電器品牌龍頭Dyson的電動車計畫生變喊卡？|數位時代 BusinessNext

電器品牌龍頭Dyson的電動車計畫生變喊卡？

繼2017年9月發表電動車計畫、2018年10月宣布總部落腳新加坡、2019年10月又取消切入電動車市場，是什麼原因導致Dyson電動車計畫生變？

電動車計畫轉彎原因：缺乏商業可行性

從吹風機、電風扇到吸塵器與空氣清淨機，Dyson將小家電賦予時尚設計，逐步成為高端全球品牌。前年宣布切入電動車市場，以固態電池技術為核心，計劃在五年內投資14億美元（約合新台幣434億元），打造電池工廠與電動車產業鏈。

Dyson起初選定落腳新加坡發展電動車的原因有三，一是希望減少研發與產製間的成本，在人才多元的新加坡研發測試，接軌馬來西亞、菲律賓供應鏈，提升整體產能與效率。二，新加坡城市規劃與政策法規完善，流程自動化與高度保護智慧財產權適合在地研發。三，因近年亞洲客群成為 Dyson 的消費主力，於新加坡推出，適合日後於亞洲各國在地行銷。

然而計畫趕不上變化，經過一年的調研，Dyson 總執行長表示「Dyson 現行電動車計畫缺乏商業可行性」，寧願吸收沈沒成本中途喊停。根據新加坡南洋理工大學商學院教授 Zafar Momin 回應中央通訊社（ CNA ）採訪發表評論，「不意外計畫中途喊停，要發展電動車產業，法規、供應鏈、研發缺一不可，技術門檻高研發成本也高，與發展家電所需的考量與戰力完全不同，且市場上也已有先行者，Dyson 選在此時切入缺乏優勢。」

總部遷至新加坡，改造舊發電廠為時尚研發重鎮

即使電動車計畫臨時喊停，並不影響 Dyson 將總部遷至新加坡的決策。Dyson 將與新加坡最知名辦公大樓建商 Mapletree 合作，鎖定已除役的聖詹姆士發電廠，把原先富有夜生活娛樂的 3,000 坪聚落，改造成充滿設計與藝術氛圍的「南方濱水園區」（ Greater Southern Waterfront）。

會選定歷史悠久的發電廠，打造藝術與研發並存的園區，是因為總執行長 Jim Rowan 深信「工作地點與氛圍影響研發靈感」。除了立志成為新加坡的新地標，總部的營運目標仍是專注於研發。

Dyson 將延伸家電產品的現行優勢，發展使消費性家電電力更持久的下一代電池技術，並以家電的感應器、自動化為重點，致力發展「智慧機動生態系」（Smart Mobility Ecosystem），持續增強 Dyson 品牌在亞洲市場開發的影響力。

高端生活家電，科技與設計的不斷延伸

Dyson 於 1990 年代在英國設立，起先是因創辦人詹姆士 · 戴森（James Dyson）不滿當年的吸塵器效能，從 5 千多次的改良後，推出了雙螺旋技術的吸塵器，陸續發明了無葉風扇，並將其技術應用在吹風機。詹姆士將家電時尚化，被英國媒體譽為「英國設計之王」。

在英國、新加坡、馬來西亞超過千位的工程師與科學家，致力研究流體力學、聲學、電子學、微生物學，提升生活家電效能。Dyson 將時尚藝術融入嚴謹的工藝設計，賦予品牌明確的高端市場定位，讓 Dyson 商品得以遍佈全球 65 國市場，於 2018 年獲利約 13 億新台幣。

從英國遠行 1 萬多公里，將總部遷至新加坡，沒有了電動車計畫，Dyson 回頭專注消費性家電的產品設計優化與亞洲在地行銷，這股時尚家電的科技炫風，在 2020 年代將跑得比車還快。

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。

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。