離岸風電MIT帶動千億商機？開發商吐苦水：國產化遭逢大挑戰|數位時代 BusinessNext

離岸風電MIT帶動千億商機？開發商吐苦水：國產化遭逢大挑戰

政府發展離岸風電，不只要發綠電，還期望帶動產業，雖然是政府的美意，不過在現實面上，開發商仍遇到一些挑戰。

CIP將陸上變電站統包給東元電機，合約金額20億元

CIP負責開發彰芳、西島兩座風場，裝置容量達600MW，其規劃第一階段100MW將於2021年併網；第二階段500MW將於2023年併網，其中2023年併網，須負擔風機零組件國產化重任，不過風機零組件技術門檻較高、零組件認證嚴格，被視為風電國產化的指標項目之一。

CIP自去年到今年8月不停地與台廠簽約，包括62座水下基礎下單給世紀鋼、風機運輸與安裝工程交給台船環海，以及水下基礎運輸暨安裝與樺棋營造合作；今日又將陸上變電站統包給東元電機，從設計、採購到施工百分百由東元執行，合約金額近20億元，預計明年初施工。

不過最關鍵的風機零組件，需待8月中旬由合作的風機系統商MHI Vestas公布細節，在風機零組件國產化上確實碰到挑戰。

國產化政策應務實，呼籲移除不具可行性的項目

CIP台灣區執行長侯奕愷表示，期望政府務實看待本土化的困難點，風機零組件多達16項本土化項目，他認為世界上沒有任一個國家有這樣的要求，即便離岸風電大國英國，在本土化比例也沒有台灣高。他認為政府應移除不具可行性的國產化項目。

CIP台灣區計畫開發長許乃文舉例，風機當中的「功率轉換器」是日本三菱重工（MHI）與母公司Vestas簽署的全球獨家專利，就太不可能釋出這項專利，對他們來說不公平、也沒有可行性，呼籲政府能夠更「現實」地看待國產化。

東元電機代理總經理連昭志也認為，台廠投資離岸風電要顧慮因素很多，有些技術台灣需從零開始培養，需顧及技轉的時間與條件，以及做出來的產品需具備一定的品質才能出貨，牽扯到風場併網時程。或是某些零組件技術程度低，台廠雖有機會做，但利基市場小，投資報酬率也不高。在離岸風電有併網時程的限制下，在國產化上更應務實看待。（純網銀搶人大戰！3團隊徵才開跑）

對此工業局回應，每年須完成的國產化項目，當初在與開發商簽約時都已說明白，若開發商在執行上有遇到困難，政府也願意溝通，待收到CIP產業關聯性方案後，會與審查委員進一步討論。

多數台廠無實績，銀行融資遇挑戰

此外，執行本土化也碰上融資問題。CIP表示，目前已開始籌備專案融資，融資金額超過新台幣900億元，銀行團會逐一審視本土化合約，由於多數合作台廠在離岸風電上沒有實績，能否蓋好風場也引發疑慮。

對此，CIP盼能夠以進口搭配本土的方式，希望政府可彈性調整本土化項目，要求百分百國產化，仍具有困難度。

目前CIP採取台廠合資方式，藉此提升銀行的信任度。例如世紀鋼就跟丹麥Bladt合資成立世紀鈽錸特公司；台船環海也是台船與比利時海洋工程DEME集團旗下GeoSea公司合資成立。為因應融資要求，CIP將提前在8月底繳交國產化報告。（為國家科技把脈，張忠謀給兩帖藥）

而眾多開發商關注的第三階區塊開發，近日傳出政府將在8月底釋出第三階段區塊開發招標規格。CIP台灣區執行長侯奕愷認為，政府應先審視國產化現況，還不要太快跳進第三階段，再加上今年還有中鋼、海龍團隊都要繳交國產化報告，目前都在忙著盤點國內供應鏈生產時程。他認為明年再公布區塊開發相關規則時間點較為合適，一方面也可以與選舉脫鉤。

責任編輯：蕭閔云

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。