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

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》,這項計畫被視為台灣自駕車能夠上路的關鍵。今(25)日起,已經正式開放外界受理。

造價4,000萬,100%國產的自駕車「WinBus」,搶頭香成為實驗計畫首個申請的單位,意味著台灣自駕車發展邁入新篇章。

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。

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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。

WinBus
造價4,000萬元的「WinBus」,是100%國產的自駕車。
圖/ ARTC

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。

WinBus
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。
圖/ ARTC

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

關鍵字: #自動駕駛
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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