楊小仲換跑道創造峰迴路轉|數位時代 BusinessNext

記得剛踏出校門時，同班同學大多都有三、四個工作同時等著，」大學主修水利工程，創辦誠信致勝資產管理公司的楊小仲回憶，1975年剛就業時，正值政府推動十大建設等公共工程，當時的房地產業如同現今的電訊業盛況，是人人稱羨的當紅炸子雞。
十年河東，十年河西，當年炙手可熱的產業，如今卻在谷底盤旋已久。「我知道必須轉到一個人家需要的產業，」年近50的楊小仲所選擇的「有需求」產業，正是近來的熱門議題「不良資產管理」。

**無心插柳的職場際遇

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過去10年，楊小仲遇上三次企業財務危機事件，最初是自己所任職的公司，接著是幫朋友公司解決問題，當第三次碰上類似事情，「三折肱而成良醫」的他，短短3小時便規劃出解決方案，也因此醞釀他成立專門處理「企業危機」或銀行逾期放款的公司的想法，「一則可減少社會失業，二則有市場利基，」透過各種方式活化不良資產，便是楊小仲創立誠信智勝資產管理公司的初衷。

**與「律師」陳水扁交手

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談起這段由建築業轉換跑道的往事，有陰錯陽差，有滿腹心酸，但更多的是硬著頭皮，邊做邊學，希望早日化解僵局的信念。其中讓楊小仲記憶猶新者，就是第一次公司面臨財務危機，之後連陳水扁也參與其中的經驗。
事情發生在1981年，楊小仲在所服務的建設公司擔任開發部與業務部經理，正參與台北市松山區佔地萬坪的建築案，卻碰上合建地主發生財務危機所拖累，整個建築案因此停擺。某些賠上過半積蓄的債權人，氣得找黑道介入討債，公司高層嚇得不知如何是好，就這樣連躲帶拖，延宕了2個月仍無解決方案。當時的楊小仲，既不是股東也非公司負責人，但身為公司幹部，面對前來討債的建築小包商，於是他試著找當時債權人代表律師陳水扁商談。
然而，就事論事的陳水扁，見到他的第一句就問，「你既非股東也非負責人，那公司是否有委託書給你呢？」沒有委託書的楊小仲，在陳水扁辦公室待不到5分鐘，就被下了逐客令；步出律師辦公室，小包商聽到楊小仲就這樣毫無結果出來，甚至不諒解地連「你這個爛人！」等氣話都衝口而出。
即使與陳水扁的首次見面，是如此愕然地劃下句點，但抱著「事情總得解決」想法的楊小仲，仍不放棄地先從自己公司開始協調，「萬事起頭難，只要有誠意，雙方建立信任感後，接下來就容易多了，」在之後的折衝會議，楊小仲與陳水扁等債權人代表律師逐漸建立共識，事情也自此出現轉機。

**燙手山芋以喜劇收場

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當時不收分文接下此案的陳水扁，正值競選台南縣長失敗，妻子又因車禍癱瘓的人生谷底。在這事情的討論過程中，不免有債權人失去理性吵鬧不休，面對爭吵，陳水扁總會不假辭色告訴委託人，「楊先生很有誠意來解決問題，你們再這樣吵下去，我看今天就解散別討論了，我家裡還有老婆要照顧呢！」楊小仲回憶起這段往事，「許多律師不願得罪客戶，但陳水扁是屬於很敢講的類型，」而這件事最後也在銀行取回債權，房屋繼續興建，住戶取得產權並交屋，承包商也取得工程款後落幕。
父親過世得早，初中時代曾有段時間寄住在育幼院的楊小仲，總相信在逆境中反能激勵人更上層樓，而即使年近半百，唸書仍是他每天最重要的事。
目前正撰寫博士論文的他，每天清晨必開收音機學英文，不論查英文單字、通訊錄、個人記帳本，都透過一只不及巴掌大的哈電族完成。雖然不是使用新潮PDA，也不是走最當紅的「科技新貴」之路，但由楊小仲身上，我們看到一位時值中年，任職台灣傳統中小企業的專業經理人，不斷提昇自我，尋求另一片天的真實故事。

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。