推特賣給馬斯克後，創辦人多西為何一下愛、一下恨？Bluesky會取代推特嗎？|數位時代 BusinessNext

推特賣給馬斯克是好是壞？創辦人怎麼看他？

《TechCrunch》報導，一名去中心化社群媒體Bluesky的用戶Jason Goldman在平台上詢問多西，「你認為馬斯克已經被證明為是推特的最佳管理者嗎？」多西回覆：「不，而且我也不認為他在意識到自己的時機不對後，採取了正確的行動。」意味著他認為馬斯克入主推特後的決策都沒有協助公司走向正軌。

不過也有持不同看法的聲音，《華盛頓郵報》便認為多西此番言論是為了避免自責，隨後被多西強烈反對，認為他先前已經多次為了推特而道歉。

多西雖然認為推特在馬斯克的領導下表現欠佳，但他也把矛頭指向推特董事會，指責當初強行出售的行為是害推特走向今日的主因之一。多西在Blueskay上寫道，「推特無法作為一家上市公司生存下來，除非你願意讓對沖基金和華爾街激進份子擁有它。」

交易前把馬斯克當救世主，多西為何改口？

多西對馬斯克的評價可謂峰迴路轉。去年4月26日，多西還在推特下寫道他認為馬斯是他唯一信任的解答。他支持馬斯克對於推特的各種願景，包括希望用戶達到10億、查核假帳號假訊息、公開演算法與成為像微信（WeChat）那樣的超級平台等等。不過後來多西也重新回應了這條推文，指出他是為了不讓推特落入其他更激進的對沖基金經理人手中，當初才那樣表示。

雖然收購的過程充滿動盪曲折，而馬斯克本來也可以支付10億美元終止收購，但最終這筆交易還是在去年10月以440億美元達成。馬斯克上任後對推特的各種改造，包括裁員節流、推出各種訂閱計畫與公開演算法等等，雖然達到了開源節流，但種種爭議也導致許多名人用戶的出走。

《Business Insider》報導，自從收購以來，推特上的仇恨言論激增。儘管馬斯克承諾他將成立一個內容稽核委員會，以確定如何以及是否刪除有害貼文，但時至今日也還未成立。他還就自己是否應該辭職對用戶進行了投票，表示他會遵守調查結果，但作為推特的現任執行長，他仍然非常活躍。

Blueskay是什麼來頭？與推特不同在哪？

Bluesky是多西在推特期間另行開發的應用程式，該平台獨立於推特而運作。與先前暴紅的Clubhouse一樣，Bluesky也需要邀請碼才能使用，這導致用戶對於該平台的渴望性更強烈，因為「看得到還不一定用得到」。

《彭博社》指出，Bluesky的外觀和使用方式與推特相似，介面也大同小異，不同之處在於它是一款「去中心化」的社群媒體。Bluesky不是像臉書或推特那樣的平台，而是一個幕後介面，允許任何社群媒體plug in（插入），讓用戶保持自己的身分和跨服務的連接，意即用戶可以從一個託管服務切換到另一個，但關注者和內容依然保留。

去中心化理念在於讓用戶可以貨比三家，選擇最好的介面或喜歡的內容稽核選項，减少他們對任何單一服務提供者的依賴，並讓他們對數據的使用有更多的控制權。

多西先前曾在推特上寫道，「原則上，我認為任何人都不應該擁有或營運推特。它應該成為協定層面的公共產品，而不是一家公司。」或許這樣的想法有望在Bluesky中實現。

責任編輯：林美欣

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。