特斯拉發表自動駕駛晶片，預告2020年百萬輛無人計程車上路跑|數位時代 BusinessNext

特斯拉發表自研自動駕駛晶片，聲稱效能更勝Nvidia

特斯拉自駕車晶片在活動中隆重登場，被稱為全自動駕駛電腦（FSDC）的這款晶片，擁有雙核心設計，搭載各自的電源與儲存系統。如果其中一枚核心發生故障，另一枚核心將接替軟體運行並提出警告，確保行車安全。

馬斯克毫不避諱地強調，這將是世界上最好的自動駕駛晶片，「從未設計過晶片的特斯拉，怎麼設計出世界上最好的晶片？但這是客觀的事實。」

第一批晶片已在上個月進入生產線，前蘋果晶片工程師、現任特斯拉董事Pete Bannon宣稱，不僅低功耗、低運轉溫度，且具有極佳數據處理效率， 這是先前使用的Nvidia Xavier晶片的7倍效能 。

對此，Nvidia也反駁特斯拉的說法，指出特斯拉的比較並不準確，Xavier並非面向全自動駕駛的晶片，其Drive AGX Pegasus才是更該對應比較的對象，擁有320 TOPS（每秒兆次運算），高於特斯拉晶片。

另外，馬斯克也透露，新版本的晶片預計在1年半至2年內推出，已完成過半設計，效能會是現版本晶片的3倍。

推自動駕駛版Uber，馬斯克預言明年百萬輛無人車上路

馬斯克信誓旦旦地表示，特斯拉計劃2020年出產第一款全自動駕駛車，並規劃推出「無人車共享服務」。

在馬斯克描述的未來場景中，擁有完善自動駕駛配備的特斯拉車主，在暫時無須乘車時，能夠透過App將愛車加入「共享」行列，化身無人Uber為民眾服務，特斯拉將從中抽成25%至30%。在沒有足夠自動駕駛車服務的地區，特斯拉則會提供自己的無人計程車隊。

為達成這樣的願景，特斯拉自研晶片將是不可或缺的存在。馬斯克宣稱，該晶片已達成全自動駕駛所需的硬體要求，待軟體跟上便能達到具有足夠可靠性的自動駕駛技術。

至於軟體技術何時能跟上？馬斯克認為，明年年中乘客就可放心乘坐自動駕駛車，更大膽預言，「 從我們的角度來看，如果你快轉1年，或者1年又1季，但我們確定明年內就會有百萬輛無人計程車上路。 」

不過，馬斯克也多次指出，即便技術已經就緒，到底能否上路還是取決於監管單位核准。再加上目前仍未有無人車配套法律，究竟需要怎樣的標準才能合法駕駛，尚無人知曉。

馬斯克：自動駕駛依賴光達註定失敗

值得一提的是，特斯拉自駕車的發展上，與其他無人車開發商有著不小的差異。在光達成為自駕車主流的現在，特斯拉依舊是以鏡頭作為自動駕駛技術的雙眼。

光達擁有在天候惡劣、光線昏暗的情況下，看清路況的優勢，但同時價格也非常高昂，馬斯克不諱言指出，把精力花費在光達上，純粹是徒勞，「任何依賴光達的人都註定失敗！註定！這些昂貴的感測器不是必要的。」

特斯拉AI資深主管Andrej Karparthy表示，視覺辨識對於4級、5級自動駕駛技術終究有其必要，依賴光達是種取巧的行為，「它迴避了『視覺辨識』這個根本問題，進而給予人們一種虛假的進步感，但它最終只是根輔助的拐杖。」

為取代光達帶來的部份優勢，特斯拉依靠大量行車數據培訓神經網路。馬斯克提到，目前每輛在路上跑的特斯拉電動車，無論是否開啟Autopilot功能，都在協助特斯拉收集數據，訓練自動駕駛技術。待軟體方面足夠成熟後，便會在既有硬體內全面實施。

企業高速成長，市場最先看見的是業務營收與市場排名的飆漲，但真正決定企業能走多遠的，往往是水面下看不見的IT與營運骨幹。

諾億保經就是一個經典案例。

2024年，諾億保經的全年保費規模約28億元，隔年直接翻被衝破60億，今年，更預計挑戰120億到150億大關，強勢躍居台灣前十大保經公司；業績快速成長的同時，諾億保經的組織配置也很精實：外勤業務團隊約500人，負責核保、行政與稽核的後勤單位卻僅約30人。

值得特別注意的是，隨著營收在短時間內翻倍，受到考驗的不只是業務能力，也包括後台系統、資訊設備、網路、資安，以及法遵與內控能否同步跟上。

諾億保經總經理賴柏翰直言：「客戶資料是諾億保經的核心資產，特別是我們以投資型保單為主力業務，對個人隱私與財務資訊的防護要求極高。」此外，隨著營運規模擴大，金管會對資訊安全與內控稽核的監管標準也隨之提高，必須重塑IT與資安體質以回應高速成長。

評估完自身資源後，諾億保經做了一個重要決定：不從零自建IT團隊，而是採取資訊外包模式，提供企業擴展所需的支援。

諾億保經總監張維倫表示：「我們需要合作夥伴提供完整支援，自由系統不僅具備金融產業經驗與深厚維運實力，還能提供一站式服務，因而雀屏中選。」由自由系統負責台北與台中辦公室的端點設備、儲存架構、網路與資安維運等工作。

診斷重於工具：先清查環境盲點，再談防禦升級

缺乏專職資訊人力的中小企業或快速成長型組織，很常陷入一個迷思：市場上出了什麼新工具、新架構，就急著導入；然而，自由系統的作法是先回歸營運本質：盤點現況。

在雙方正式簽約前，自由系統的顧問團隊便深入檢視諾億保經的既有環境，找到一個最急迫的營運隱患：內勤行政人員與外勤業務人員，竟在辦公室內共用同一套網路網段，這意味著外部裝置一旦連網中毒，極可能直接橫向感染存放敏感保單資料的內部系統，為降低風險，自由系統隨即協助諾億保經進行網段隔離與權限切割，在第一時間化解安全未爆彈。

這套「先釐清現況、確認優先級、消弭落差」的邏輯，也體現在資安合規的推進上。

自由系統服務顧問黃麒翰以ISO 27001認證輔導為例指出：「諾億的認證合規由專職顧問主導，但底層關鍵的端點偵測回應（EDR）、託管偵測回應（MDR）、防火牆規則、特權帳號管理及硬體資產盤點，全由自由系統提供技術支援。我們的目標是替企業建立完整的『環境可視性』（Visibility），讓風險一目了然。」

對諾億保經來說，資訊設備、網路與日常維運雖然是營運不可或缺的基礎，卻不是公司的核心業務，如果自行建立完整IT部門，不僅要負擔人力成本，也必須長期維持涵蓋網路、設備、資安與系統維運的專業能力；相較之下，將這些工作交給自由系統的專業團隊負責，諾億保經可以將時間與精力放在可直接創造營收的核心業務。

「與自由系統合作至今，我們不僅更好強化IT體質、順利補強合規缺口，也為接下來的AI應用打下穩健基礎。」張維倫如是說道。

從防守走向進攻：雲地協同架構，讓AI真正走入第一線

IT與資安基礎逐步穩定後，諾億保經開始將資源放到下一階段：如何利用AI提升業務與營運效率。

在業務端，諾億嘗試透過AI實現「保險情境遊戲化」。

賴柏翰指出，一般客戶很難體會重大疾病帶來的財務衝擊，與其單向說明「萬一罹癌怎麼辦」，不如透過AI模擬動態情境，讓客戶在虛擬人生中面臨關鍵決策；甚至，將台股加權指數、S&P 500走勢融入情境，模擬面臨資金缺口時，抵押借款或贖回投資將對個人資產產生何種實質影響，讓保險規畫轉化為主動的探索體驗。

同樣的邏輯也導入內部培訓與後勤自動化。

過去高度仰賴資深講師與紙本教材的訓練流程，被轉化為AI互動式推演，讓500位業務能在高度擬真的客戶抗拒或理財情境中反覆演練，大幅縮短新人上手週期。至於在行政方面，傳統業務助理得耗費大量時間進行分類、掃描、校對保單文件的繁瑣流程，也交由AI與自動化工具處理，助理僅需做最終核對與歸檔，使30人的後勤編制得以支撐暴增數倍的合規案件。

在AI探索的過程中，自由系統就像是諾億保經的IT團隊、協助評估與提供所需產品服務。

自由系統售前顧問劉威利強調：「金融保險業涉及大量機敏個資，絕不能盲目把所有資料拋上公有雲AI。」因此，自由系統協助諾億精準劃分「地端與雲端邊界」，例如，哪些非機敏資料可藉助雲端模型運算、哪些敏感核保數據必須保留在地端進行私有化推論，並協同評估相應的地端硬體算力與加密機制，讓創新應用不以犧牲資安為代價。

總的來說，從28億飆升至百億規模，諾億保經展現了一家新銳金融服務企業的高敏捷度；而自由系統則證明了託管服務（MSP）已不再只是被動的修電腦與顧網路，更是高速成長企業在架構選擇、資安風控與AI轉型路上，不可或缺的最佳夥伴。