敢約CEO吃午餐嗎？Intel台灣總經理：一對一效率更好，但要先做到這三點|數位時代 BusinessNext

敢約CEO吃午餐嗎？Intel台灣總經理：一對一效率更好，但要先做到這三點

你在推展新計畫時，要如何快速得到整個團隊的認同？台灣英特爾總經理告訴你，一對一溝通，除了能維持公司的彈性與速度外，也能提升你推展新計畫的速度。

30% 時間花在一對一會議，直接溝通成效最好

劉景慈解釋，在英特爾因為跨部門、技術領域的專案繁多，主管的行事曆隨時開放，任何人都能預約，他自己也會找一線工程師一對一開會，關心計畫執行狀況。有新點子，他也會聯繫國外的副總一對一討論，「英特爾的經理人，平均花近 30% 的時間在一對一會議上。」

英特爾新竹辦公室總經理謝承儒也分享，自己剛進英特爾時，原本不習慣什麼都要一對一會議的文化，但透過同仁及主管的頻繁面談，他發現，比起以往公司，性質相似的專案，英特爾推進速度更快。因為以前計畫碰壁，向上求助，主管也不一定能解決你專業領域的問題；但在鼓勵一對一的環境下，你可以直接找相關專家諮詢。

能有這樣的風氣，劉景慈指出，關鍵在於主管能不能打造具心理安全感（psychological safety）的環境，當員工表達自我時，不必擔心會對個人形象或職級帶來負面影響，才會願意溝通。劉景慈說，打造心理安全環境的3個關鍵是真誠（authentic）、承諾（commit）以及謙卑（humble）。

一對一「遊說」爭取認同，快速推展新計畫

劉景慈分析，通常團隊成員對新計畫的接納態度，呈常態分布（normal distribution），這時發起人只要尋求 30% 關鍵成員的支持便能啟動，其他團隊成員自然會跟上。

面談中聽到的需求，立即化為行動

劉景慈分享，曾經他注意到一名員工的出缺勤異常，就在面談時提起。細問之下，對方向他傾訴有家人生病，使他心力交瘁，無法兼顧工作。劉景慈得知後，請公司幫他添購設備，讓他在家上班。

所謂承諾，劉景慈攤開自己密密麻麻的記事本，上面都是答應要協助員工的事。劉景慈說道，主管除了一再表達幫忙員工的意願，也要拿出行動力，說好的資源想辦法討，要牽線的人才，趕快發信聯絡。

劉景慈分享，曾有部屬面談時，透露自己想去國外闖闖、增加歷練，「當時我第一個念頭是，他要離開我的團隊！」但他後來想想，拓展視野是好事，所以跟部屬協商先留下，他幫忙安排去國外的機會，最後讓部屬去美國英特爾，加入負責 ChromeBook 的團隊。現在那位員工碰到跟外部廠商的合作狀況，都還是會找劉景慈討論。

謙卑，則是把員工當作專家

謝承儒分享，英特爾內部有個「 employee recognition 」的獎勵系統，當員工想稱讚同仁時，可透過該系統寫信傳達感激之情。系統除了發放點數獎金，也會寄副本給部門主管。謝承儒有次透過系統，得知某員工在專案中扛下多項重任，獲其他員工感謝。面談時就向對方請教，如何獨完成這些工作，表揚之餘也督促自己學習。

疫情以來多數會議改由視訊，謝承儒提到，視訊較難營造與員工深談的氛圍。謝承儒的解法是提高頻率，像半小時的面談，就分成兩次 15 分鐘。謝承儒指出，面對面時，單次時間愈長，愈容易聊得深入，但視訊反而要透過次數來建立習慣，拉近距離。

在分工精細、變動迅速的科技產業，一個專案會牽涉到各種專業，劉景慈說，主管不可能用命令的方式管理團隊，將頻繁一對一溝通的文化落實，公司才能維持彈性與速度。

本文轉載自：經理人月刊
責任編輯：錢玉紘

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。