eVTOL電動飛行器試飛出事故,飛行器、飛行車離上路還有多遠?
eVTOL電動飛行器試飛出事故,飛行器、飛行車離上路還有多遠?

談到對未來世界的想像,乘坐飛行器出行總是被提及的一項。各式飛行器在廣闊的天空中按照設定好的快速移動,不用再忍受壅塞的地面交通。理想很豐滿,但現實卻並非如此。

幾日前,Joby Aviation宣布該公司的一架遠端駕駛eVTOL原型飛機,在位於加州的遠端飛行測試基地進行飛行測試時發生事故。測試是在無人居住的地區進行的,事故中沒有人受傷。

雖然目前Joby公司並沒有透露關於事故的更多資訊,但據網路上有人進行的飛行數據分析來看,發生事故的飛機應該是一架尾號為N542 AJ的Joby原型機,是獲得FAA(美國聯邦航空管理局)特別適航證和美國空軍適航證的兩架預生產原型機之一。

事故發生時,這架原型機在美國空軍位於蒙特雷東南的Fort Hunter Liggett附近進行試飛。Joby公司之前曾表示過他們的目標是飛機達到每小時200英里(每小時322公里)的最高速度和10000英尺(3050公尺)的高度。

但飛行數據顯示,發生事故的原型機最快時速達到270英里/小時(435公里/小時)以上,遠遠超過了之前提過的最高速度。

這次的飛行事故對Joby造成了不小的影響,事故宣布後,Joby的股價一度下跌了9%,也會放慢Joby獲得適航認證的進度。不過在eVTOL市場中,已經進行過超1000次試飛的Joby還是領先於其他公司。

uber eVTOL
圖/ 陳映璇攝影

eVTOL,全稱為「electric vertical take off and landing」,即「電動垂直起降飛行器」,一般指用於載人或載重物流用的飛行器,不包括消費級多旋翼航拍用途的無人機。

eVTOL的優點之一,是可以像直升機一樣著陸和起飛,不需要一個超長的機場跑道進行輔助,因此可以直接使用直升機場或任何垂直起降場,靈活性較強。並且可以遠端駕駛或者自動駕駛,在操作時更輕鬆也更易上手,當然,駕駛員也需要學習在惡劣天氣和特殊情況下如何控制。

作為一個新興的產業,eVTOL的發展可以說才剛剛起步。目前大部分的產品,都與Joby公司的原型機類似:大約能坐2-5人,機上裝有多個旋翼,採用分佈式電力推進系統,系統有冗餘,這樣在有旋翼出問題的情況下仍可以安全飛行和降落。
作為一種電動飛行器,目前對eVTOL限制最大的技術因素就是電池,要保證足夠的飛行時間,目前的成果還是有些過高。此外,獲得適航認證也並不容易。

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圖/ Airbus

2021年1月,Joby收購了Uber Elevate,可見eVTOL未來有可能應用於共享出行,不過要實現這一點,電池、製造工藝、無人飛行系統、充電樁建設等等多個方面都還有很長的路要走。

值得一提的是,如果這些技術能取得突破,另一個與eVTOL頗具關聯又有共同目標的產業——飛行汽車也能得到發展。在2021年的中國國際航空航天博覽會上,小鵬展出了自研的飛行汽車「旅航者X2」,能續航35分鐘,最大飛行速度可達130公里/小時,擁有自主飛行路徑規劃能力。

小鵬還計劃在下一代產品,第6代「旅航者X2」上裝上輪子,實現陸空切換,希望能在2024年實現量產。
雖然空中飛行器出行的現實還很「骨感」,但希望那一天不會離我們太遠。

本文授權轉載自:愛范兒 ifanr

責任編輯:傅珮晴、侯品如

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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