自駕車、飛天車都適用，無人載具實驗條例即日起開放申請|數位時代 BusinessNext

自駕車、飛天車都適用，無人載具實驗條例即日起開放申請

被視為台灣自駕車能夠上路關鍵的《無人載具科技創新實驗條例》，今（25）日起正式開放外界受理，100%國產的自駕車「WinBus」已搶頭香申請。

國產無人車WinBus，搶頭香申請無人載具實驗

根據工研院IEK預測，到了2030年自駕車市場將有高達8,000億美元的市場規模，這將翻轉人們對車輛的認知與使用，更將衍生出完全新的生態系。

為了讓台灣再自駕車時代掌握先機，在經濟部推動下，《無人載具科技創新實驗條例》已於去年公布實施，相關子法陸續於近日完成訂定發布。

今（25）日起，正式開放實驗申請。為鼓勵創新，針對申請資格經濟部並未做太大限制，包括個人、獨資、合夥事業或法人（包括公司法人）皆可提出，申請載具範圍包含路、海、空，如自駕車、無人機及自駕船。

計畫申請採隨到隨審，審查作業自受理起，於確認文件齊備的次日起算60日內完成審查，並函覆結果。創新實驗期間原則以一年為限，後續可依無人載具科技創新實驗條例第9條規定辦理展延，但是創新實驗整體期間不得超過四年。

造價4,000萬元的「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。上個月才開放媒體試乘，預計今年第四季，民眾就可以搭乘WinBus暢遊鹿港小鎮，體驗如捷運般的便利。

ARTC表示，由勤崴國際與車輛中心所組成的團隊，成為第一個提出此無人載具科技創新實驗計畫申請的單位。實驗內容以「鹿港彰濱智慧觀光接駁」營運試驗為訴求，提供實驗場域內公共接駁服務。

陸、海、空都能實驗，產業迎來落地可能

多數民眾仍對自駕車的安全性、可靠度存有疑慮，然而唯有透過接觸與互動，才能在過程中蒐集到最真實的意見反饋。

這款實驗條例是以監理沙盒（Regulatory Sandbox）精神為基礎，讓產學研各界能在特定的範圍下，暫時不受監理規範束縛，執行各種自駕車相關實驗，可以說讓整個產業終於有了一個法源依據，以及落地實驗的可能。

特別的是，這款實驗條例並不只侷限於無人車，全世界陸、海、空無人載具都能申請，意義上代表打開了無限可能性，無論是Google的無人車、Uber的飛天計程車、Intel的無人貨船，都有機會在台灣展開測試。

這款實驗條例的出現，不只是自駕車的軟體與硬體整合，更可望進一步帶動像是數據蒐集、地圖、感測器以及交通行動服務（MaaS），產業中各類應用創新冒出頭。

責任編輯：陳映璇

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。