Uber加入造車行列？攜手新創Arrival開發「司機」專用電動車，目標售價與油車相當|數位時代 BusinessNext

Uber加入造車行列？攜新創開發「司機」專用電動車，預告售價將與油車一樣便宜

乘車巨頭Uber也加入造車行列？本週宣佈與電動車新創Arrival合作，將攜手推出一款專為乘車服務打造的電動車，幫助實現其全面電動化的願景。

要讓電動車和油車一樣便宜，Uber攜手Arrival打造專為乘車服務設計新車款

Arrival是一間成立於2015年的電動車公司，先前主要聚焦在貨車、公車等商用電動車的開發上，曾獲得全球最大快遞公司UPS一萬輛電動貨車的訂單，並在今年3月透過SPAC上市。

Arrival產品長湯姆．艾維奇（Tom Elvidge）透露，這款新電動車預計會和油車一樣便宜，「我們相信，擁抱電動車不應該是以支付更多成本為代價，你不需要花費更多錢駕駛一輛電動貨車、公車或客車。」

艾維奇還認為，目前市面上的車型並不完全符合乘車服務的所需；最適合Uber司機們的車款，可能與現存的汽車有著相當大的差異，他們計畫這款新車將盡量貼近司機與乘車服務的需求。

目前雙方已經釋出了一些概念圖，預計今年底前會公佈完整的電動車設計，並再次強調會依照乘車服務的需求打造，比如駕駛座椅會更符合人體工學，減輕司機長時間駕駛的疲勞，而乘客座位也調整為更舒適、方便上下車的設計。

目標2040年全球電動化，Uber加速合作推動

按照Uber規劃的時間表，他們目標2025年在倫敦成為一個完全電動化的乘車平台，2030年拓展至歐洲及北美地區，並在2040年使全球100%搭乘服務車輛皆為零排放車輛。

為實現這項計畫，Uber去年也承諾將投入8億美元資金，並推出Uber Green計畫，提供電動車司機們更優惠的抽成方案，藉此鼓勵電動車司機加入，或者將油車升級為電動車。

Uber北歐及東歐地區總經理傑米．海伍德（Jamie Heywood）也表示，「Uber承諾幫助每位倫敦司機在2025年前升級為電動車，且拜我們的潔淨空氣計畫（Clean Air Plan）所賜，我們已經籌得超過1.35億英鎊以實現這項目標。」

海伍德聲稱，Uber會運用這筆資金協助司機升級電動車，而與Arrival的合作關係也將幫助達成任務。Uber及Arrival還將在英國、歐盟及美國等主要市場，探索策略合作夥伴關係。

Uber並未透露與Arrival的合作將投入多少資金，但從攜手開發的這款電動車，不會限制僅向Uber司機銷售來看，或許Uber實際提供的資金並不多，更多的是乘車服務的相關知識與需求。

事實上，Uber也並未承諾會購入與Arrival合作開發的電動車，最終仍將由司機們自行購車替換，但很可能會提供購車補助。過去Uber也曾與通用、雷諾、日產等多家車廠達成合作，為旗下司機提供優惠的電動車價格。

近期與Uber締結合作的車廠也不只Arrival一家，前陣子Uber就宣佈攜手韓國現代汽車，將共同推動歐洲電動車普及，並擴大充電站等基礎設施的建設投入。

4月底時，Uber也與其餘20多家企業共同向歐盟呼籲，應制定禁售燃油車的確切日期，聲稱此舉將可以向車廠、供應鏈發出投資電動車的訊號，促使所有企業降低汽車碳排放量。

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。