為國家科技把脈，張忠謀給兩帖藥：做基礎研究、培訓AI人才|數位時代 BusinessNext

2020年全國科技會議將召開，科技部為大量徵求產學界意見，第一場策略高峰圓桌論壇2日登場，廣邀18位產學界大老，針對如何讓科技創新驅動經濟成長、如何因應第四次工業革命、如何促進政府與民間合作擴大科研動能及因應人口結構變化對科技影響四大議題給建言。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
這場閉門圓桌會議由副總統陳建仁親自主持，4年前台積電創辦人張忠謀曾轟政府政策制訂沒邀產業界加入，今年科技部部長陳良基除特邀張忠謀與會，台哥大總經理林之晨、Google台灣區總經理簡立峰、和碩董事長童子賢等7位業界大老，台成清等4位校長，共計18位產官學界人士與會。

身為產業界的重量級大老，張忠謀會中三度積極發言，給政府兩大建議，首先是政府該投入「對的」基礎研究，其次是大力培育AI人才。

跟民間競爭，政府缺乏基礎研究

鼓勵台灣投入基礎研究投資，張忠謀在會中直言，政府投資基礎研究比他國低，是因為1,000多億元科研預算中，太少投入基礎研究，「多數都在與民間競爭」，爭相投入熱門的主題。

張忠謀說，政府預算在基礎研究配比太少，而且在選擇做哪個基礎研究，還得看有無人才；若有特別傑出的人才就該多投入，而非所有基礎研究都做。根據人才做選擇，「因人而選」才對。

張忠謀說，由科技創新驅動經濟成長，這觀點一般而言沒問題，但「程度」上意義不同，有些科技創新要花長久的時間才會開始驅動經濟成長，有的則只要半年到一年就有成果。

因此他建議，政府必須要有足夠判斷力，能區分兩者程度的不同，不要一下子投資太多在要等二十年才有經濟成果的專案，甚至避免不可能有成果的投資。（純網銀搶人大戰！3團隊徵才開跑）

張忠謀說，因為市場經濟，民間科研預算5,000億元一定會用在最能推動生意成長的地方，但政府1,000億元投資方向則要調整。

台灣是小經濟體，能否支持做基礎研究呢？張忠謀說，「我們應該找出台灣的長處，基礎研究上，如果台灣有一位好的人才，由他帶領做具世界領導潛力的基礎研究，那這個基礎研究應該可以做。」

推動第四次工業革命，政府該大力培訓AI人

從政府立場，該如何幫助民間推動第四次工業革命？張忠謀建議，政府能做的是：訓練AI人才。

張忠謀說，台灣現在很少AI人才，大公司可以自己訓練，比方台積電訓練很多AI人才，不是要做了不起的事，而是當AI發展成熟時，可以思考如何幫助產能優化；但大公司能做，中小企業沒有能力，所以政府應該訓練一些AI人才，供給民間企業來用。（AI門檻快速降低，李開復：不需頂級科學家，有AI工程師就夠！）

張忠謀曾是工研院院長，他也點出過去工研院有兩大任務（mission）：一個對產業技術移轉，另一個是人才培育。過去工研院多以產業的技術轉移為主要任務、人才培育為輔，他建議現在應該要顛倒過來，應以人才培育為重點。

由於我國資源有限，因此他也支持產業上中下游做適當分工。陳良基解釋到，未來將調整政府在科研體制中游的地位，未來朝上游整合並以基礎研究為重，投入優秀項目發展。

面臨少子化，攬才成為提升國際競爭力方式之一

當然，將預算投資在對的人才身上是一件重要的事，但問題是：人才在哪裡？這是我國、乃至於全球目前遇到最棘手的問題。

根據世界人口綜述（World Population Review）的報告指出，我國少子化可是有受到國際認證，在200個國家的排名中吊車尾，平均每名婦女只生1.218個孩子。

中研院院長廖俊智說，第四次的工業革命需要的是充足的人力資本，我國正面臨社會高齡少子化，直接影響就是未來大學人口下滑，其中科技類人口6到7年內將下降1/4，當中工程跟資通訊人才將會下降最多。

針對這點，陳良基在會後受訪時也表示，政府對於科技政策的發展應該要從現在就開始，同步考量如何給大學、產業更多彈性，讓他們在國際攬才上能更具有競爭力。

與會的幾位頂尖大學校長對這塊就有提到，針對法人的鬆綁、大學的鬆綁，都可以帶給大學更多彈性跟資源，讓他們在國際攬才的競爭力上可以提升，同時也要將中上游可以做一個適當的結合，才是正確作法。

陳良基也強調，這次的圓桌會議主要是邀請產官學界將議題、可能性提出來，以利未來全國科技會議的招開跟規劃，而相關議題的解決方案也應該會在那時候才會比較明朗。

責任編輯：陳映璇

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。