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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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