馬斯克花三個月，打通一條1,600公尺的特斯拉專用高速地道|數位時代 BusinessNext

拿下賭城14億元訂單！馬斯克花三個月，打通一條1,600公尺的特斯拉專用高速地道

馬斯克僅花3個月打通了1,600公尺隧道，堪稱隧道挖掘史上的一項紀錄！待隧道通車之後，來到拉斯維加斯參加會展的人，即可藉此隧道乘坐特斯拉專車通勤。

為了避免在擁堵的路上浪費寶貴的時間，柯比·布萊恩（Kobe Bryant）選擇直升機出行，但世事無常，這位偉大的運動員不幸事故遇難，慘痛的教訓再次警告富人們，飛機並不一定是最保險的出行方式。

如何盡可能保證安全又確保通勤的高效？伊隆·馬斯克（Elon Musk）在三年前大開腦洞計劃在城市底下挖一條隧道，僅供自動駕駛的特斯拉電動車出行。

這家專職挖洞的公司起名「Boring」，一可譯為鑽孔，二為無聊，這是伊隆·馬斯克（Elon Musk）大玩一語雙關的小心機。

2019年8月，拉斯維加斯會議和旅遊局董事會批准了與Boring公司簽訂的合約，為拉斯維加斯會議中心設計和建造一個Loop系統，連通拉斯維加斯的會展區與大學校園區，伊隆·馬斯克（Elon Musk）因此拿下了這筆價值4,870萬美元（約新台幣14億元）的訂單，在競標中落敗的是當地的經典交通方案——單軌列車。

繼去年實驗性「試車」之後，伊隆·馬斯克（Elon Musk）一時間的「無聊之舉」終於取得了階段性成果。在賭城拉斯維加斯會展園區的地底下，一條1600公尺的隧道被成功打通，而距離這一區域正式開工僅過去短短三個月。其開掘速度絲毫不遜色中國上海特斯拉工廠的建造，堪稱隧道挖掘史上的又一項紀錄。

和地鐵龐大的軌道不同，根據圖片和影音材料顯示，Boring隧道的直徑並不大，幾乎僅一台Model X的寬度有餘，可想而知挖掘難度是不能和地鐵相提並論的。

官方也表示，隧道的挖掘成本不會很高，同樣長度的線路下，它僅為地鐵隧道挖掘成本的十分之一，甚至是三十分之一左右。

待隧道通車之後，來到美國拉斯維加斯參加會展的人即可免費乘坐特斯拉，在1分多鐘的時間內穿過拉斯維加斯會展園區。按照特斯拉的計劃，到2021年1月，Loop系統可以每小時運送4,400名與會者。

簡單說明一下Loop系統的工作邏輯：乘客通過地面站點藉由吊艙垂直下降到隧道之中，這個載具目前還是特斯拉的量產車型，未來可能會是一款基於Model 3底盤定制的「膠囊電動車」，單車可以乘載8－16人。雖然運載能力仍不及地鐵列車，但其最高時速可達250公里，完全可以在速度上彌補運力。

2018年，特斯拉曾在美國加州SpaceX公司後院挖了一條試驗性隧道並成功進行了實車試驗，他們為一台Model X的車頭車尾裝上了類似四驅車的四個導輪，取代之前構想的「托盤」，車輛在隧道中行駛全靠自己提供驅動力。

首先車輛需要具備自動駕駛能力，能夠自行控制剎車油門和方向，導輪介於車身和路肩之間，為車輛提供轉向支撐。我們目前能看到隧道內的道路為水泥地，但官方表示後期會讓地面極為光滑，較小的摩擦力能讓車行駛得足夠快。測試現場，車輛的最高速度達到了64公里每小時。

而在2019年的一場地面與地下的比武中，隧道內的Model 3跑出了最高204.39公里的時速，連上下傳送加隧道行駛，地下這台車用1分36秒跑完了1.83公里的路段，而地面車輛則是花了3分鐘8秒。

雖然測試令人興奮，但坊間的質疑聲不斷。比如說，上下傳送會不會導致地面擁堵？一台車的運力太小；安全性有待考證等等……

不管怎麼說，伊隆·馬斯克（Elon Musk）的瘋狂腦洞又再一次走進現實，並實現了商業化及階段性成果，而這一方案究竟能否緩解交通壓力造福民生，我們明年CES就能看到答案。

責任編輯：林芳如

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本文授權轉載自：愛范兒

金管會調查顯示，國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI，其中壽險業導入比例達 67%，僅次於銀行業的 87%。事實上，保險業應用 AI 的難題不在技術，真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中，找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進，如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑？

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點，可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年，隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開，團隊轉型為「數據經營部」；到了 2024 年，正式成立「數據暨人工智慧發展部」，角色也從推廣，轉向更專注的技術發展。

八年間，團隊的任務始終圍繞同一件事：深入業務現場，釐清痛點，再與 IT、業務、客服等單位協作，推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容，這個過程更像是傳教士的工作：「很多數據產品是由我們發想，從核保到理賠，有哪些導入機會？我們要去和各部門溝通，AI 可以協助什麼。」

這樣的溝通並不容易，因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出，一張保單牽涉的關係人本來就複雜：「在保險業，一張保單的銷售，涉及要保人、被保人、受益人，是多方關係，尤其在金管會的要求下，還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓，每個環節都有各自的專業門檻與監理要求，通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因，唯有深度理解壽險場景，AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用，數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場，確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年，團隊面對的挑戰，是在十三個部門提案中，篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明，評估標準有三項：「是否能複製到多元場景？對公司有什麼效益？技術可行性？」最終六個案子出線，其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧，同步縮短培訓週期，讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後，國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊，評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向，給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度：「以往這些評估指標是由人來判斷，現在則是要做到標準化，讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後，客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具，業務端使用率也過半，不僅省下資深人員帶新人的時間，也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

另一項落地應用則是「Cathay Eye」，是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明：「這最主要是幫案件的複雜度做分級，讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件，一來反映人力價值，二來加速案件處理流程，讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制：「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來，藉此建立一個平均的判斷基準，用來做複雜度分級與派工。」目前，Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度，也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言，讓 AI 發揮作用的關鍵，在於將產業領域知識與技術能力結合，而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內，是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養；對外，則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才，補齊技術深度。莊淑儀強調：「在人才 AI 素養上，以往我們著重精兵制。去年開始，我們要做到全員素養提升，在人人都會用 AI 的時代，如何善用、如何合規，這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向，如 Agentic AI 是明確的發展趨勢，但在企業級的應用上，不可能讓它完全自由運作，如何兼顧安全與效益，是關鍵任務。「檢視整個 Workflow，如何建立更好的決策流程，人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出，把端到端的自動化流程建置起來，是團隊接下來的重點工程。

導入 AI，或許已是壽險業的產業常態；但能不能真正走進核心業務的第一線，關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證，國泰人壽正以這套方法，定義壽險業 AI 應用的新標竿。