美國跳過5G一步登天？川普在Twitter上心心念念的6G，高通首度開口回應|數位時代 BusinessNext

中國速度比美國還快，川普只好跳級6G？

若以5G來看，通訊領域的國家代表隊所謂的「提早投入」，到底有多早？

2019年5G開始逐步邁入商用，但早在五年前，高通已經開始著手制定5G網路技術標準，但若要追溯到更「古早」的時期，高通工程部門執行副總裁暨技術長Jim Thompson表示，早在1993年，高通就設計了一個全新的蜂巢式架構來支援2G網路，該架構一步步演進到3G、4G，如今成為5G第一大應用場景eMBB（增強行動寬頻）的基礎，都是環環相扣的過程。

綜觀全球5G布局概況，美國和中國無疑都在前段班，在中美貿易戰的籠罩下，無論是專利技術還是基礎設備，美國都不想讓華為專美於前，於是兩國各自的「5G布局速度」，便成為全球的關注焦點。

兩國現有布局方式已經定調：美國先主力採用NSA（非獨立組網）布建核心網，並計劃Sub 6及mmWave（毫米波）兩種頻段混合搭配；而中國在今年6月正式發放執照後，則是專心採用Sub 6，在政府全力支持下，盡可能加速走向SA（獨立組網）。

「中國正在火力全開，但這次不同的是，相對其他國家，中國政府引領了部署的速度，」在上週於紐約布魯克林結束的T2高峰會上，高通執行長Steve Mollenkopf表示。

Verizon執行長Hans Vestberg也指出，中國在5G早期的部署上強度就很高，在很短的時間內就會達到下一個里程碑，畢竟誰能更快大規模布建，就能更快推動新應用及商業模式，也難怪在「小落後」的局面下，川普一番話，一直被外界解讀成要不走尋常路，直接越級部署6G。

但針對6G，高通早已不是表態的第一人。

華為創辦人暨執行長任正非在9月27日透露，華為已經開始涉獵6G，並且5G、6G技術採齊頭並進的策略研發，但在商業化以前，還有相當漫長的路途要走；聯發科先前也表示在芬蘭設置研發中心，開始著力於6G，而投身於此的還有NOKIA的貝爾實驗室。

但目前還沒有人能真正定義到底什麼是6G，更別說它的特性和應用場景，一切仍處於非常初期的研究階段而已。

2020年5G重點，不只是手機

「2019是非常特殊的一年，有高頻、低頻、SA、NSA，我們把所有4G的技術，統統放在一年中實現，」高通資深副總裁暨4G/5G業務總經理Durga Malladi說道。

高通分享，目前全球已經有超過30家電信業者推出5G網路，多數仍是以Sub 6為主，綜觀讓消費者最有感的，還是非5G手機莫屬。

在高通推出「Snapdragon 855+X50」的5G解決方案後，如今包含5G手機、CPE（客戶終端產品）在內，已經有超過150個裝置有5G聯網能力，而這數字在今年6月還只有75個，短短3個月增加一倍。

然而，5G和4G最大的區別，是在產業中百花齊放的應用，高通在聖地牙哥現場也把更多5G的應用場景擴展到C-V2X車聯網、工業物聯網、XR（VR、AR、MR）⋯⋯等等。

在2020年會發生的事，將有更多5G的垂直領域應用誕生。

責任編輯：陳映璇

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。