他靠暗藏AirTag找到被偷走的滑板車!但要說服警察、平安帶回家更難?
他靠暗藏AirTag找到被偷走的滑板車!但要說服警察、平安帶回家更難?
2021.09.24 | 3C生活

紐約一位網路安全新創公司的CEO Dan Guido,他的電動滑板車在8月2日晚上被盜。不過他沒因此而慌張,因為他在他的黑色滑板車內用黑色膠帶藏了兩個蘋果AirTags。第二天,他開始在藍牙追蹤器的幫助下尋找車輛的位置,猜猜看他找到自己的滑板車了嗎?

Guido在位於紐約市的Trail of Bits工作,這是一家網路安全研究和諮詢公司,為國防、科技、金融和區塊鏈行業的客戶提供服務。他在一系列推文中記錄了他尋找滑板車的過程,分享了他瘋狂旅程中的挑戰和成功。

「我的滑板車上週被偷了,小偷不知道我在裡面藏了兩個Airtags。」他表示。

其實第二天他就可以從尋找功能中,查到自己的東西的大約方位在哪裡了。但是他實際想要執行起來的時候,卻發現這樣是不夠的。他發現不管他是要進入商店,或是去敲一個陌生人家的門,通常銷贓的商家,潛在買到贓物的人或者直接是小偷本人,都應該不會願意與他合作,並且他們很可能根本不熟悉Airtags而造成很多誤會。

T客邦_airtags
圖/ T客邦

他起初騎車到附近的地點去試圖找滑板車,還帶著鎖,打算一發現滑板車就先把車子找地方鎖上。但是他沒有找到,而更糟的是,他隔天必須出差到外地許多天。他表示有點擔心之後自己的尋找之旅有可能會失敗,因為AirTags上的一些會發出聲音的功能會暴露它的身份。

根據蘋果在6月發送過AirTags的更新,如果在8至24小時內的時間內AirTags與主人分開,它們會發出聲音。而在更新之前,設定是與主人離開3天才會發出聲音。

不過,幸好沒有人發現這些追蹤裝置,當Guido從出差中回到家中時,他再次進行尋找。並且向警方報案,但是員警因為不熟悉AirTags,拒絕陪他走入店家或是幫他敲陌生人的房門。

他只好耐心地向警方解釋AirTags的原理,並且表示他不要求警方做出違法的事情,還表示只要花他們一個小時的時間,結果他說服了警方。兩名員警願意陪他。

然後,他發現滑板車位於高度可疑的區域:一家電動自行車商店。他與兩名員警走進了店家。而他發現他的電動滑板車就在店內。

店員對他的說法表示懷疑:他怎麼證明這就是他的滑板車? 然後他讓附在滑板車內Airtag播放聲音出來、這還不夠說服店員。他又打開他的配對好的滑板車APP,最終讓店員心服口服。

接下來,就輪到店員開始想辦法辯解了 ,贓車是哪來的?

他們解釋說這是一位女士送來的,送來時抱怨了煞車有問題,所以他們把車把的電源線剪斷了,還把煞車拆了。Dan Guido表示,很明顯這不是修煞車的正確方法。

接下來員警對店員進行了詢問,像是到底是誰賣給他們的、收購的時候有沒有向對方要求出示擁有權的證明......,而Dan Guido看到店內有監視器,他基本上並不那麼相信店員的說法,跟員警講可以叫他們調出上週的監視器。他還跟員警說「如果他們沒有給你監視器的畫面,那一定是他們刪除了。」

Dan Guido把他的滑板車推向店外,但是有一名店員因為發現自己變成疑犯而變得相當激動,還過來跟他說:「你這樣做沒有好處。」

不過,出乎他意料之外的是,另一名在店內與警方配合的店員倒是相當合作,的確提供給警方當天的錄影畫面,而且證實了的確是一名女士推著他的滑板車拿來賣的。接下來,就是警方的事情了。

最終,故事皆大歡喜。他到分局填寫了一份報案文件,並且與兩名巡警擊掌。員警表示,他們已經根本不記得上次他們解決自行車竊案是什麼時候了。另外,Dan Guido教了兩名員警如何使用AirTags,然後跳上他的滑板車回家。

本文經授權轉載自:T客邦

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責任編輯:吳佩臻

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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

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。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「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。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

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。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
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。

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