不只有拆解iPhone機器人，蘋果成立「物料實驗室」探索未來回收技術|數位時代 BusinessNext

不只有拆解iPhone機器人，蘋果成立「物料實驗室」探索未來回收技術

一年一度的世界地球日即將到來，蘋果也選在此時公布過去這一年在環保上的努力。

增加4倍回收據點，讓做環保更方便

包括全美的百思買（Best Buy）、荷蘭KPN（荷蘭皇家電信）零售店在內，蘋果計劃擴增4倍全球iPhone回收據點，讓使用者們做環保更便利。在蘋果宣布這項計畫之前，民眾只能透過蘋果直營店及線上申請提出回收要求。

根據聯合國2016年發布的報告，全球一年創造4,470萬公噸的電子垃圾，其中僅20%（約890萬頓）獲得回收。電子垃圾規格不一、構造複雜的前提下，令回收作業困難且危險，許多具有價值的零件、材料，往往會在粗魯的回收過程中大幅減損。

也因為如此，蘋果在去年世界地球日來臨時，發表iPhone拆解機器人Daisy。有5條手臂的Daisy，能細心地將iPhone拆解成無數個小零件，且手腳俐落，每小時可拆解200台iPhone，一年拆解總數達120萬台，支援從iPhone 5s至iPhone XS等15款機型。

目前Daisy僅在美國提供服務，但蘋果期望未來能將這項技術拓展至全球範圍。蘋果環境、政策與社會行動VP莉莎．傑克森（Lisa Jackson）在接受媒體採訪時表示，蘋果在全球的回收布局，全是為了實現以回收材料製造產品，達成「閉循環」的願景，但暫時仍需更多時間與創新技術支援。

根據公布的資料，蘋果目前已在11款產品中，採用100%回收的錫；Macbook Air與Mac mini也百分百使用回收的鋁合金；Daisy從iPhone中拆解出的舊電池，其原料「鈷」也會再次運用於iPhone電池上。

另外，蘋果宣布成立物料實驗室，位於德州奧斯丁市中心，廠房占地9,000平方呎，是蘋果探索未來回收技術的新基地，將透過機器人與AI技術，為當今回收業在流程上面臨的挑戰，找出因應之道，減少回收過程中的浪費。

擴大綠色生產合作，台灣供應商也響應

蘋果在環保上的努力也不只如此，上週蘋果公布再與15家供應商達成協議，僅使用清潔能源生產iPhone等蘋果產品，包括富士康、台積電等台灣廠商，合作廠商達44家，與去年同一時間公布的23家相比，幾乎成長一倍；同時也宣布即將超越2020年在供應鏈中引入4吉瓦（GW）再生能源目標，預計將多產出1吉瓦電力。

2018年時，蘋果曾發表達成100%使用可再生能源的里程碑，不過蘋果旗下設施僅占其碳足跡的1/4，其餘74%源自供應商等合作夥伴，蘋果認為此舉可協助供應商轉用可再生能源，減少整體碳足跡。

蘋果更宣布投資25億美元購買綠色債券，是全美所有公司中規模最大者。綠色債券是一種為緩解氣候變化等環境議題募集資金的債券，蘋果聲稱透過這25億美元的投資，已為多達40項環保計畫做出貢獻。截至2019年1月1日為止，蘋果使用的再生能源，便有66%是源自此類項目。

蘋果也如同往年發表2019年環境報告，報告中提到，蘋果在2018年產出2,520萬立方公噸碳排放，與2015年相比，足足減少35%碳排放，顯示出這3年來的努力成果。光是與供應商的合作，就在去年減少360萬立方公噸碳排放。

值得一提的是，不知是否因為去年遭綠色和平組織批評，應將重點放在延長產品使用壽命上，蘋果今年發表的內容中，也特別強調產品的堅固耐用，以及多達5千個蘋果認證據點協助消費者維護產品，並提到在去年整修780萬部蘋果裝置。

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。

「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。

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。

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。