輸給AlphaGo的韓國棋王宣布退役，李世乭：「拿下第一名，我也不是冠軍。」|數位時代 BusinessNext

永無可能戰勝AI，李世乭萌生退意

然而，即使雖敗猶榮，依舊無法消弭他面對AI的挫敗感。11月19日，李世乭向韓國棋院遞交了退役申請，結束他24年的職業棋士生涯。根據《韓聯社》的訪談，他決定退役的原因，便是3年前與AlphaGo的一役中，感受到了AI在圍棋領域人類無法抗衡的強大。

「隨著AI進入圍棋世界，我理解到無論我再怎麼拚命拿下第一名，我也不是真正的冠軍。」李世乭說。

最初李世乭認為自己能大勝AlphaGo，然而一切並未如他所料，他壓倒性地輸給了AI，賽後他向對自己寄予厚望的民眾道歉，「我輸了，我很抱歉最後比賽以這樣的形式結束。」

當他被AlphaGo連下三城時，他感到非常低落，「坦白來說，比賽開始前我就嗅到了一絲落敗的可能性。Google的科學家們從一開始就表現得非常自信。」

雖然在比賽中落敗，世人對李世乭沒有一絲苛責，「當我連續輸給AlphaGo三場時，我很好奇人們在網路上的評價，但超乎預料地很少人批評我。」

「神之一手」奪全球讚賀，卻認為贏在系統錯誤

與AlphaGo的第四局比賽中，執白子的李世乭下出的第78手棋──這被譽為「神之一手」的一步棋，讓AlphaGo表現失常，進而逆轉局勢拿下比賽。這局棋為世人所稱頌。韓國棋手安永吉（An Younggil）聲稱，這場比賽是李世乭的最傑出的一局棋，一場足以流芳後世的經典對弈。

外界相信，這一局向全球揭示了人類勝過電腦的可能性，但李世乭認為，他能從AlphaGo手中拿下一勝，是因為AI在面對出乎預料棋步時的「缺陷」。

李世乭向《韓聯社》解釋，「我的白78手不是一個該直接對付的棋路。在絕藝（中國圍棋AI）中也有一樣的錯誤。即使讓人類兩子，絕藝也是位非常難以拿下的對手。但因為錯誤的原因，當它輸時會以非常奇怪的形式落敗。」

與AI對弈為棋士生涯畫下句點，李世乭：「我這次很可能也會輸。」

雖然與AlphaGo的對弈，是李世乭萌生退意的原因，作為棋士生涯的收尾，他計畫將與韓國IT公司NHN Entertainment的圍棋AI「HanDol」進行對弈。HanDol於2018年研發，出道短短1年已有擊敗韓國排名前五圍棋選手的出色戰績。

與HanDol的比賽中，第一場李世乭將被禮讓兩子，後續比賽是否會讓子則依據第一局的成績而定，「即使被讓兩子，我也不覺得自己能贏過HanDol。」

儘管對於能否獲勝沒有把握，屆臨退休的他對於勝負顯得相當坦然，「這陣子我甚至沒有關注圍棋界的新聞，我希望就像已經退休般，與HanDol輕鬆地下一局棋，當然我仍會全力以赴。」

對於李世乭退役的消息，DeepMind執行長德米斯．哈薩比斯（Demis Hassabis）聲稱，他在與AlphaGo的比賽中，展現出了真正的戰士精神，「我謹代表DeepMind AlphaGo團隊為李世乭的傳奇歲月致上敬意，並祝福他未來一切順利，我知道他將成為這一代最偉大的棋手之一。」

責任編輯：蕭閔云

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。

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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。

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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

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