AI餐廳訂位沒那麼神！Google Duplex部分通話由人工代勞|數位時代 BusinessNext

AI餐廳訂位沒那麼神！Google Duplex部分通話由人工代勞

Google Duplex餐廳訂位服務現在已大規模開放美國地區Android、iOS用戶使用，經外國媒體測試發現，其過程中仍有Google員工的協助。

避免訂位失敗，Duplex仍需人力從旁輔助

外媒《紐約時報》身先士卒撥打數十通電話，測試Duplex成效如何。儘管AI表現不賴，他們發現撥打的電話中，有相當比例其實是交由人工負責通話，而非AI處理。尤其訂位成功的4次通話中，其中3次是由人工協助完成，僅1通是AI從頭到尾獨立溝通。

有趣的是，如果詢問對方是否為人工智慧（機器人），Google員工也會笑著否認，並未假裝是AI。

根據Google的回應，他們坦承透過Duplex功能撥打的電話中，其實約25%左右是由Google呼叫中心員工開始通話，並且另外約15%的電話中途會有人力介入協助訂位。

Google解釋，人工介入主要是為避免訂位失誤，影響重要飯局。他們會依據各種情況、指標決定一通電話是否要轉交人類負責，舉例來說，若無法確定公司內是否有人已經先行訂位，又或者使用者帳號有被誤認為垃圾訊息來源的可能性時，諸如此類的情況下，保守起見會由人工協助訂位服務。

顧客體驗優先於自動化

儘管有時仍需人力從旁協助，這並不代表Duplex純粹徒具虛名。在紐時記者其中一次測試中，Duplex成功展現如同當年在Google I/O舞台上，驚豔眾人的溝通能力。

《紐時》透露，餐廳負責人不太確定訂位內容，反覆詢問Duplex訂位細節時，AI相當有耐心地一一進行回覆，甚至當對方拋出「是否有小孩？」這樣超出所知資訊的問題時，AI依舊能從容地應對，「我其實是幫忙顧客訂位，所以不太清楚。」餐廳負責人也欣賞AI靈活的應變能力，如同和真人在對話。

雖然Duplex最初是以語音訂位功能成為焦點，但實際使用這項功能時，打電話卻是「備用選項」。允許的情形下，AI會先透過OpenTable、Resy與Yelp等線上餐廳預訂平台進行線上訂位，如此一來只須填寫資料即可。若餐廳不在平台上，才會嘗試打電話。

Duplex正處於剛起步的階段，需要人力時刻關照、監督對話過程，儘管對於AI工具而言，這似乎有點諷刺，但Google將顧客體驗放在首位，他們認為自動化是件循序漸進的任務，並不急於求成，盲目躁進反倒會讓使用者體驗變質。

目前Duplex也透過各地用戶的預約紀錄，以及呼叫中心員工協助訂位累積的數據，一步步提升AI溝通能力，降低人工輔助的需求。相信在不久的未來，Duplex將能更勝任這份工作。

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。