macOS重灌教學，還可自動更新到最新版本|數位時代 BusinessNext

一.重新安裝macOS教學

1.回復為原廠設定，使用最初的macOS版本
以下是使用MacBook Air2012年中、macOS 10.14 Mojave做為範例，而我原有系統是macOS 10.12 Sierra，出廠時預先裝載的是OS X 10.8 Mountain Lion。如果要重新安裝務必要在有無線網路的環境才行，沒有網路的話請參考以下教學：重灌Mac必備！製作macOS可開機USB系統隨身碟教學

進行接下來的操作前務必先備份手邊的重要資料。

步驟1
首先，開機時在蘋果畫面出現後立即按下組合鍵（來源）：
- Command（⌘）-R：安裝Mac上所安裝的最新版macOS。
- Option-⌘-R：升級到與Mac相容的最新macOS。
- Shift-Option-⌘-R：安裝Mac隨附的macOS，或仍提供使用的最接近版本。

就我的狀況來說，如果我要停留在10.12但是升級到10.12.6，就使用同一個組合鍵；如果我想要升級至當前最新的10.14 Mojave（最新版為10.14.6）那就使用第二個組合鍵；若要回到一開始出廠時提供的10.8 Mountain Lion就使用第三個組合鍵（如果最早版本已經不再提供就會選擇最接近的版本）。

步驟2
進入工具程式前macOS會要求使用者連線到可用的WiFi無線網路。

步驟3
接著就能從OSX工具程式裡點選「重新安裝OSX」，這也是最簡單、快速重製系統並恢復到原廠設定的方式。在工具程式中還能選擇從TimeMachine備份回復（如果是macOS損毀而無法正常進入系統時也可以在這裡復原），另外還有最重要的「磁碟工具程式」。

一般來說，我會習慣到「磁碟工具程式」裡利用「清除」功能將磁區全部刪除，然後重新分割為自己需要的配置方式，不過要注意的是這作法就如同格式化磁碟，硬碟裡原有的檔案都會全部消失，無法復原，記得要預先把資料備份起來。

步驟4
如此一來就能為Mac重新安裝作業系統（在這裡還是非常古老的OS X Mountain Lion，實在有點懷念當初的OSX啊…）。

二.以最新的macOS版本重新安裝電腦

步驟1
不過我不是會持續停留在舊版的人，我大多會跟上穩定版（Stable）釋出的日期，也盡量使用新的技術，畢竟我日常工作使用並沒有非得使用舊版的理由，而且在測試一些東西時如果使用新版或許也會和當前狀況較為貼近。

因此我在重新開機後使用Option-⌘-R組合鍵，就能在重新安裝時使用最新版macOS。

步驟2
我在升級為Mojave時發生一個小問題，就是原有硬碟沒有「GUID分割區配置表」架構，工具程式提示我必須要先清除原有硬碟、重新選擇架構才能繼續安裝Mojave。

透過「磁碟工具程式」一開始找不到選擇的項目，後來才知道要點選左上角選項，然後從下拉式選單點選「顯示所有裝置」。

接著從左邊點選你要清除、格式化的硬碟，就能在下方找到「架構」選項，如果要安裝Mojave記得要選擇「GUID分割區配置表」，格式部分我建議就使用「APFS」以獲得最佳效能。

步驟3
接著結束磁碟工具程式，回到主畫面後選擇「重新安裝macOS」就能重灌Mac囉！

依照macOS安裝流程進行不會太困難，整個過程大約需要半小時左右，前面有提到macOS會透過無線網路下載必要的安裝程式，因此不用另外準備USB隨身碟或是安裝程式，非常快速簡單又方便。如果你是使用MacBook的話，也建議保持電源在連接狀態（就是插上插座）會比較安全喔！

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。