【Meet Taipei】未來年輕人將不再買車，運輸大廠如何應對？Gogoro解密關鍵趨勢|數位時代 BusinessNext

【Meet Taipei】未來年輕人將不再買車，運輸大廠如何應對？Gogoro解密關鍵趨勢

電動機車Gogoro產品長彭明義出席2020年Meet Taipei論壇，提出ACCESS運輸交通重要趨勢，並強調台灣是新創最好的試驗市場。

智慧交通重要趨勢：ACCESS

綜觀智慧交通的趨勢發展，彭明義引述2019年麥肯錫發布報告，提到「ACES」，也就是無人駕駛（Autonomous）、物聯網（Connected）、電動車（Electric car）、共享經濟（Sharing）四大趨勢，若再加上二輪車的運算能力（Computing）、訂閱（Subscription），就構成「ACCESS」這個關鍵詞，將引領未來交通的發展。

許多科技大廠都在積極開發無人車，而特斯拉的出現，拉近了無人車的距離。現在台灣所販售的特斯拉已經能夠做到Level 3自動駕駛，無人車不只能提升駕駛安全性，甚至還帶動房地產價值，快速又便捷的交通將使房地產價值從城市中心轉移到郊區。

不過彭明義認為，無人駕駛跟台灣的需求還有很長的距離，且無人駕駛相當強調在地化，因為每個國家法令、使用習慣都不盡相同。

但，電動車是未來必然趨勢，《彭博社》預估2030年近25%新售車輛是電動車，2040年有機會超過50%，代表燃油車減少，電動車增加是必然方向，除了環保外，能源使用效率較高，放眼現在日常搭乘的長程交通工具，包括高鐵、火車、捷運幾乎都是用電，主要是電力的能源轉換效率較汽油高。

雖然車輛技術將有重大突破，但「未來10年年輕人可能不再買車了！」彭明義觀察，以前年輕人畢業都要買一台機車，但現在可以使用WeMo、GoShare等共享交通工具。

從車輛的擁有權變成「使用權」，短租變成「長租」概念，如日本Toyota就推出訂閱式租賃，顧客繳交月費，期間內可以選擇開各式不同車輛，滿足多元的用車需求，「現在的消費者要的是服務，而不是管理。」目前Gogoro旗下共享機車GoShare屬於短租的需求，未來車輛將走向長租，訂閱（Subscription）是未來重要方向。

其次，過去民眾都把機車當工具，而不是物聯網（IoT）裝置，但是Gogoro讓兩輪車也有運算能力（Computing），增加騎乘安全及效率，這也構成Gogoro的商業模式，消費者買了車，但電池得用租的，由Gogoro負責管理電池。

現在Gogoro已經有超過73萬顆電池、每秒達到2.8次電池交換，「這些所累積的大數據，成為未來跟別的產業、合作夥伴開發的重要數據庫，」彭明義說。

出海困難重重，Gogoro：把台灣顧好優先

因此，近年來Gogoro也嘗試走到海外，目前在德國柏林、科隆、慕尼黑，日本石垣島都可以騎到Gogoro，法國也能買到電動自行車eeyo，一步步把台灣建立的生態系推向海外，「老實說非常非常困難，」彭明義認為，若不在把台灣做好的前提下，直接攻海外是不可能的。

他強調，台灣市場對新創來說很重要。第一，只要想得到的東西，台灣廠商都能做得出來，Gogoro就以MIT基因為驕傲，「對新創來說台灣是非常重要的基地，能夠把想法轉成產品。」

第二，台灣是很好的試驗市場，因為消費者非常強調C/P值，「 Gogoro若能在台灣活下去，出去競爭的能力一定是更強，消費者幫我們畫了很高的線，我們會努力盡全力達成。 」

截至目前，Gogoro已擁有接近35萬的車主，佔整體1,400萬輛機車市場2%比例，其餘9成還是選擇燃油機車，彭明義強調，「如果連台灣都不能改變，就不用想說能改變世界，」把台灣2,300萬人服務好，是目前的重要方向。

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。