【觀點】聯合國視角看AI:不光只會下西洋棋,還能改善各國領導人的偏頭痛?
【觀點】聯合國視角看AI:不光只會下西洋棋,還能改善各國領導人的偏頭痛?

AI時代來了,然後呢?

歷任的聯合國秘書長,在不同場合致詞時,相信都不約而同地指出,當前全球面臨著諸多挑戰,包括貧困、飢餓、健康不平等、教育資源不足、環境污染和氣候變化等。

這些問題不僅影響著全球數十億人的生活品質,也對地球的未來構成了威脅。為了應對這些挑戰,聯合國在2015年提出了17項永續發展目標,旨在到了2030年可以實現一個更加公平,且可持續的繁榮世界。

很遺憾的,在許多調查報告和科學預測中,我們仍遠遠落後此一目標一大截,例如巴黎氣候協議期盼各國能貫徹減排政策,讓本世紀末全球增溫不要超過2度,甚至不超過1.5度C,而這個數字在接連的COP27和COP28大會上,已被證實幾乎不可能做到,暖化帶來的災難已難以避免,我們只能盡減緩傷害。

雖說AI並非全新的技術,但在這幾年逐漸有令人期待的「務實」應用,不光只是下贏西洋棋與圍棋,而是真正進入到大眾的日常生活與工作中,我們有理由相信AI也能在永續發展目標上,扮演積極輔助的角色。

UN體系裡不同的機構多年來都有相關研究,指出人工智慧在消除貧困、飢餓、提升健康福祉、提供優質教育、管理水資源、推動清潔能源、建設可持續城市和社區、應對氣候變化以及促進和平與正義方面,有著相當的潛力。

經濟及社會理事會(ECOSOC) 更是在多次會議上強調AI對SDG發展的正面影響。當然,凡事不能只看一面,根據英國「自然通訊」(Nature Communications)公布相關專家們的共識 :

AI固然有助於實現79%,共134個永續發展細項目標;但也有礙於35%,共59個細項目標的實現(而有些目標在導入AI後,同時有助亦也有害),甚至是伴隨高運算需求的高耗能,若這些能源又多半來自傳統燃料,那對氣候影響勢必造成更重的負擔。

不過總體來說,AI對於SDG但利大於弊的趨勢仍很明顯,值得我們投入更多的研發與建構可行的創新模式。

貧困與飢餓:農業輔導,確保糧食安全

我們從幾個例子先來看看AI在可持續發展目標的貢獻,在消除貧困與飢餓等方面(SDG1,2),AI可以通過分析衛星影像和社會經濟數據,幫助識別和定位偏遠與貧困地區,從而進行有針對性的干預與政策制定。

例如,聯合國開發計劃署(UNDP)在印度使用AI技術來檢測農作物疾病 ,確保及時的防治措施,同時優化種植和灌溉系統,提供精確的耕種指導協助,幫助農民作出更明智的決策提高農作物產量,進而減少浪費。

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AI能優化種植和灌溉系統,提供精確的耕種指導協助。
圖/ shutterstock

醫療領域:打造早期醫療,預防勝於治療!

在健康領域(SDG3),AI在疾病診斷和個性化治療方面已經用於多個輔助診斷的領域。例如,AI算法可以分析醫學影像,早期發現癌症等疾病,而穿戴式AI設備則可以即時監測各種生命體徵,提前預測健康問題。

AI將醫療行為從過往的「產生疾病->接受治療」提前為「預測疾病->預防治療」的模式,大幅降低成本,也能有助於提升病患的福祉,避免身體發生重大變故後,才開始緊急搶救。

再者,正由於AI可以被用來分析各項身體數據,檢測並追蹤諸多慢性疾病的狀態,配合適當的硬體設備,AI可以幫忙管理像是癌症,糖尿病和進行慢性疾病的遠端照護,這對於居住在偏遠地區,以及醫療資源沒那麼豐富的發展中國家,無疑是個福祉。

教育領域:一場翻轉偏鄉的教育革命

至於教育(SDG4)更是AI能大展身手的場域,虛擬智慧導師和沈浸式學習正掀起一場教育革命,並改善學生的參與度和學習成效,而這一切都有AI的導入,讓機器學習根據學生的個人需求進行調整,確保每個學生都能得到適當的挑戰和支持。

此外,AI工具還可以在偏遠地區提供高品質的教育資源,有機會縮小教育的城鄉差距。

例如,AI驅動的學習平台已經在多個國家被用來支持教育普及。最好的案例便是這兩年「生成式AI」大量應用於教育生態,幫助老師縮短備課的流程與時間,也能更好的根據課堂的學生回饋,進行差異化的學習進度追蹤與評估 。

這都是過去需要靠大量人力且時間密集的投入,現在有了AI的輔助,讓老師能有更多時間更專注於激發學生的創造力,批判性思維和人文關懷。

孩子_學生_線上教育
AI工具可以在偏遠地區提供高品質的教育資源,縮小教育的城鄉差距。
圖/ xframe

城市治理:「智慧城市」不再是願景

最後想談談環境與城市治理的層面,AI同樣可以(且已經)做出的貢獻。像是提高水資源利用效率,幫助識別供水系統中的洩漏點,優化維護計劃。

通過分析來自感應設備即時回饋的數據,AI可以即時檢測異常情況,減少浪費和洩漏,確保可持續的水資源管理。

這樣的模式同樣可運用於空汙防治,在烏干達,受到GoogleAI計畫資助的Engineer Bainomugisha和馬凱雷雷大學團隊,針對坎培拉城市街道的嚴重空汙問題,結合大眾交通工具與AI數據分析,可望協助烏干達的數百萬民眾享有更優質的生活和空氣品質。

類似的想法同樣適合放大到「智慧城市」的治理,在城市規劃與運作中,AI技術可以優化交通管理,垃圾收集和能源使用效率(例如調和尖峰,離峰時段用電)。

通過分析交通模式並連線到基層的交通號誌,AI的管理可以減少塞車和減緩特定區域的交通廢氣排放,而AI驅動的垃圾管理解決方案則提高了回收率,減少了填埋場或焚化的需求。

多個城市開始使用AI技術來改進城市基礎設施的運營和管理,並取得明顯的效益,從越來越多的「城市自主碳揭露」報告中,可以觀察到不同城市對於氣候減量承諾,溫室氣體排放量及減量目標,以及氣候行動等,都有AI的影子。

總結來說,AI在促進聯合國永續發展目標方面具有很好的潛力,通過負責任和公平地利用AI帶來的便利,我們可以更有自信的應對全球挑戰,創造一個更加可持續的未來。

AI不僅是技術的創新,在適當的框架之下,更是實現全球永續發展的強大工具。未來,我們需要更多的國際合作和政策支持,以確保AI技術能夠真正發揮影響力,實現聯合國所提出的美好願景。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

延伸閱讀:【觀點】疫情後沒人想當醫護?AI能幫上忙?Google Cloud有解方!

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責任編輯:溫偉軒

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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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