什麼是架構師(Architect)以及要如何養成?
什麼是架構師(Architect)以及要如何養成?

之前被問到這個問題的時候很頭痛,因為一講就要講很久,而且對方如果底子不夠的話,恐怕會像鴨子聽雷。再說我不當工程師很久了,雖然見過各式各樣的架構師,但是總不好意思一直拿十多年前的職場經驗來吹噓,畢竟資訊科技產業進步很快,有些事情已然不同。

欣見這篇文章談「從程序員到架構師」,也可以提供給上述提問者參考,省下我講解的時間。雖然這裡主要講的是建構優化雲端服務的軟體架構師,但是大同小異,尤其在非技術的部分,例如溝通、架構、抽象分析、決策等能力,則多半也適用於其他類別的架構師。有興趣想理解架構師的人,或是想朝架構師發展的人可以大致瀏覽一下。以下是我的補充說明。

技能樹

有些人看到上述文章,可能會先被兩張「技能樹」圖片所震撼,一張是卓越的程序員(程式師)的技能樹,一張是架構師的技能樹,如作者所言,從程序員到架構師,是一個不斷經驗累積的過程,所以架構師不可能光是懂一堆高深的理論卻不懂得寫程式。然而各位如果比較這兩張技能樹,會發現有大不同,並不是單純靠累積經驗值就能升級的。

不過,請注意到,架構師有很多類型,技能樹有所不同,分享文可以作為參考,但是不要被綁住了。我個人不認為要刻意去把技能樹上的技能學全,重點應該在於融會貫通重要的技能,有一套能解決問題的好方法。

化學反應

因為經驗積累到後來, 重點不在於「量的增加」而在於「質的躍昇」 ,所以不是說你學過越多的語言和演算法、用過很多的工具、做過很多的專案、寫程式碼的速度超快,就能蛻變升級成為架構師。過程中必須產生類似化學反應,才能將經驗和能力整合後提升到另一個層次。但這個類似化學反應的蛻變的關鍵和契機因人因領域而異,很難說明清楚,分享文中也沒有多講。我最後會談一下這件事,並且分享一下我的個人經驗給朋友們參考。

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圖/ ShutterStock

重質不重量

為什麼說學了很多東西、專案做得再多,未必能成為好的架構師呢?好比你拿了五個碩士學位,是否可折換一個博士呢?當然不行,因為真正博士等級的訓練極為注重「質的躍昇」,看看學生是否能在融會貫通知識經驗之後,做出優秀的原創作品。同理,發表十篇二流的論文是否等同於一篇一流論文?做了十個「快老二」的研發專案,是否相當於做出一個高技術門檻的原創作品?當然不是。

當事人本身要具備足夠的基礎,其次則是要有適合的環境以及良師益友,否則恐怕學再多也難以濟事 。至於「質」要如何來認定呢?通常得透過實際戰果以及其他資深架構師的肯定來孚眾望,否則即使勉強掛上架構師的頭銜也是無用。

視野和典範

重質不重量的概念並不難懂,但實際上與當事人的視野有關。所謂「夏蟲不可語冰」,如果根本沒看過架構師,缺乏典範,那麼要如何評價一位架構師或是學習成為一位架構師呢?有些工程師長年賣力鑽研,成為某項技術項目的達人,但是技術達人並不見得具備架構師的能力。台灣的資訊電子業有不少的技術達人,但是在產業需要轉型提升的時候,需要構思前瞻和總體策略的時候,才會發現架構師的重要性。

架構師的光譜

架構師有許多種,有的偏軟體,有的偏硬體,但是大多數都要 軟硬兼備 的素養。分享文所談的雲端軟體架構師,比較偏向軟體技術,但是也要懂得系統架構和效能分析優化;台灣比較常見的是嵌入式系統的研發工作,過去的發展受限,往往停留在為硬體產品寫韌體(firmware)的層次,但是到了物聯網時代之後,就開始需要懂軟體的系統架構師來帶領方向。到了數據掛帥的今天,還要再加上AI和資訊安全的素養,又是另外的維度。

基本素養和專業能力

剛進入資訊科技領域的學生,由於從寫程式入門,往往過度熱衷於寫程式(或是完全排拒寫程式)以及沈迷於演算法。其實這些就像英文和數學一樣,是資訊科技人的基本素養,某些公司面試新進員工的時候,考驗程式寫作和演算法的功力,也是理所當然的事情。但是切莫以為基本素養就是專業能力,應聘資深工程師或架構師的時候,除了確認有基本素養之外,更加著重於專業能力。

什麼是專業能力呢?請參考一下技能樹。基本上,資訊工程系課程中有不少有助於培養架構師的課程,不要傻傻的覺得會寫程式就行。有些東西在大學和研究所時期不好好打基礎,到了業界就難了,尤其是與系統和硬體相關的技術,需要有環境與良師益友,才會事半功倍。

環境與良師益友

回顧我自己在求學和擔任工程師的過程,感到頗為幸運地找到不錯的環境和良師益友。我高中參加電研社開始奠定寫程式的基礎,大學則是從電子電路、嵌入式系統到大型電腦都碰過,尤其是後來出國念博士班時專注研究大型平行電腦效能優化技術的時候,有機會鑽研最先進的軟硬體,是我個人蛻變的關鍵和契機。

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圖/ Jacob Lund via shutterstock

之後到矽谷Sun工作的那幾年,有幸在效能工程部門,與處理機設計部門、高階伺服器系統架構部門、網路儲存產品部門、 作業系統核心開發部門、資訊安全研究部門、Web軟體發展部門的資深架構師共同合作,不僅實際驗證我的技能,也透過他們對我的讚許讓我拿到成為架構師一員的門票。

架構師的發展機會

在我選擇回國家教書的時候,有幾位具備架構師資歷的同事也離開公司回到他們的祖國貢獻於科技業。好幾位回去中國發展的同事,獲得政府的挹注,後來發展得很不錯。相形之下,台灣資訊產業轉型提升的步調頗為緩慢,無論是產業或學術,鮮少人了解架構師的重要性,願意長期積累技術經驗成為架構師的人少得可憐,乃至於大多數人連架構師是什麼都不大清楚。但有趣的是,這幾年業界想轉型,三不五時就會有朋友要我推薦架構師。

我分享以上這些個人經驗和看法,不是想往自己臉上貼金,只是想告訴學生們什麼是架構師以及如何把自己培養成架構師的歷程。當然,我不是什麼厲害的架構師,只是當年有幸從多位厲害的架構師身上學到一些皮毛而已,不過我認為我這點皮毛,在這個架構師罕見的學術環境,還是有點價值,也歡迎理解成為架構師的難度後仍想成為架構師的學子們一起來學習。

本文由洪士灝授權轉載自其Facebook

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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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