減碳模型技術壓根不存在?從碳捕集封存技術廠的失敗看氣候科學家的一廂情願
減碳模型技術壓根不存在?從碳捕集封存技術廠的失敗看氣候科學家的一廂情願

去年在英國格拉斯哥舉行的第26次聯合國氣候峰會(COP26),主題是氣候危機,代表美國出席的前國務卿凱瑞(John Kerry)宣稱,氣候危機的解決之道將繫於「我們尚未擁有的技術」,但理應能夠實現。凱瑞的樂觀完全來自於科學家。跨政府氣候變遷研究小組(IPCC)的綜合評估模型由研究人員所創,即顯露如此信念。這些模型指點減碳途徑,有機會據以把氣候增溫幅度抑制在2℃以下。他們高度倚賴不存在的技術,例如把二氧化碳安全又經濟地永久封存於地下。

停下來想一想。科學,指的是歐美的科學,長年奉為理性的典型,拒不接受科學發現的人經常遭科學家斥責為不理性。然而倚賴不存在的技術並不理性,可謂一種奇想(magical thinking)。而奇想是孩童心智發展的一個階段,被期待長大後能戒掉的事。試想,倘若我說打算用還沒發明的材料造屋,或者要在火星上建造殖民地,卻連怎麼送人前往都還不知道,你大概覺得我不理性甚至發神經。但未來的減碳計畫充斥這種想法。

舉例來說,IPCC的模型高度倚賴二氧化碳捕集封存法(CCS),包括艾克森美孚石油公司在內的一些倡導者,稱CCS是經過驗證的成熟技術,因為業界把二氧化碳或其他物質注入油田,使更多化石燃料衝出地面的做法行之有年。但二氧化碳未必封存在岩石或土壤,而是會沿著裂縫、斷層與溝隙流動,找到回歸大氣之路。想把注入的二氧化碳留在地下,亦即實現負排放,是十分困難的事。全球僅零星幾處達成,無一符合商業效益。

其中一處是冰島的「虎鯨」(Orca)碳捕存廠,號稱全球最大的除碳廠,把從空氣中捕集的二氧化碳與水混合並注入地下,與玄武岩進行反應,形成穩定的碳酸鹽類。這是好事一樁,但成本是每公噸600~1000美元的天價,而且規模很小,一年封存約4000公噸。相較之下,單是科技大廠微軟公司在去年就產生近1400萬公噸的碳(微軟承諾會設法將其排放量全數抵消)。或者看看美國伊利諾州阿徹丹尼爾米德蘭公司(Archer Daniels Midland)乙醇工廠的捕碳成績。2017年以來,該工廠已花掉美國納稅人2億8100萬美元用來抑制排碳(超過專案成本的一半),在此同時,廠區整體排放量卻還增加。而專案總共僱用幾人?11人。同一時期,一大堆CCS廠則宣告失敗。2016年,麻省理工學院(MIT)中止碳捕集與封存計畫,43項相關專案不是遭取消,就是擱置或挪做他用。

艾克森美孚石油與阿徹丹尼爾米德蘭公司推動CCS的原因很明顯,既能美化形象,又能用納稅人的錢買單。美國去年通過的「基礎設施投資與就業法案」中,提撥100多億美元用來發展碳捕集技術,相對之下,僅4億2000萬美元用於水力、風能、地熱與太陽能等再生能源。

擴大太陽能與風能的發電規模要花錢,還需公共政策力挺。最大的疑問是,這類計畫為何不獲支持?原因之一是化石燃料產業不斷阻撓。但為何畫畫大餅,科學家就接受了?我猜想,研究人員對民選官員無力克服政治障礙感到灰心,認為繞過技術障礙還容易些。他們也許是對的,但等我們知道對不對的時候,也許為時已晚。

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本文授權轉載自:科學人

責任編輯:傅珮晴、侯品如

關鍵字: #淨零碳排
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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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