日本商社丸紅不斷突破、走在技術尖端！從穀糧、陸上鮭魚養殖到太空都涉獵|數位時代 BusinessNext

從穀糧、陸上鮭魚養殖到太空！日本70年商社丸紅不斷突破、走在技術尖端

丸紅集團是日本食糧供應鏈專家，穀物類交易穩佔日本國內第一。丸紅也投資小型觀測火箭等新創事業並提供從開發到發射後的營運支援，提前布局10年後的經營領域。

日本食糧交易第一把手，購併版圖遍及世界

相較於經營食糧供應鏈中下游市場的伊藤忠商事，丸紅可說掌握了涵蓋生產者端的中上游市場。而為了穩固大豆、小麥、玉米等穀物的供應，丸紅不僅在2007年收購美國穀物公司AGP，更透過投資或業務結盟來自鞏固巴西、歐洲的供應市場等。

2013年丸紅再次出手，以2700億日圓收購美國第三大穀物商社Gavilon，不過這一次的收購卻沒有獲得好評。原本希望透過收購Gavilon來達成丸紅在穀物市場的綜效，但卻在收購後的不到2年時間，將原本收購金額中1000億日圓的商譽項目，計上500億日圓的虧損，評論家分析是對市場預測不足及未能妥善發揮在地品牌力所致。

2020年第一季財報因新冠疫情影響，除了石油、天然氣事業及智利的銅事業讓丸紅計上近約2000億日圓損失外，Gavilon的虧損也讓丸紅必須再多認列800億日圓損失，使得丸紅面臨上市以來最大虧損。好在2021年因為穀物價格上漲，Gavilon也因此轉虧為盈，銅需求量高漲價格也來到高點，2017年收購的美國牛肉生產商Creekstone Farms也因為牛肉價格上漲獲利率增加，丸紅長久以來積極構築的事業在2021年取得良好的成果。

投資新創企業，活用區塊鏈管理穀物供應鏈

為了加強穀物、油脂等糧食交易管理，2021年12月中旬丸紅宣布投資瑞士Covantis SA公司，該公司是2020年由世界各大穀物交易商共同出資成立的穀物、油脂供應鏈交易數位化平台開發及營運公司。

透過Covantis SA平台可讓穀物等能完整記錄生產者履歷，從產地到消費地供應鏈流程中的契約、證明文件能更正確、效率並透明化的管理，該公司的平台目前已經有50間以上的公司採用。在擁有日本國內採購、物流管理等經驗豐富的丸紅加入後，期望能為日本的穀物交易管理開發更合適的系統。

挑戰新市場，陸上鮭魚養殖事業、宇宙開發

除了穀物等交易外，如何在有限環境資源下開發出更多的食糧可能性以克服糧食危機，也是丸紅積極投入的項目，與日本水產共同出資收購丹麥的Danish Salmon A/S陸上鮭魚養殖就是一個例子。過往養殖鮭魚需要長年低溫水域或平穩的海域進行，能符合這樣條件的養殖地區僅有挪威或智利的部分地區，不過隨著養殖區域逐漸飽和，開發新的養殖技術能有效解決產地不足問題。有了陸上養殖工廠不僅可省去鮭魚從挪威或智利到亞洲國家的運輸費，在消費地的鄰近地區進行養殖也能品嘗新鮮鮭魚美味。

除此之外，有鑑於日本國內取得地球觀測資料的宇宙事業開發企業正逐漸增加，丸紅也投資小型觀測火箭等新創事業並提供從開發到發射後的營運支援，提前布局10年後的經營領域。

除了積極協助解決糧食不足，脫碳素下潮流的二氧化碳捕捉、封存技術及氫能製鐵等事業發展也是丸紅金屬事業群下一階段的經營重點。為各個事業群面臨的問題找到解決方法，並積極讓自己成為產業先端領頭羊，日本丸紅的前瞻洞悉能力令人欽佩。

責任編輯：傅珮晴、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。