訂單再掛蛋！波音為求生，大砍1.2萬員工、恢復737 Max生產|數位時代 BusinessNext

波音重啟737 Max生產，但重返天空仍遙遙無期

波音表示，他們這次為737 Max實施了10多個提高工廠安全性、產品品質的計畫，因此起初生產的速度會較為緩慢，預計今年內逐步提昇。737系列副總裁史塔克（Scott Stocker）表示，他們採取的這些措施，有助於維持百分百的產品品質，以及兌現提昇工作場所安全性的承諾。

但必須注意的是，雖然波音率先重啟737 Max的生產，不代表這架飛機已能夠重返天空。737 Max至今尚未接受美國政府的飛安測試，美國航空總署已預先聲明，737 Max將接受有史以來最嚴苛的審查。

2019年時，波音預估最快2020年下半年737 Max才有可能恢復載客，不過過去幾個月受到疫情影響，勢必正式重返天空的日期還得再往後延些時日。根據過去的報導，外界預估至少8月以後，737 Max才有可能通過審查。

但重啟生產只是第一步，停止生產前737 Max的新訂單已經降到零，並且每月都有客戶退訂，如何令航空公司接受這架失事多次的機種安全無虞，更是波音即將面臨的嚴峻考驗。

民航機業務蕭條，波音正式開鍘員工

另外，在宣佈737 Max重啟生產同日，波音也一併公佈裁員1.2萬人的消息，其中包括6,700名非自願離職。4月底時，波音執行長卡爾霍恩（Dave Calhoun）預告公司將裁掉10%員工，約等於1.6萬人。剩餘的裁員差額波音也計畫在接下來幾個月內陸續實施。

卡爾霍恩表示，疫情對航空產業帶來毀滅性的影響，未來幾年內航空公司對民航機及服務的需求可以預見將大幅減少，這連帶代表著公司內的職位也會變少。

737 Max事故及疫情的連番打擊，令波音正面臨史無前例的艱難時刻，今年第一季營收同比下滑26%至169億美元，令虧損達到6.41億美元，並有150份訂單取消。此外，今年4月也繼1月份再度訂單掛零。

為了度過疫情難關，上個月波音還透過債券募集了250億美元資金。

自疫情爆發以來，航空運輸量下滑了95%，卡爾霍恩也悲觀認為，航空產業要恢復到疫情前的榮景，至少需要2、3年，最長恐怕得等上5年之久，先前他更預言，9月以前美國恐怕會有一家大型航空公司倒閉。

資料來源：Reuter、Fox、CNBC

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。