中國無人駕駛進度催油門,武漢發出3張無人車商用牌照
中國無人駕駛進度催油門,武漢發出3張無人車商用牌照

集眾多科技於一身的無人車,是全球學界、業界以及各國政府近年都爭相投入資源的題目。就在本周,中國武漢向百度、海梁科技、深蘭科技這三家公司,發出首張無人車商用執照。

這意味著,無人車將可以進行商業營運,初期會在位於武漢的示範區展開測試。台灣也有新進展,國內第一張無人車牌「0001」,日前已經在新竹發出,無人車像電動機車普及的那天,難道已經不遠了嗎?

陸頒發無人車商用牌照,3家公司奪得

昨(22)日,中國位於武漢的國家智能網聯汽車測試示範區正式揭牌,官方發給百度、海梁科技、深蘭科技這三家公司,首張無人車商用執照。

這三家公司將可以在公開道路上,使用無人車載客進行商業化營運。綜合陸媒報導,初期將開放無人車隊在示範區內試營運,未來將逐步擴大營用範圍。

之所以會選在武漢,是因為武漢是中國最大的5G無人車示範區,場景十分多元,園區內涵蓋住宅區、工業區、商辦區以及旅遊景區等,初期規劃一條長約28公里的智慧車聯網示範道路。

不只是中國,本月初台灣交通部已向新竹市與工研院機械所發出全台第一張,編號為「0001」的自動駕駛車試車牌,正式掛牌於Chrysler Pacifica型號的全白自駕車「小白1號」,預計10月就可開進新竹漁港,成為全台第一部於開放場域上路的自駕車。

自駕車試車牌「0001」
交通部已向新竹市與工研院機械所發出全台第一張,編號為「0001」的自動駕駛車試車牌。

台灣行政院自108年1月1日起,通過《無人載具科技創新實驗條例》,交通部也增修《道路交通安全規則》第20條,讓自駕車有望掛試車牌上路實驗。新竹市政府與工研院簽訂MOU,並在7月時於沙崙自駕車測試場,達成中央驗證合格標準,順利取得全台第1張編號「0001」的試車牌照。

自駕車試車牌「0001」
編號0001的自動駕駛車,預計10月就可開進新竹漁港,成為全台第一部於開放場域上路的自駕車。

有別於過去在園區、校園內的封閉測試,新竹市長林智堅強調,有了車牌的「小白1號」,將可在真實道路進行各種路況測試。未來會辦理說明會、演練,並於沿途設立相關警示牌,以40公里限速行駛。

無人車目標:商業化落地

「商業化落地」對許多業者來說是目標,站在政府的角度,卻是一條需要謹慎衡量的界線。

車輛工程學會(SAE)、美國國家道路交通安全委員會(NHTSA),將無人車發展分為五個等級。豐田研究院(TRI)執行長Gill Pratt博士曾說,等級在Level 4 以下的無人車,技術上都大致成熟,真正的關鍵是如何找出可行的商業模式?

這個問題是許多公司、政府投入大量研究經費與資源,紛紛想搞清楚的事情,在人才招募、經費爭取上,也形成一種不能落後的競賽。嚴格來說,現在的無人車隊營運,都還處於「預商業化」階段,大多數都沒有真的收費,或著業者也還正在摸索潛在的商業化模式,且駕駛座都須配有安全駕駛員。

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百度與金龍聯合汽車共同開發的無人小巴「阿波羅」,去年七月起陸續投放到北京、深圳、武漢等中國城市測試。

以這次取得無人車商用執照的百度來說,與金龍聯合汽車共同開發的無人小巴「阿波羅」,去年七月起陸續投放到北京、深圳、武漢等中國城市,在半封閉的場域進行測試。「阿波羅」採用阿波羅自駕車開放平台,最高時速可以達到40公里,且能夠連續行駛100公里,車身配有Lidar(光學雷達)、超聲波雷達等傳感器,除了基礎的辨識路障、判斷車流、識別路牌等,還能做到自動停車、臉部辨識、駕駛疲勞度偵測等功能。(百度與軟銀合作,將出口L4等級無人車至日本投入長照接駁

此外,Alphabet 旗下無人車子公司Waymo,從去年12月開始,在美國亞利桑那州鳳凰城(Phoenix),向部分用戶推出無人計程車服務「Waymo One 」。根據外媒《The Information》報導,有70%的乘客給出五顆星的評分、30%給出四顆星或更低。未來還打算在車上提供免費 Wi-Fi,以及無廣告的串流音樂服務 Google Play Music,乘客能播放自己喜歡的音樂列表。(Uber要當心了,Waymo下月推出全球首個無人計程車服務

Waymo
Alphabet 旗下無人車子公司Waymo,從去年12月開始,在美國亞利桑那州鳳凰城(Phoenix),向部分用戶推出無人計程車服務「Waymo One 」。
圖/ shutterstock

無人車生態複雜,普及仍有難度

無人車產業背後有龐大的商業利益,無論是德國福斯、日本豐田、美國通用這三大車廠,或是Waymo、Uber、Lyft、蘋果、百度都積極全力投入,誰能是最後的贏家,還很難定論。

加上無人車仍存在許多問題,像是百度的無人小巴「阿波羅」,被批評行車速度緩慢、運作不順暢;Uber無人車也曾在亞利桑那州撞死路人。

無人車生態系牽涉層面複雜,工研院機械所所長胡竹生認為,無人車要上路,必須面對開放道路上的種種交通狀況,需要法規、技術以及跨產業的配合才能實現。取得牌照只是第一步,無人車要能真正在民眾日常生活中上路,恐怕還需要一段時間。

責任編輯:陳映璇

參考資料:GlobaltimesReutersThe Information

關鍵字: #自動駕駛
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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