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 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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