馬斯克買下電腦視覺新創，明年特斯拉無人計程車上路玩真的|數位時代 BusinessNext

目標2020年實現全自動駕駛，特斯拉買下新創加速技術進程

在馬斯克的設想中，具備完善自駕技術的情況下，未來特斯拉車主將能在暫時不用車時，將愛車化為無人Uber為大眾提供乘車服務；並計劃推出自營無人計程車隊伍。

DeepScale成立於2015年，至今已完成3輪融資，從各方投資者手中籌措了超過1,800萬美元資金。由於本次交易並未公布，尚不知特斯拉是以怎樣的價碼，買下這間電腦視覺新創。

DeepScale的主要目標是為汽車創造以低成本、低功率的處理器，驅動高精準度電腦視覺技術的方法。這套系統能與感測器、繪圖系統、規劃與控制系統結合應用，讓汽車知曉身邊的一切大小事，加強無人車的運行能力。

該公司聲稱，他們致力鑽研的技術，將使任何等級的車種，都能平等享有自動駕駛功能，對於自動駕駛技術的商業化來說，無疑將扮演非常關鍵的潤滑劑角色。

Autopilot團隊失血嚴重，藉收購注入新鮮血液

實際上，特斯拉Autopilot開發團隊正面臨難關，由於Autopilot技術開發進度不如預期讓馬斯克不滿，已有核心工程高管出走。

5月初馬斯克免職了Autopilot團隊主管Stuart Bowers，隨後至少有11名工程師離開團隊，使特斯拉流失了大約10%的軟體工程人才。

因此，藉由將DeepScale納入麾下，除增強自動駕駛技術外，也能大大補充近幾個月失血嚴重的Autopilot團隊，為其注入新鮮血液。

DeepScale創辦人Forrest Iandola就在Twitter上表示，他在本週加入了特斯拉Autopilot團隊，並期待接下來能與深度學習、自動駕駛領域的尖端人才共事。

4月舉辦的發表會中，特斯拉首度發表自研自動駕駛晶片，目前這些晶片已應用在Model 3、S、X等旗下車款上，並預計1年至2年內，推出效能3倍的新版本晶片。

馬斯克相信，這些晶片已經符合無人車的需求，唯一欠缺的只有軟體層面。這半年來，特斯拉也維持為Autopilot系統開發新功能，9月下旬時才公布10.0版本更新，像是讓愛車在停車場找到自己的智慧召喚等多項新功能。

責任編輯：陳映璇

企業高速成長，市場最先看見的是業務營收與市場排名的飆漲，但真正決定企業能走多遠的，往往是水面下看不見的IT與營運骨幹。

諾億保經就是一個經典案例。

2024年，諾億保經的全年保費規模約28億元，隔年直接翻被衝破60億，今年，更預計挑戰120億到150億大關，強勢躍居台灣前十大保經公司；業績快速成長的同時，諾億保經的組織配置也很精實：外勤業務團隊約500人，負責核保、行政與稽核的後勤單位卻僅約30人。

值得特別注意的是，隨著營收在短時間內翻倍，受到考驗的不只是業務能力，也包括後台系統、資訊設備、網路、資安，以及法遵與內控能否同步跟上。

諾億保經總經理賴柏翰直言：「客戶資料是諾億保經的核心資產，特別是我們以投資型保單為主力業務，對個人隱私與財務資訊的防護要求極高。」此外，隨著營運規模擴大，金管會對資訊安全與內控稽核的監管標準也隨之提高，必須重塑IT與資安體質以回應高速成長。

評估完自身資源後，諾億保經做了一個重要決定：不從零自建IT團隊，而是採取資訊外包模式，提供企業擴展所需的支援。

諾億保經總監張維倫表示：「我們需要合作夥伴提供完整支援，自由系統不僅具備金融產業經驗與深厚維運實力，還能提供一站式服務，因而雀屏中選。」由自由系統負責台北與台中辦公室的端點設備、儲存架構、網路與資安維運等工作。

診斷重於工具：先清查環境盲點，再談防禦升級

缺乏專職資訊人力的中小企業或快速成長型組織，很常陷入一個迷思：市場上出了什麼新工具、新架構，就急著導入；然而，自由系統的作法是先回歸營運本質：盤點現況。

在雙方正式簽約前，自由系統的顧問團隊便深入檢視諾億保經的既有環境，找到一個最急迫的營運隱患：內勤行政人員與外勤業務人員，竟在辦公室內共用同一套網路網段，這意味著外部裝置一旦連網中毒，極可能直接橫向感染存放敏感保單資料的內部系統，為降低風險，自由系統隨即協助諾億保經進行網段隔離與權限切割，在第一時間化解安全未爆彈。

這套「先釐清現況、確認優先級、消弭落差」的邏輯，也體現在資安合規的推進上。

自由系統服務顧問黃麒翰以ISO 27001認證輔導為例指出：「諾億的認證合規由專職顧問主導，但底層關鍵的端點偵測回應（EDR）、託管偵測回應（MDR）、防火牆規則、特權帳號管理及硬體資產盤點，全由自由系統提供技術支援。我們的目標是替企業建立完整的『環境可視性』（Visibility），讓風險一目了然。」

對諾億保經來說，資訊設備、網路與日常維運雖然是營運不可或缺的基礎，卻不是公司的核心業務，如果自行建立完整IT部門，不僅要負擔人力成本，也必須長期維持涵蓋網路、設備、資安與系統維運的專業能力；相較之下，將這些工作交給自由系統的專業團隊負責，諾億保經可以將時間與精力放在可直接創造營收的核心業務。

「與自由系統合作至今，我們不僅更好強化IT體質、順利補強合規缺口，也為接下來的AI應用打下穩健基礎。」張維倫如是說道。

從防守走向進攻：雲地協同架構，讓AI真正走入第一線

IT與資安基礎逐步穩定後，諾億保經開始將資源放到下一階段：如何利用AI提升業務與營運效率。

在業務端，諾億嘗試透過AI實現「保險情境遊戲化」。

賴柏翰指出，一般客戶很難體會重大疾病帶來的財務衝擊，與其單向說明「萬一罹癌怎麼辦」，不如透過AI模擬動態情境，讓客戶在虛擬人生中面臨關鍵決策；甚至，將台股加權指數、S&P 500走勢融入情境，模擬面臨資金缺口時，抵押借款或贖回投資將對個人資產產生何種實質影響，讓保險規畫轉化為主動的探索體驗。

同樣的邏輯也導入內部培訓與後勤自動化。

過去高度仰賴資深講師與紙本教材的訓練流程，被轉化為AI互動式推演，讓500位業務能在高度擬真的客戶抗拒或理財情境中反覆演練，大幅縮短新人上手週期。至於在行政方面，傳統業務助理得耗費大量時間進行分類、掃描、校對保單文件的繁瑣流程，也交由AI與自動化工具處理，助理僅需做最終核對與歸檔，使30人的後勤編制得以支撐暴增數倍的合規案件。

在AI探索的過程中，自由系統就像是諾億保經的IT團隊、協助評估與提供所需產品服務。

自由系統售前顧問劉威利強調：「金融保險業涉及大量機敏個資，絕不能盲目把所有資料拋上公有雲AI。」因此，自由系統協助諾億精準劃分「地端與雲端邊界」，例如，哪些非機敏資料可藉助雲端模型運算、哪些敏感核保數據必須保留在地端進行私有化推論，並協同評估相應的地端硬體算力與加密機制，讓創新應用不以犧牲資安為代價。

總的來說，從28億飆升至百億規模，諾億保經展現了一家新銳金融服務企業的高敏捷度；而自由系統則證明了託管服務（MSP）已不再只是被動的修電腦與顧網路，更是高速成長企業在架構選擇、資安風控與AI轉型路上，不可或缺的最佳夥伴。