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。

在生成式 AI 驅動下，新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式，也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革，台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能，不僅積極布局 AI 應用，更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流，日前，TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會（DTA）舉辦「AI in the Newsroom－TVBS轉型實戰分享」發表會，現場匯聚媒體與科技領域專業人士，從實務案例出發，深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式，共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎，重新定義數位時代的媒體影響力。

從「人」出發：從超級個體到超級組織，啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示，早在生成式 AI 浪潮成形之初，TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部，專責 AI 應用開發與轉型推進，更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議，確保決策與執行節奏高度一致，並進一步盤點出「人、流程、科技（PPT）」三大轉型關鍵，逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看，TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標，提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中，超級個體指的是能善用 AI 工具的記者，例如：透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌，透過與 AI 的分工協作，不僅提升產出效率，也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯，便進一步形塑出超級組織，透過 AI 全面提升團隊的數位戰力，成為 AI Native（AI原生）媒體組織。TVBS 的願景是，讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent，負責資料處理與初稿生成，而人扮演總編輯角色，負責內容品質與倫理把關。如此一來，不僅能實現全天候、高頻率的內容更新，更可透過多 Agent 協作，同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容，實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發：讓AI嵌入新聞產製，縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看，AI 唯有真正嵌入新聞產製流程，才能發揮最大效益。然而，哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑，往往只有第一線新聞人最清楚。為此，TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊，並由主管從日常工作情境出發，親自示範 AI 應用，讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升，進而翻轉「不好用」的既有印象，吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調，「AI不是要把新聞人變成工程師，而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此，這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員，從使用者視角出發，與工程師並肩協作，以使用情境取代傳統規格書，讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點，進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用，整體作業時間平均縮短逾三成。同時，新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制，持續提出痛點及回饋使用經驗，推動產品快速迭代。

另一方面，TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」，各部門同仁由日常工作中的痛點出發，發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案，讓 AI 逐步成為組織共通的語言，不僅有效提升工作效率，也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發：打造混血系統 AI WIZE，讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看，如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代，成為關鍵課題。為此，TVBS 提出混血系統概念，由新聞人與 AI 部門協助，共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明，AI 技術迭代速度極快，若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式，不僅溝通成本高、也難以快速及時優化，容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具，在產出結果不穩定的情況下，使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節，反而會增加時間成本，使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境，TVBS 在開發 AI WIZE 時，結合系統化與人才混血兩大策略，由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管，而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景，並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能，同時透過持續回饋機制，讓 AI Agent 不斷學習與優化，使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調，人機協作不是選擇，而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型，打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力，並以自身實踐經驗為基礎，帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力，重新定義媒體的「真實」價值，開創新聞產業的 AI 新時代。