市占率不到5%，又想做支付標準？台灣Pay的平台夢為何推不動|數位時代 BusinessNext

市占率不到5%，又想做支付標準？台灣Pay的平台夢為何推不動

台灣Pay目標打造QR Code共通支付標準，提升國內行動支付使用率，目前已拉攏9家電子支付業者欲加入共通規格，但業者其實各自有盤算...

不做品牌跟業者競爭，台灣Pay董事長：我們是中立平台

針對立委批評台灣Pay旗下行動支付投入大筆行銷預算，市占率仍沒有成效。台灣Pay董事長林國良端出數字回應，截至今年九月，串接商家數超過9萬家、整合生活帳單與稅單逾5,700種、可使用卡數達949萬張卡、交易金額逾520億，且1到9月的交易金額，是去年同期成長的3倍。林國良認為，台灣Pay業務推動已初具成效，沒有打掉重練的問題。

台灣Pay不只做行動支付而已，還承擔「支付大平台」的重任，目標制定QR Code共通支付標準，解決市面上支付工具各有一套規格。台灣Pay這套共通標準，能解決商家多對多串接、民眾下載一堆App的困擾，無論是支付業者發展的「自有錢包」或加入「共用錢包」，都可以加入「共通支付標準」與服務網絡，讓一般民眾及商店都能用更低的門檻使用行動支付。

台灣Pay的背後，是由跨行支付結算機構財金公司所主導，本身是一個「中立平台」角色。現在大家之所以可以24小時跨行提款，就是財金公司在背後推動金融跨行資訊系統、即時跨行結（清）算業務等。

一直以來，財金公司的任務都是在打造台灣金融基礎設施。現金時代做跨行轉帳、提款；邁入行動支付時代，則是制定共通QR Code標準。銀行的客戶，能藉由銀行行動網銀連結台灣Pay，進行掃碼支付與轉帳等功能。

這可以用信用卡交易來理解，各家銀行分別發行自己的信用卡，刷卡機幾乎都能收款交易，這背後就是靠VISA、Mastercard、JCB這些國際組織的共通標準，讓消費者無論持有哪一家銀行的卡片，有刷卡機幾乎都可以消費。

目前台灣Pay除了8家公股銀行外，還有上海、台北富邦、國泰世華、中華郵政、永豐、玉山、台新、中國信託、以及淡水一信、農金資中心、南農中心等22家民營及基層金融加入，預計今年底，會再增加6家。

財金公司主導的台灣Pay，就是要成為中立平台角色，確保QR Code支付效率及交易安全，前端商戶與消費者則由各支付業者經營。中央銀行也表示，台灣Pay QRCode共通支付標準，是希望國內支付業者都能公平、自由加入，「 有利不同品牌支付業者互聯互通，以提高行動支付使用率 。」

加入共通規格？電支業者各自有盤算

不只在國內推動共通標準，考量到海外遊客需求，台灣Pay已在去年11月，整合「EMV國際通用掃碼支付」，這也是今年VISA在台灣市場的重點策略之一。（QR Code共通標準走入萬家店，VISA目標第四季衝跨境支付）

除了目前支援的金融卡、信用卡，台灣Pay下一步規劃將電支、電票業者也納入共通標準內 。現階段已經跟街口支付、歐付寶、橘子支付、簡單支付、國際連5家電子支付業者，以及悠遊卡、一卡通、icash、有錢卡4家電票公司，共9家完成MOU簽訂，未來《電子支付機構管理條例草案》通過後，會把電票及電支機關條例合併，將建置電支電票跨機構共用平台，意味屆時台灣Pay成為支付大平台，點開後消費者想用哪家自行決定。

然而簽訂MOU並不保證日後一定會加入台灣Pay共通規格，目前主流的支付業者是怎麼想的呢？（台電的小失誤，竟讓LINE Pay一卡通掛點2小時）

以LINE Pay一卡通、街口支付兩大代表性業者來說，都有各自的QR Code規格，兩家業者都一致表示，規格整合牽涉系統變更，需要改動的技術成本非常高，此外這些業者已握有高市占率，自然沒有變更規格的急迫性與必要性。台灣Pay共通規格想法雖好，未來是否能順利整合，仍有不少挑戰在前方。

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。