靠、低時延、大容量的特性,將大幅提升車聯網、工業互聯網等領域的發展。

趨勢7:數據,你的第二身份證

隨著3D感測器的快速普及,生物識別技術正逐漸成熟,每個設備都能更聰明地「看」和「聽」。人身上的各種訊息,將成為「第二張身份證」,未來只要「刷臉」就能解鎖、付款、安檢、看病,不用帶錢包手機也能安心出門。

趨勢8:自駕車在特定區域上線

自駕車發展到現在,仍舊無法正式商業化,但不代表進入產業寒冬,只是換個方式落實。未來2-3年內,以物流、運輸目的,限定地區,自動駕駛商業化應用將會有新的進展,例如固定線路公車、無人配送、園區微循環等商用場景將快速落地。

趨勢9:區塊鏈回歸理性,商業化應用加速

從狂喜到狂悲中回到理性,區塊鏈技術將促進數據的重組和優化,在跨境匯款、供應鏈金融、電子票據和司法存證等眾多場景中,區塊鏈將開始融入我們的日常生活。

趨勢10:資安技術遍地開花

未來幾年,駭客、黑產攻擊不會停止,但數據安全保護技術將加碼推出。各國政府都會趨向於推出更加嚴厲的數據安全政策法規,企業將在個人數據隱私保護上投入更多力量。

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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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