4千萬百分百國產打造!搭乘MIT自駕小巴一日遊初體驗
4千萬百分百國產打造!搭乘MIT自駕小巴一日遊初體驗

全球學界、業界以及各國政府近年都爭相投入研發自駕車,對台灣來說,已經進入新的里程碑。

造價4000萬元的「WinBus」,是由經濟部所屬法人車輛中心(ARTC)主導串連各廠商,100%國產的自駕車。今年第四季,民眾就可以搭乘WinBus暢遊鹿港小鎮,體驗如捷運般的便利。

WinBus將有望成為台灣第一個進入自駕車沙盒(Sandbox)的無人車,順利的話,官方預估經兩年的沙盒測試後,2021年就可以開始量產。

沒有方向盤、油門,WinBus最大時速可達50km/h

比起國內先前用大巴、轎車、高爾夫球車改裝的無人車,WinBus因為是完全從頭設計打造,外觀上不僅俐落,還多了強烈的現代感。

車輛內裝採類似遊艇的環形座位,搭配皮質座椅,乘坐起來相當舒服,特別的是,WinBus是雙向車頭設計,具備雙軸轉向、雙軸驅動動力的功能,跟捷運的設計一樣,也就是說WinBus可以依營運方向,隨意切換車頭,因為是Level 4等級的無人車,車內沒有配置方向盤、煞車、門踏板,工作人員會從遠端後台監控自駕車,如果是第一次搭乘無人車,將顛覆你對車子的想像。

WinBus
特別的是,WinBus是雙向車頭設計,具備雙軸轉向、雙軸驅動動力的功能,跟捷運的設計一樣。
圖/ 攝影 / 高敬原

車輛中間有長條狀的資資訊顯示器,能告知乘客自駕車即時資訊,車頭與車尾皆有投影機,會顯示 WinBus 從周遭環境中蒐集的道路狀況,接著透過車載電腦演算且避開路障、行人。WinBus最多可以乘坐15名乘客,電力全滿單次續航可以行使 70 公里,最大時速可達 50 km/h。

WinBus
車頭與車尾皆有投影機,會顯示 WinBus 從周遭環境中蒐集的道路狀況,接著透過車載電腦演算且避開路障、行人。
圖/ 攝影 / 高敬原

根據《數位時代》實際搭乘體驗,WinBus行駛的狀況非常穩定、安靜,行駛速度也不快,ARTC在試乘中加入幾個情境,像是有行人突然衝出馬路,車輛急煞的速度相當快,由於車內沒有安全帶,稍有不甚很有可能會造成危險;車輛周遭有行人、車輛時會先減速再停車;在遇到紅綠燈時,光達、攝影機會辨識燈號決定要停止或前進。

目前WinBus偵測周遭環境的反應非常敏感,試乘中有落葉、乾草飛出,車子也有可會反應過度急煞,ARTC表示,接下來目標就是加強辨識能力,判斷該物體是否有生命,以及是否會對行車安全造成威脅。

從車體到軟體,100%國產打造的自駕車

過去台灣做自駕車研究,都是由既有的車輛改裝而成,「從蹲馬步開始,硬底子功夫。」ARTC研發處協理翁國樑自豪地介紹無人小巴WinBus,因為從車體到軟體,全部都是由ARTC統合20幾家動力、電能、車體製造、系統整合、轉向系統等20家以上廠商一起打造100%國產。

ARTC董事長黃隆洲解釋,由於系統完全由台灣本土製造,要適應多摩托車、道路狹窄等亞洲特色的交通狀況,也就更容易排除問題。WinBus是一台達到美國汽車工程師協會(SAE)Level 4等級的無人車,意思是在固定路線或封閉式場域內,車輛無須人為介入,就能完成所有駕駛,但仍需配有一名隨車人員。

WinBus
WinBus光是定位系統就有三套,比特斯拉(Tesla)的一套還多,在定位的精準度上,能從目前國際上的30公分縮小到20公分,可提升對準停車格的準確度。
圖/ 攝影 / 高敬原

WinBus光是定位系統就有三套,比特斯拉(Tesla)的一套還多,在定位的精準度上,能從目前國際上的30公分縮小到20公分,可提升對準停車格的準確度。WinBus的車體外觀,設有2D與3D光達(Lidar)、雷達、攝影機,可以蒐集周圍車輛環境資訊,在複雜的交通狀況下做出決策,且可以做到在白天、夜晚辨識行人、車輛能力。

去年11月,台灣立法院已經三讀通過《無人載具科技創新實驗條例》,展現政府對產業的重視。(中國無人駕駛進度催油門,武漢發出3張無人車商用牌照

WinBus將有望成為台灣第一個進入無人小巴沙盒實驗的車輛。ARTC表示,預計在今年第四季WinBus將以固定路線的方式,從ARTC發車,行經台灣玻璃館、緞帶王觀光工廠、白蘭氏健康博物館、彰濱秀傳健康園區、鹿港天后宮。

預估兩年的沙盒測試後,2021年就可以開始量產,提供規模化的接駁服務。

責任編輯:陳映璇

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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