COVID-19來襲，如何運用數據控制疫情傳播？看城市大腦如何打造韌性城市|數位時代 BusinessNext

COVID-19來襲，如何運用數據控制疫情傳播？看城市大腦如何打造韌性城市

韓國跟新加坡以「城市大腦」為基礎，整合數據、有效防疫。台灣是否也能從中借鏡，趁此機會發展數據治理的智慧城市？

何謂城市大腦？

城市大腦，為智慧城市的指揮中心，其強調機器智能（Machine Intelligence），用來解決人類解決不了的問題。它就像高科技控制室，整合所有城市各領域數據進行關聯分析，呈現於大螢幕，城市管理者可以一目瞭然快速查看重要市政資訊，並進行決策與通報相關單位應對。

協助城市優化

以往的城市數據，可以說是一座座「數據孤島」，部門間數據無法整合。有了城市大腦，管理者即可俯視城市的全貌及優化資源的分配。舉防疫為例，透過影像、地圖資訊及醫院數據，可以協助城市管理者掌握疫情，包含監督移動熱區、設置緊急通報系統、檢視居家隔離狀況，可根據需求即時調整衛生福利政策，最大程度減少病例增加的機率。

改變城市治理模式

當數據成為城市的一部份，城市管理者的思維、市府團隊的協作機制、市民的生活模式等面向都將出現重大改變。城市裡的元素加入了龐大的數據庫，可以相互通訊，讓城市管理者可以從遠端調節城市運作，也讓跨局處溝通變得頻繁，全面提升危機管理與應變能力。而開放數據讓城市管理者和市民之間，有了數據及意見的循環。市民只需手機點一點，即可獲取相關資訊。

隱私權議題

疫情爆發後，如何找到對的感染者進行篩檢呢？答案是數據比對。韓國是全球手機擁有率最高的國家之一，加上高密度設置監視器，能準確揭露患者的感染地點。此外，新加坡運用TraceTogether藍芽技術追蹤市民行蹤也是經典案例。但其他國家在考慮採取類似措施時，必須在隱私權和防疫間做出抉擇，韓國及新加坡可以說選擇了後者，但這背後的基礎建設及文化適應，絕非一朝一夕建立。

跨城市間的聯防議題

新冠病毒大流行，在城市、國家和全球層面都提出了挑戰。然而，數據保護法是否具有足夠的靈活性來對抗病毒呢？這是數據共享面臨的最大問題。城市領導者的權限可以開放到什麼程度、共享數據可以詳細到什麼維度呢？相關單位應該建立數據共享發布指南，並且制定彈性保護機制。 這將要求各國重視全球公共利益，重視危機管理，以確保數據可以跨越國界。

台灣如何迎接這波浪潮？

台灣中央及地方政府團隊如何迎接這波浪潮，以城市大腦為基礎發展規劃智慧城市，值得關注。例如，是否以市民為核心、能否及時處理數據、能否快速應變緊急狀況及彈性的數據共享機制皆為重點。疫情流行之下，這是最壞的時代，也是最好的機會，台灣除了防疫措施受到國際矚目外，也可趁機發展數據治理相關舉措。

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責任編輯：陳建鈞

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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。