彰化成離岸風場一級戰區，電網併網挑戰多，台電新課題有哪些？|數位時代 BusinessNext

再生能源併聯規範不足，工研院發起委員會討論

台灣電力與能源工程協會理事長盧展南提到，再生能源電力具間歇性特點，沒有日照、風，太陽能、風力發電廠就無電可發，這與火力、核能等傳統發電方式、穩定持續供電的型態不同，將對原有電網造成負擔，「若無法做好調節、預測，再生能源就會成為Trouble Maker（麻煩製造者）」。

怎麼避免造成電網壓力？像是英國就建立了電力輔助服務機制，協調電力輸出、搭配多元供電，減少電網衝擊。

再者，國外對於再生能源發電系統併聯相關辦法都是上百頁，台電卻只有7頁，顯示台灣再生能源的制度還在建立中，台灣在併網技術方面需要與所有利害關係人建立一個新規範。

工研院院長劉文雄表示，已促成台電、經濟部能源局、業界三方成立15人的再生能源發電系統併網技術規範委員會，強化台電在併聯技術的規範，預計8月初會進行第一次會議，透過這個平台來建立共識。

台灣電力與能源工程協會理事長盧展南就提醒，離岸風電第三階段將展開招標，台電卻還處在寬鬆的併聯規範，若不及早因應，未來台電得付出更高的代價。

業者嘆電力併聯作業繁瑣，歐洲經驗與台灣的落差

對於台電現行電網併聯規範，開發商有兩個擔憂。負責彰芳及西島離岸風場的開發商丹麥哥本哈根基礎建設基金（CIP）電力工程總監雷正義提到，現在共有5家開發商（沃旭、CIP、中鋼、海龍、台電）聚集在彰化開發風場，「5家開發商，同時併接在同一個（電力）開閉所，升壓站也都靠在一起，歐洲從沒有這樣的例子。」

延伸出一旦供電發生問題，責任歸屬該怎麼釐清，現行法規尚未完善，目前台電也與相關業者進行溝通討論。

其次，完成國內首座離岸風場「海洋風電」開發商上緯新能源提到，現行風機併聯申請作業還停留過去特高壓用戶的申請機制及紙本作業，一來一往就耗費許多時間，往往到了真正送電時間點卻碰上無風、不能發電的狀況，還要再重新打電話，進行紙本蓋章完成手續。

「過去海洋風場併聯22支風機，未來上看百支風機，若還是用傳統紙本作業，會造成時間上的困擾。」上緯新能源電機部經理孫世傑建議，簡化申請流程與措施。

達德能源電力部總監張嘉文認為，目前台灣都是採用最先進的風機，像是達德在雲林允能風場採用新型8MW風機，由於目前的風機系統商具有功率因數調整能力（註：功率因數會影響供電品質），他建議台灣可與風機商討論，如何把最先進技術納入台灣的需求，讓電網維持穩定。

台電攜手民間儲能業者，提升供電穩定

關於併聯作業，台電表示，未來會隨著太陽能、離岸風電併網，做滾動式檢討。

而在穩定供電上，目前台電盤點2025年前儲能需求量上看590MW，透過儲能設備，維持電網頻率的穩定，其中160MW由台電自建，其餘430MW需求量將逐年釋出，成為儲能業的機會。

今年台電首度對外開辦「儲能自動頻率控制（AFC）調頻備轉輔助服務」採購，在7月決標，共吸引30家業者投標，最終由5家廠商得標共15MW容量，得標廠商包括翰可國際股份有限公司（5MW）、台普威能源股份有限公司（2MW）、台泥綠能股份有限公司（5MW）、聚恆科技股份有限公司（2MW）、大同股份有限公司（1MW），儲能電池供應商包含特斯拉、能元科技、三星及歐美等國內外大廠設備。台電希望攜手民間儲能業者合作，持續提升供電穩定，

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。