AI新創100強榜單：超過6成來自美國，台灣人也上榜！|數位時代 BusinessNext

2020全球AI新創百大名單：超過6成來自美國，台灣人也上榜！

研究機構CB insights公佈2020年全球百大AI新創名單，來看哪些領域是今年熱門議題？值得注意的是，耐能智慧（Kneron）也上榜了！

耐能專注終端AI，創辦人來自台灣

Kneron的終端AI解決方案包括AI晶片和圖像辨識演算法等，可以將一部分人工智慧從雲端轉移到終端裝置，符合目前邊緣運算的趨勢，並於終端裝置直接進行即時辨識與判斷分析，減輕網路、雲端的負擔跟成本。目前已經針對智慧家居、智慧安防、手機等領域提供客製化解決方案。

劉峻誠過去曾接受《數位時代》訪問，當時他提到AI雖然目前有些過熱的表現，但是他仍鼓勵年輕人要不怕失敗、勇敢出來創業，不僅能補足產業的斷層問題，重要的是只要認清自己在創業過程中想要做出什麼， 要用什麼技術解決目前的問題 ，這樣就不需要擔心市場上的風風雨雨。

百大榜單中65%來自美國，醫療保健議題最夯

翻開今年的百大榜單，這些AI新創公司目前多聚焦在醫療保健、零售、倉儲或是金融保險等共計15個核心行業的解決方案， 其中醫療保健是目前AI新創最主要提供解決方案的產業，有多達13家新創團隊。

從今年的隊伍可以發現，包括來自英國的Eko團隊，目前正研發一款智慧型聽診器，希望能結合軟體跟AI分析，協助醫生更有效率地偵測病患的心臟疾病，這款產品已經在今年1月獲得FDA的批准；另外一間來自以色列的新創團隊Healthy.ioＭ則是針對尿液分析做開發，為降低腎臟病患者對於護理的依從性，該團隊研發一款獨特的試紙，可以直接透過智慧型手機的掃描進行診斷並獲得結果，對腎臟病患者相對方便。

不只是醫療保健，零售跟倉儲領域是今年AI百大第二大類別，包括來自美國的Aifi、Standard Cognition以及Grabango，都是致力於為零售業開發無人商店的服務。像Aifi開發一款名為NanoStore的無人商店，有點類似Amazon Go，他們裝置攝影機以及貨架感測器，可以在消費者選購商品時隨時追蹤他們，並在結帳時透過應用程式或是刷卡來進行付款。

此外，還有不少AI新創團隊專注於幾種跨行業的解決方案，例如AI處理器的開發、銷售和CRM（客戶關係管理）以及自然語言處理（NLP）的研究。

這次百大名單裡共有10家獨角獸新創團隊，各專注在不同領域的解決方案。如來自美國的Faire主要專注於零售通路的AI導入，他們以機器學習的方式掌握實體通路對於商品位置的擺放能達到最佳銷售表現；另一間美國新創團隊DataRobot，提供企業端機器自動學習的預測分析平台，來協助客戶快速建構預測模型。

專家：AI必須找出想解決的問題

CB Insights的首席分析師Deepashri Varadharajan也表示，入選的團隊最重要的一點就是他們滿足特定產業的需求，並且在各種情況下協助產業突破瓶頸。他認為，AI固然是一個很棒的工具，但團隊是否真的有找到想要解決的痛點才是核心問題，這與劉峻誠的想法不謀而合。

Deepashri Varadharajan也透露，接下來AI的發展趨勢將直指能源效率、改進量子計算等議題。

責任編輯：陳映璇

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。