勞工想讓勞退金變大，自選標的論辯17年、反對2成以下仍不開放理由為何？|數位時代 BusinessNext

勞工想讓勞退金變大，自選標的論辯17年、反對2成以下仍不開放理由為何？

累積的儲蓄是老年生活的最大保障，基於「勞工退休老本絕不能出任何差錯」的原則，勞退基金由政府統一操盤並保障最低收益，最能讓勞工安心。

59歲的中油公司員工江健興一直相信，在職期間腳踏實地累積的儲蓄，是老年生活的最大保障，所以，他每月固定提撥6％薪資至勞工退休金個人專戶。基於「勞工退休老本絕不能出任何差錯」的原則，他認為，勞退基金由政府統一操盤並保障最低收益，最能讓勞工安心。

江健興的另一個身分，是全國產業總工會（全產總）理事長，基於勞工團體應守護多數勞工權益的責任，他長年反對開放勞工退休金自選投資標的，「如果只讓勞工自負盈虧、沒有保證收益，全產總堅決反對！」

然而，同樣身為中油員工的全產總祕書長戴國榮，卻以個人身分對「開放勞退自選」表達支持，「我認為勞工應有自由選擇的權利，能自行決定要把勞工退休金自提的部分委託政府操作，或另外尋找投資標的。」

其實，從江健興與戴國榮兩位年齡相近、出身背景也很類似的工會幹部，對同一件事的看法竟如此南轅北轍，充分體現了支持與反對開放勞退自選的意見，過去十多年來是如何地激烈拉扯。

要求開放勞退自選的呼籲未曾消逝，且因勞保基金財務缺口嚴重、未來勢將破產的真實危機，讓民眾對於勞保老年給付可能縮水感到焦慮，進而更期待藉由增加勞退投資收益，提高退休所得替代率。

《今周刊》2018年委託世新大學知識經濟發展研究院進行的民調顯示，近8成民眾知道勞保基金面臨破產危機，71.9％民眾贊成在保留既有的政府操作模式外，開放勞工自選投資標的，其中，30到40歲之間的青年世代，支持自選的比率更超過8成。

今年5月，勞動部長許銘春主動對媒體表示，只要能優先保障勞工權益，她願意抱持開放態度討論勞退自選，並聽取各界意見。這是一向強調要替勞工把退休金「顧緊緊、攬牢牢」的她，首次對這項議題表達正面態度。

許銘春這次公開發言，可回溯至2020年底，勞動基金運用局爆出國內投資組操盤手不法炒股的重大弊案，再次讓社會反思勞工退休金全權交由政府管理的模式，是否符合勞工最大利益。有民眾在公共政策網路參與平台，發起「開放勞動基金有限度自選投資組合」倡議，獲得熱烈迴響，促使勞動部啟動勞退自選意願調查，並於今年3月公布結果。

在逾5千名參加勞退新制的受訪勞工當中，有43.4％贊成開放自選投資，比率最高；不贊成者占比19％，另有37.6％「沒有想法」；如果僅計算明確表達意見的勞工，贊成與反對者比例是懸殊的7比3。

《今周刊》六月初針對全體立法委員進行調查，回覆的65位立委當中，有54人支持開放勞退自選、3人反對、8人無意見，支持率83.1％。而回應《今周刊》調查的立委，不分支持或反對，逾九成認為政府應嚴格篩選商品、對受託業者建立完整監管機制，是政府若想開放勞退自選，必須提前規畫的配套措施。

賦予勞工自主決定退休金投資方案，究竟是能確保老年經濟安全，還是讓養老金血本無歸，十多年來，正反雙方始終爭論不休，勞退自選政策也因此原地打轉。在限縮範圍內試辦，再就真實情況辯論利弊，或許是既能消除各方疑慮、又能確保大多數勞工權益的務實作法。

本文授權轉載自：今周刊

責任編輯：傅珮晴、侯品如

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。