馬斯克「超級隧道」再接兩張新訂單!顛覆地面交通真的有譜嗎?
馬斯克「超級隧道」再接兩張新訂單!顛覆地面交通真的有譜嗎?

伊隆·馬斯克那家非常「Boring」的隧道公司,最近生意又熱絡了起來。

據媒體報導,在5月份完成美國拉斯維加斯會議中心的兩條地下隧道之後,伊隆·馬斯克的隧道公司(Boring Company)又接到了當地兩家大型賭場Wynn Las Vegas與Genting的新訂單。

拉斯維加斯世界度假村希望將賭場與已經完工的拉斯維加斯會議中心(LVCC)的地下環道聯通。新隧道會和原來拉斯維加斯會議中心的專案「會議中心環線」(Convention Center Loop)類似,人們可以在隧道中搭乘特斯拉汽車穿行,將一英里的步行距離縮短為單程2分鐘。

Boring
圖/ 虎嗅網

延伸閱讀: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

在拉斯維加斯世界度假村總裁斯科特·西貝拉(Scott Sibella)規劃的願景裡,會議中心的嘉賓將不必再擔心會議中心周圍的長途步行或交通擁堵,他們可以乘坐地下隧道交通系統前往拉斯維加斯度假村世界吃午飯、開會或進行私人約會,然後在幾分鐘內回到他們的會議上。

這種無縫銜接的快速交通體驗當然符合拉斯維加斯的服務要求。不過這裡面也隱含著隧道公司的一大隱憂,那就是:難道這種「超級隧道」工程只適合這種小範圍、小客流量的短途運輸嗎?這與馬斯克當初立下的要緩解城市地面交通擁堵的Flag可是相差甚遠。

當初的願望能夠實現麼?這才是我們想去追問一下的問題。

立下的Flag已「打折」實現

隧道計劃的開端似乎是從馬斯克在Twitter上的一堆抱怨開始。

2016年底,因為被洛杉磯嚴重的交通擁堵逼瘋,馬斯克在Twitter自曝要成立一家名為Boring的隧道挖掘公司,計劃透過挖掘隧道來加速城市交通運行。由於當時人們分不清Boring指代的是「鑽孔」還是「無聊」的意思,一度認為這是狂人馬斯克玩的雙關梗。

事後證明,馬斯克不是亂開玩笑的人。兩個月後,這家名為The Boring的無聊公司就成立了。又過了兩個月,SpaceX的員工曝出一張停放在公司院內的大型機械的照片,機器上噴塗的The Boring Company的名稱,而這正是馬斯克採購的超級隧道掘進機的一部分。

Boring
圖/ 虎嗅網

據媒體爆料,當時馬斯克已經讓這一隧道工程在SpaceX公司總部動工,完成一個寬9公尺、長15公尺、深4.5公尺的測試壕溝的挖掘。由於試驗壕溝是在自家「後院」,還屬於合法挖掘,但進一步延伸隧道則需要申請政府許可。

這顯然符合馬斯克一貫的「小步快跑、快速驗證」的行事風格。無論目標多麼宏大,理想多麼高遠,最關鍵的一步就是要開始行動,做最小化驗證,而馬斯克深諳此道。

不過,隧道工程真正標誌性的進展已經是兩年後了。2018年底,The Boring公司終於在SpaceX總部和Space工廠之間挖通了一條長約1.83英里的隧道。為此,馬斯克特地向媒體和公眾進行了一場測試展示。

馬斯克
圖/ 虎嗅網

測試採用了改裝過的特斯拉ModelX,就是在前輪增加一個可開合的引導輪,而這一裝置的成本不到300美元(約新台幣8,876元),像極了小時候玩的四驅車。而這一細節和馬斯克之前設想有所不同。之前的設想是讓汽車在電動滑板車上通過隧道。馬斯克的解釋是,引導輪的方案更節省成本,也能讓多種類車輛高速穿過隧道。但顯然,這又是跟現實進度和可行性妥協的產物。

同樣,在測試效果上,現場最高的測試速度也只有不到80公里每小時左右,而且整個過程非常顛簸,儘管只用了3分鐘,已經有體驗者表示有點暈車了。這同樣與馬斯克曾許下的240公里每小時的承諾相距甚遠。不過,馬斯克倒並不擔心,他把原因歸於時間倉促,隧道的道路不夠平整,未來的速度仍然可以達到理想目標。

不管首秀結果如何,至少第一步測試驗證已經成功,而且初步證明了這一專案的可行性和商業價值。

Boring
圖/ 虎嗅網

首先是成本大幅降低。這條1.4英里(2.3公里),直徑4.3公尺的隧道只花費了1,000萬美元(約新台幣2.95億元)的成本,除了挖掘的費用外,還包括了照明、通風、安全、通訊以及軌道的費用。相比較傳統隧道(1英里隧道3個月~6個月工期,耗資10億美元,約新台幣295.8億元)的成本,自然是便宜多了。

第二是運行方式,區別於傳統軌道交通的大運量和中轉換乘的站台上車方式,而是採取點對點的到站運送,也就是採用電動汽車自動駕駛的方式,讓乘客從A點進入,再從目的地附近的B點駛出,或者也會採用這種公共吊艙實現多人運輸。將地面車輛引導至地下,成為馬斯克心心念念想解決地面交通擁堵問題的根本問題。

不過,也有人質疑,這種地下汽車傳輸的效率可能會太低,遠遠不如地鐵效率高。但馬斯克有自己的計劃,未來地下可以挖多層的隧道啊,一百層都不是問題!

顯然,現在這種狂想是實現不了的。那麼,馬斯克的整個地下「超級隧道」計劃的可行性有多高呢?

「超級隧道」激進路線圖

按照馬斯克前後提出的地下隧道的設想,我們可以看到其為不同場景和人群的出行都有過相應的解決方案,不過可行性仍然只能用「可疑」來形容。

最初的設想就是在隧道內運送汽車,是的,是運送汽車,而不是讓汽車自己行駛。這也是在首次測試中未能實現的「隧道滑板」。不過,這一設想顯然並非短期內能夠實現。除了增加眾多成本外,隧道公司還將面臨一系列技術難題和工程難題,這種滑板的軌道自然要重新設計,滑板的升降系統也需要建造。這些難題都需要時間克服,而馬斯克果斷採用了「引導輪+自動駕駛」的方式,先把車子開進去再說。

第二種實現方式是針對行人和騎自行車的人,將在滑板上運送一種透明的膠囊艙,計劃可以乘坐8人~16人,空餘位置可以放自行車和行李箱,其實類似於機場不同航站樓之間的客運軌道列車。

Boring
圖/ 虎嗅網

Boring公司最早計劃是在洛杉磯市區設置1,000個可運送乘客的膠囊艙升降點,幫助沒有私家車的行人的出行需求。但目前來看,這一計劃還尚未執行。除了洛杉磯處於地震帶這一現實的製約因素外,膠囊艙還必須面臨解決運量不足和多層隧道挖掘等現實工程難題。

Boring
圖/ 虎嗅網

而更靠譜一點的專案是和芝加哥市政府達成的協議,Boring公司將在幾年內修建一條從奧黑爾機場通往市區的高速隧道,可以實現在12分鐘內運用「膠囊艙」運送乘客往返於市區和芝加哥最繁忙的機場,預計票價不會高於25美元(約新台幣739元),但現在專案也已經陷入停滯。

第三種實現方式就是城際之間的「超級高鐵Hyperloop」。早在2013年,馬斯克在一份53頁的白皮書中,大篇幅描述了這種真空列車的想法。

這一真空列車的設想是在地下隧道中實現低壓環境,預測速度是超過每小時700英里(約1,126公里)在低壓管道內行駛,這一速度比現在的高鐵更快,可與飛機速度媲美,但又不產生像飛機那麼高的碳排放。

Boring
圖/ 虎嗅網

雖然前景非常美好,但現實仍會無比艱難。實際上,推行Hyperloop的公司已有數家,而且對馬斯克當初的白皮書奉為「阿爾法」(首要)文件,但是現實的推行進度則是困難重重。除了昂貴的挖掘費用,還要面臨緩慢的挖掘進度以及地下土地確權的高昂法律風險問題。

馬斯克則樂觀表示,Boring公司已經獲得華盛頓政府批准,在紐約和華盛頓特區之間挖掘一個長達約363公里的地下隧道,在兩座城市間建造一個高速交通系統。

但是挖掘成本能否控制,資金籌措如何解決,工期有無規劃則沒有後話。因此在真正建成和投入使用之前,馬斯克的「超級」還要長期面臨人們的長期質疑。

現在最靠譜的專案仍然是在2019年已經拿到的拉斯維加斯國際會展中心的一條1英里長的交通運輸隧道。隧道只用了3個月時間就已挖通,挖掘效率和成本控制確實超出人們預期。而這一被稱為Loop系統的運輸方案計劃在2021年CES展投入營運,初步仍然是由量產的特斯拉提供免費服務,未來可能會是採用Model 3底盤承載的「膠囊艙」,單輛車可搭乘8~16人。雖然運力遠遠低於地鐵,但Loop系統希望以最高時速達250公里的速度製勝,平均1分鐘一趟,一套系統在一小時可運送4,000多人。

而Boring公司新拿下的兩家賭場的專案,其實是這一專案的延伸。實際上來說,目前的專案的技術含量仍然是2018年底首次測試時採用的出行解決方案。馬斯克的「超級隧道」計劃距離顛覆「地面交通」還有多遠?

我們該如何評價「超級隧道」計劃?

先來看下The Boring公司的估值情況。早在2018年1月,The Boring就完成首輪1.25億美元(約新台幣36.9億元)募資;去年5月,又獲得1.2億美元(約新台幣35.5億元)的戰略募資,估值已經躋身新的獨角獸公司的行列。從資本市場的認可來看,The Boring已經獲得具有一定的商業價值。

從商業化角度來看,目前真正算得上商業訂單的專案仍然只是拉斯維加斯的這些短途運輸專案。從目前其實際進度來看,The Boring的工程能力和技術解決方案也仍然只能支持這種「打折版」的引導輪式的電動車的運輸方案。這距離馬斯克原初設想的高速、長途以及3D立體隧道系統的設想還相距甚遠。

Boring
圖/ 虎嗅網

想要實現這一宏大的「超級隧道」計劃,馬斯克和其Boring公司必須還要解決這些難題。

首先是如何大幅縮減地下隧道挖掘的成本。The Boring給出的解決方案是採用自研的隧道挖掘機,開掘更小直徑的隧道口。不過這一決定會導致隧道中汽車的通路變得特別窄。未來最大的問題會是安全風險,一旦出現故障,交通系統停滯,滯留在運載車輛中的乘客幾乎沒有逃生通道。如何既能降低成本,又能規避這種安全風險是需要Boring給出解決方案的。

其次是如何大幅度提昇運力。這才是馬斯克要解決地面交通擁堵的根本初衷。第一種方式是採用自動駕駛技術,讓隧道中車輛保持極小間距,從而增加車輛密度。即使透過V2X等車路協同技術解決了車距問題,但這就要確保車輛達站點後不出現塞車排隊問題,必須做好車站停車位的靈活調度,不然很可能在路途節省的時間,再到站後浪費掉。另一種方式是增加隧道密度,這一問題涉及工程難度,地質安全和物權法律風險。簡單來說,短期內仍然難以實現幾十層甚至上百層的高密度的建造。

再次是如何與現有的交通系統打通和切換。假如按照Boring公司給出的Loop系統需要在城市設置成百上千個站點。這些站點如何與現有公共交通、道路實現很好的銜接,也仍然需要複雜的規劃。所以,短期內,隧道計劃仍然只適用於機場、園區等短途的內部通行。

最後,如何實現「超級高鐵Hyperloop」的問題。照目前的技術能力和工程能力以及耗費的成本,這項計劃我們最好在三十年後再談其能否實現比較合適。

不管怎樣,馬斯克的這一超級隧道系統都是一個「讓人驚艷」的設想。這一設想的前提是建立在一個由系統控制、高度自動化的交通系統會遠遠高於每個人類司機分別決策的系統的效率。在地面可能是由車輛之間相互通訊的自動駕駛來實現,而在地下,則可以透過交錯縱橫且更少干擾的隧道系統來實現。

Boring
圖/ 虎嗅網

隧道系統的另一個基礎前提是對於能源排放的考慮。由於所有車輛都採用電力供應(未來電力更多會依靠清潔能源獲得),而整個系統在地下幾乎不會產生任何的污染物排放,同時也將大幅緩解地面和天空的排放。這一綠色出行設想也是讓很多人給予支持的主要原因。

所以,短期來看,在顛覆現有的「地面交通」來看,The Boring要走的路還有很長,面臨的困難也會很多,至少以三十年計算。而從長期來看,地下立體交通體系仍然是未來交通發展的趨勢,而且可能是我們不得不面對的一種趨勢。

Boring
圖/ 虎嗅網

畢竟,面對日益嚴峻的環境危機和全球暖化的趨勢,我們很可能在未來一百年中的生活將從地面更多轉入地下,盡可能減少更多的碳排放。當然,還有一條殖民太空的道路,那些人類的冒險者可能也確實會嘗試去火星和月球生活。顯然在那裡人類可能更會選擇在地面下生活。

有趣的是,馬斯克在「上天」和「入地」上都已經做了準備。也許現在在地球上的隧道挖掘不過是為了將來在火星上面生存而進行的技術預演。

這一切皆有可能。

責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:虎嗅網

關鍵字: #伊隆·馬斯克
往下滑看下一篇文章
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

qnap2.jpg
威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓