蘋果電動車計畫大轉彎！會配備方向盤跟踏板，全自動電動車的夢要碎了？|數位時代 BusinessNext

蘋果電動車計畫大轉彎！會配備方向盤跟踏板，全自動電動車的夢要碎了？

援引知情人士消息報導，由於技術問題，蘋果改變開發電動車全自動駕駛的目標，僅支援高速公路上自動駕駛，而上市日期推遲一年至 2026 年。

蘋果為何無法做到全自動自駕車？

蘋果內部被稱為泰坦（Titan）的電動車計畫在過去幾個月內一直是處在懸而未決的狀態，因為憑目前的技術， 沒有方向盤或油門踏板的全自動駕駛汽車的願景是不可行的 。

知情人士表示，蘋果因此退而求其次，設計有方向盤和油門踏板且只支援高速公路上完全自動駕駛的電動車，此為蘋果電動車計畫的一個重大轉變。

據悉，該款電動車能接替司機在高速公路上的駕駛，讓司機能看電影或玩遊戲，另外若行駛至城市街道或遇上惡劣天氣，車輛還會提前提醒駕駛轉換手動模式。蘋果討論先在北美推出這項功能，隨後再逐步改進和擴展。

蘋果電動車售價多少？

知情人士說，蘋果原本預期每輛車的售價將超過 12 萬美元，但該公司目前的目標是低於 10 萬美元價格。該水準讓蘋果的電動車價格與特斯拉入門款 Model S 和賓士的 EQS 相當，具競爭意味。

知情人士也提到，蘋果尚未確定汽車設計，現在還在前期原型階段，目標是明年完成設計並在 2024 年底設置功能，最後計劃在 2025 年進行大規模測試。

蘋果之前對自駕車的願景是提供「第五級」的自動駕駛，該層級為無人駕駛技術的巔峰，從來沒有任何汽車製造商到達過，然而蘋果最新轉變的計畫則不及先前目標。

最新的變化也凸顯蘋果在進軍一個全新的產品類別和克服技術障礙方面所遇上的挑戰，這些技術障礙一直困擾一些全球大型企業。蘋果電動車計畫已秘密進行多年，目的是開創新的收入管道，同時也是考驗蘋果本身的能力。

此外，蘋果汽車團隊自 10 年前成立以來高層一直不斷更替，在經歷多次調整甚至裁員後，才由 Apple Watch 軟體開發負責人 Kevin Lynch 主持電動車計畫，期盼能帶來更多穩定性並專注實際目標。

本文授權轉載自：鉅亨網

責任編輯：傅珮晴、林美欣

迎接AI代理時代，中國信託3大策略重點加速金融轉型

中國信託金控自2018年起便系統性的推動AI應用，透過3大策略重點，全面深化AI於企業營運與金融服務的應用，展現其在AI創新實踐領域的領導地位。

台灣年度AI盛會「2025 AI TAIWAN未來商務展」日前圓滿落幕，展會期間同步登場的「2025 AI TAIWAN國際趨勢高峰論壇」也吸引來自產官學界的高度關注。副總統蕭美琴親臨現場致詞時指出，人工智慧正以前所未有的速度改變全球產業版圖，台灣正站在這場關鍵變革的十字路口，必須積極布局。

「我們已在硬體供應鏈上打造出一座堅固的山頭，接下來，台灣更要以AI與軟體應用為核心，開創下一座新高峰，讓台灣持續站穩世界舞台。」蕭美琴強調。

AI應用邁入「代理時代」，大量數位員工走進職場

目前，AI應用的發展已從單純的聊天問答與內容生成，邁入全新的「代理時代」。Google前台灣董事總經理簡立峰說明，所謂AI代理（AI Agent），不僅能理解與回答問題，更具備推理、規劃甚至執行任務的能力。像是特斯拉的無人計程車服務，或Amazon的倉儲與送貨機器人，都意味著AI不再只是螢幕中的語言模型，而是直接參與了人們的日常生活，甚至取代部分白領工作，成為職場上的虛擬同事，舉凡代理撰寫軟體程式碼、產出研究報告等任務，AI都能勝任。

受邀擔任主題演講嘉賓的中國信託金控資訊最高主管賈景光，對此趨勢也有相同見解。他預期，未來金融職場將迎來大量數位員工，AI角色亦將從過去的助理定位，躍升為具備博士班水準的專業夥伴，全面協助企業提升營運效率與生產力。

事實上，為了迎接這股變革浪潮，中國信託早在2018年便前瞻性地成立AI實驗室，積極借鏡國際金融業的成功經驗，推動各項AI專案。這項超前部署的策略，也讓中國信託成為台灣首家連續四年榮獲《Global Finance》雜誌「全球傑出金融創新實驗室」殊榮的金融機構，展現其在AI創新應用領域的領導地位。

中信AI發展策略的3大核心重點

進一步探究中國信託金控的AI應用發展策略，可以歸納出3大核心重點。

第一是採取「導入通用工具＋自建AI模型並行」的雙軌推動模式。目前市面上由科技大廠或新創企業提供的AI工具已相當成熟，如：語意搜索、摘要總結、內容生成等工具，只要確保符合資安與內控標準，即可快速導入與應用。此外，針對中信獨有的經營Know-how、產品知識、關鍵決策能力等核心競爭優勢，則透過自建AI模型的方式內化至系統中，藉此強化差異化競爭力，與通用工具形成有效互補。
第二為打造AI賦能的企業文化。賈景光強調，推動AI賦能，絕非單純的技術導入專案，而是一場全方位的企業文化變革，必須由高階主管帶頭學習與使用AI，再結合員工教育訓練、不定期內部應用成果與外部趨勢分享、建置學習資源庫、以及Prompt Engineering的技巧養成與實戰演練等方式，循序漸進，逐步型塑出AI賦能的企業文化。

尤其考量到「如何下正確指令」（Prompt Engineering）是AI效益最大化的關鍵，中國信託也將內部累積的指令設計技巧與應用實例，整理為知識庫，讓全體員工得以共同學習、快速上手，加速落實AI於日常工作中。目前，中國信託金控已經盤點出超過200個AI應用情境，協助員工有效提升40%至70%生產力。

第三則是鎖定關鍵應用場景、最大化AI導入成效。每個產業都有自己的關鍵議題，企業在導入AI時應回歸業務本質，從產業策略與關鍵流程出發，找出痛點並對症下藥，才能創造出AI應用的最大價值。

像中國信託便聚焦於優化客戶體驗、提昇內部效率與風險管理3大金融業核心議題，發展相關的AI應用，例如：智能客服已實現70%的客戶詢問可於1秒內快速回應、自主研發的AI模型能主動偵測並攔截可疑交易，2024年累計成功阻擋的詐騙金額已達8.4億元新台幣，為客戶資產安全提供有力保障。

隨著內部AI應用已小有所成，如今，中國信託正積極邁向產業共創階段，並響應金管會倡議成立的「金融科技產業聯盟」，擔任「金融科技應用研發工作圈」的首屆召集人。透過聯合學習、金流履歷、資料整合等方式，研發可以解決金融業共通性問題的AI相關應用，如 : 目前的首要任務是建構全國性金融同業防詐平台，以科技精準阻詐、達到守護民眾財產安全的目的。賈景光強調，唯有打破單打獨鬥，串聯產業力量，才能加速AI在金融業的落地與深化，進一步提升台灣在國際舞台上的AI應用實力，真正讓台灣的金融科技在全球發光發熱。