中華隊拿下2金5銅!奧運金牌獎金是多少?雙人項目要平分嗎?各國獎金排名一次看
中華隊拿下2金5銅!奧運金牌獎金是多少?雙人項目要平分嗎?各國獎金排名一次看

2024巴黎奧運,台灣累計奪下2金、5銅,國光獎金預計發出1.366億台幣獎金。

之前陷入性別風波的女子拳擊悍將林郁婷,在全台灣力挺之下,不負眾望拿下女子57公斤量級拳擊金牌,為台灣再增一面金牌。先前羽球國手李洋、王齊麟「麟洋配」在男子雙打金牌戰中,擊敗第1種子中國隊奪下本屆首面奧運金牌,創下台灣首次羽球男雙二連霸的紀錄,也讓全台球迷振奮沸騰。

除了兩面金牌的榮耀,郭婞淳8日在舉重女子59公斤級拿下銅牌,這也是她連3屆站上奧運頒獎台。

其他台灣好手唐嘉鴻(男子單槓)、吳詩儀(女子輕量級拳擊)、陳念琴(女子沉量級拳擊)、李孟遠(男子定向飛靶)也為台灣拿下銅牌。

除了贏得國際殿堂的殊榮,選手們也將有鉅額獎金入帳,引發外界好奇,台灣奧運選手獎金制度怎麼計算?

奧運金銀銅各拿多少?雙人項目要平分嗎?

根據教育部《國光體育獎章及獎助學金頒發辦法》,奧運屬於一等綜合運動賽事,因此 只要在奧運獲得金牌,就可獲得國光獎金新台幣2000萬元;銀牌700萬元;銅牌500萬元獎金 ,本次李洋、王齊麟參加羽球雙打項目,兩人各自皆獲得奧運金牌,一人就能拿到2000萬元獎金。

而前三名的奧運獎金提供2種領取方式,可選擇「一次性領取制」或是「終生月領制」,終生月領制每月金額分別為:金牌12.5萬元、銀牌3.8萬元、銅牌2.4萬元。

前8強就有獎金!

不只金銀銅牌得主,在奧運比賽中獲得第四名至第八名的選手也能領取獎金,且僅能一次性領取;止步8強的選手則以第五名的獎金150萬元計算。

  • 第四名:新台幣300萬元
  • 第五名:新台幣150萬元
  • 第六名:新台幣150萬元
  • 第七名:新台幣90萬元
  • 第八名:新台幣90萬元

此外,選手若是參加奧運、亞運或世大運之田徑、游泳或體操這三項正式競賽項目,還可以獲得獎金加碼1.5倍。

台灣奧運獎金僅次香港、新加坡,位居第三高

台灣奧運獎金頒發上,最高為金牌獎金2000萬元,在全球國家奧運獎金排行第三,僅次於香港、新加坡;而體育強國美國、澳洲等金牌獎金分別為3.8萬美元(約新台幣124.3萬元)和1.3萬美元(約新台幣42.5萬元),台灣獎金高出美國將近16倍之多。

國家 金牌 銀牌 銀牌
香港 $768,000 $384,000 $192,000
新加坡 $745,000 $373,000 $186,000
台灣 $611,321 $213,985 $152,846
印尼 $300,000 $150,000 $60,000
以色列 $271,000 $216,000 $135,000
哈薩克 $250,000 $150,000 $75,000
馬來西亞 $216,000 $65,000 $22,000
西班牙 $102,000 $52,000 $33,000
法國 $87,000 $43,000 $22,000
南韓 $45,000 $25,000 $18,000
美國 $38,000 $23,000 $15,000
日本 $32,000 $13,000 $6,000
波蘭 $25,000 $19,000 $14,000
德國 $22,000 $16,000 $11,000
澳洲 $13,000 $10,000 $7,000

(資料來源:《CNBC》整合國家奧會、體育協會資訊/單位:美元)

奧運獎金要繳稅嗎?

奧運選手因賽獲得的鉅額獎金是否要繳稅?依據我國《所得稅法》第4條第8款規定,若是國內外政府、國際機構、教育、文化、科學研究機關、團體,或其他公私組織,為獎勵進修、研究或參加科學或職業訓練而給予的獎學金或補助費,可以免繳納所得稅。因此,政府因表現優異的奧運選手頒發國光獎金,選手依法可不用繳稅。

延伸閱讀:麟洋配完美2連霸!王齊麟專訪回顧:軍人父親敞開羽球大門,也差點一巴掌打碎關係

責任編輯:蘇柔瑋

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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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