大同發表高效電動巴士動力系統，戴豐樹：若鴻海MIH聯盟來揪一定加入！|數位時代 BusinessNext

大同發表高效電動巴士動力系統，戴豐樹：若鴻海MIH聯盟來揪一定加入！

大同響應政府電動巴士國產化政策，投入人力研發三年，28日發表電動巴士馬達及驅動器等動力系統，執行副總戴豐樹表示後續期望展品線更完整，絕不會在電動車缺席

TOYOTA未來兩三年將發威，台灣有切入電動車優勢

對於是否加入鴻海MIH電動車開放平台？戴豐樹表示「我也是鴻海出來的！」「鴻海要用我就給！」他解釋，大同做馬達跟驅動器，馬達基本上已經被控制驅動器控制，所以大同加不加入MIH聯盟不是重點，若鴻海拿來裝上就可以用。

而若鴻海MIH聯盟來招手是否加入？戴豐樹指出，當然有意願！絕對不會拒絕，鴻海若願意找我們（大同），我們（大同）就去！他解釋，MIH可以選的馬達很多，但若政府要國產化馬達，要找大同絕對有意願合作。

戴豐樹表示，電動車零件從2萬多個雖然已經縮減為1萬多個，但MIH還是要做很多工作，希望政府能幫助MIH聯盟，或者政府自己出來整合。他指出，郭台銘曾說過，特斯拉第一部車Made in中壢，「既然台灣都能做特斯拉，為什麼其他車不能做呢？」

戴豐樹說，台灣絕對有優勢，全世界不會只有TESLA或APPLE有實力做電動車，TOYOTA要做也可以做，戴豐樹透露，過去TOYOTA發現電動車零件變少，供應商一半要被淘汰，所以才沒有積極做電動車，開發混合動力或氫氣電動車，搞很多零件讓供應鏈存活，未來2～3年TOYOTA會搞一個大陣仗積極做電動車，大家可以拭目以待。

戴豐樹說，TESLA要做車要自己蓋廠，但TOYOTA或福特等傳統車廠，要做電動車其實全球都有廠，改一改就能做，比較快。

打造全系列商用車馬達，加強驗證安全性

配合政府2030年電動巴士國產化目標，大同28日發表大型電動巴士動力系統，馬達部分除是第一個國產化200KW馬達，經過3000公里實際測試，也拿下車輛檢測中心ARTC兩項性能測試，包括爬坡及90公里高速巡航驗證。

工研院表示，大同自行設計開發出200KW馬達，現在是合作驅動器，大同也是第一家本土能同時生產馬達與驅動器的業者，驅動器就是管理控制馬達輸出馬力的控制器。

戴豐樹指出，大同發表馬達跟驅動器只是第一步，後面還有很多路要走，大巴外，還有一般房車，還有很多數據要測試，因為汽車信賴度要高，牽涉人命，所以要更多數據。

大同發表這款國產電動巴士「250kW動力系統」相關數據，包括馬達最高效率達96%以上、驅動器達97%以上，且具備高扭力、爬坡力佳的特性，適用於一般的12米電動巴士及17噸貨卡。

戴豐樹表示，未來大同馬達驅動器研發團隊將以這台動力系統為基石，向下延伸開發從0～200KW之間的全系列馬達，以符合中型商用車和房車需求，應用於物流車、垃圾車、資源回收車、採礦車等。

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。