股市導師深耕新聞夢想|數位時代 BusinessNext

從熱愛政治，和陳文茜、吳乃仁等人創辦黨外雜誌，轉向投資理財領域，苦力自修的謝金河，利用大量閱讀，迅速熟悉股市環境，再讓這些知識，產生價值，幫他做判斷，持續努力下的結果，使他永遠沒有被淘汰的機會。

**一路窮追猛打

**
謝金河一旦決定要做的事情，一定窮追猛打。他回憶不順遂的求學經驗說，小時候讀鄉下學校，家庭作業總是敷衍了事，後來念斗六振興中學，功課也都是早自習才寫，隨便應付，考試老是考不好，一次數學考三十幾分，被老師打到手都腫起來，回到家裡父親問他怎麼了，他只好騙父親說是跌倒，後來謝金河狠下心來急起直追，爾後考上師大附中，最後進入政大企管系就讀。
大學時代，謝金河一心想從政，雖然念的是企管，但是額外修許多政治系的課，如果老師上課無聊的話，謝金河就會跑去讀書館看報紙，「早上去看到晚上，不管大小標題、或內容，每一份報紙都看得爐火純青，日積月累下，開始對新聞工作產生興趣，」當時的《政大自強報》、《政大青年》，謝金河都有參與編輯，「也許念大學時已經注定這一條路。」
謝金河的求學階段有三個重要轉捩點，第一次是在師大附中時，因為成績優異，可以直接保送師大，卻不假思索地放棄，另一次是依父親心願，去考中央警察學校，考上卻沒去報到，第三次是高普考分發到海關權證關區，卻不願當公務人員，再次棄權。
「我一生都選擇我喜歡做的事情。」謝金河說，人生最有趣的部分，就是摸索，已經確定的事情，他都不予理會，但是不可知的部分，就充滿探險性格，所以不論是當老師、警察或是公務員，共通點都是「只要一天是老師，就終生是老師」，所以他決定到雜誌社工作。
1981年謝金河退伍，當時黨外雜誌風起雲湧，卻也是白色恐怖高張的時期。因為不想給家人帶來困擾和壓力，所以謝金河隱姓埋名，在幕後和吳乃仁、邱義仁、陳文茜一起辦黨外雜誌，他笑說是自己膽子比較小，所以和政治漸行漸遠，如果當時他沒放棄，現在有可能已經是立法委員，或是代表民進黨回鄉參選雲林縣長。
後來《財訊》看上謝金河在《環球經濟》上發表的文章，覺得他跟《財訊》氣味相合，就力邀謝金河加入。當時只有兩三個人工作，他最大的專長是編刊物，而非股市分析，可是每次出去採訪，受訪者都問他股票，他不懂所以不答，別人卻都以為謝金河故意不回答，久而久之，謝金河覺得《財訊》畢竟是股票刊物，假如不懂股市，以後發展的空間可能有限，才開始下定決心瞭解股市。

**從新手到專家

**
從股市新手，到今日眾人眼中的投資理財專家，謝金河發揮堅持與毅力，苦讀自修。當年他一面在財訊工作，一面讀政大東亞所，但是課暇午後，他就躲進政大社會資料中心，從1962年起的《經濟日報》打開來讀，一路讀到1986年，整整花一年時間，才把股市的過去與現在接連起來。
謝金河認為，那一年帶給他的幫助很大，對產業來龍去脈的熟知，讓他的分析判斷更加準確。他自豪地說，「雖然我的年紀不大，對台灣股票市場的瞭解卻非常資深。」再加上他對政治的敏感度，謝金河從1989年起，在《財訊快報》每日一篇的股市專欄，很快博得廣大迴響。
謝金河說，「我一生都在做知識的經營，而知識經營，就是把知識轉換為賺錢的力量。」他進一步解釋，買股票不能人云亦云，如果把股票當成賭博，它是唯一可以透過研究努力，提高獲勝機率。先把功課做好，再上場打戰，內心會比較踏實，不會恐懼。
他說，與其把時間拿來看小說，讀完內心激盪不已，可是感覺過了就算，但是同樣的時間拿來念投資理財的書，看完還會有實質的回報，是立竿見影的事，一方面可以充實知識，另一方面創造財富。
到現在為止，謝金河很少把自己視為投資專家，他對自己永遠的定位叫做「新聞工作者」。即使每天排滿演講、上節目等緊湊行程，謝金河每天還是要看完台灣、香港等地的10份報紙，緊抓產業趨勢，即便環境越劣，謝金河卻因持續累積新知，而在灰澀氣氛中越顯光亮！

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。