特斯拉自駕計程車Robotaxi亮相！一輛成本不到97萬「最快2026量產」，展會3大亮點一次看|數位時代 BusinessNext

亮點1：Cybercab

從外觀上來看，Cybercab的車型設計科技感十足，猶如Model 3 與 Cybertruck 的綜合版，其採用了類似蝴蝶翼的上掀門，內部僅有兩個乘客座位，並支持無線感應充電，新車成本約在3萬美元（約新台幣96.5萬元）以內。

馬斯克表示，自駕車的安全性預計是人類駕駛車輛的 10-20 倍，且每英里的使用成本僅 0.2美元，「相較於一般巴士的每英里 1 美元大幅降低。」

特斯拉計劃於明年在德州和加州推出完全自動駕駛Full Self-Driving（FSD）服務，Robotaxi 預計於 2026 年投入生產，但最晚可能延至 2027 年。

亮點2：Robovan

和Cybercab一同亮相的還有Robovan，同樣是無人駕駛，這輛自駕貨車鎖定商務取向的小巴士市場，最大容量可載20人，也可以用來載貨。但馬斯克未在會中公布Robovan相關價格與量產、上市時間等資訊。

亮點3：Optimus機器人

除自駕車外，馬斯克也展示正在開發的 Optimus 機器人，預計售價為 20,000 至 30,000 美元（約新台幣96.5萬元），該機器人具備執行多種任務的能力。Musk 在活動中強調，「這些技術的推出將大幅減少事故與傷亡，具有重大的社會意義。」

特斯拉新願景：從電動車生產轉向AI與機器人

馬斯克在活動中表示，FDS技術仰賴AI和鏡頭，而不需要像是其他自駕計程車同業所採用的其他硬體。他更豪言：「自駕的未來就在這裡，今晚有50輛全自駕車，所有的Model Y 和 Cybercab，全都是自動駕駛。」

馬斯克也談及自動駕駛汽車「節省時間」的主要優勢，他表示：「透過FSD技術，人們在車上花費的時間可以用於閱讀、觀看影片或工作。」

本次發布會選在洛杉磯的華納兄弟影城進行，特斯拉利用現場的非公共道路進行展示。 據《The Verge》報導，特斯拉已提前對該路段繪製地圖，儘管特斯拉表示 FSD駕駛功能並不依賴高精度地圖來運行。

馬斯克試圖帶領特斯拉的核心業務從電動車製造轉向機器人和 AI 領域， 但特斯拉目前在自動駕駛領域的實際進展，仍落後於 Waymo 和 Cruise 等公司 ，後者已在無人駕駛車輛的道路測試中積累了數百萬英里的經驗。

FSD爭議不斷！商轉計畫仍受市場存疑

事實上，Tesla 的自駕技術備受爭議，其 Autopilot 和 FSD 功能雖令人印象深刻，但今年稍早也曾發生致命車禍。一名 28 歲的機車騎士在與使用 FSD 的特斯拉車輛發生碰撞後身亡。

面對美國政府的審查壓力，特斯拉一度2023年底被迫召回200萬輛車，以利更新駕駛輔助系統。此外，Waymo 和 Cruise 的無人車技術也面臨交通堵塞和車輛停滯等問題，聯邦安全監管機構正在調查這些技術的安全性。

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰

當許多企業還在討論 AI 能做什麼，富邦人壽更關注：AI 如何被第一線同仁使用？而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場，成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」？

保險理賠為何難以AI化？答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程，理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式：從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據，每份文件不同醫院格式都不同，內容還充滿專業醫療術語；理賠人員不僅必須理解文件內容，還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識，才能做出適當判斷。

更複雜的是，就算是相同疾病或手術名稱，不同案件背景也可能導致不同理賠結果，因此，理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作，很難透過傳統自動化工具處理。

近年來，隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進，以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力，如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承，成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考：如果AI無法取代專業判斷，是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間，讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作？這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會，理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案，並在主管支持與跨部門合作下，於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法，也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員，深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線，成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

AI成功落地的關鍵，不只是模型，還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線，最大的挑戰不是技術，而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出，團隊一開始便深入訪談理賠同仁，發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定，而是協助整理資訊，因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域：手術等級建議、病理報告判讀輔助，以及國外醫療文件翻譯與摘要，目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間，讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步，必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一，團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據，並透過跨部門討論及醫師顧問協作，逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示：「這項工作看似基礎，卻是AI能否提供可靠建議的關鍵，更重要的是，它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識，逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說：「過去遇到新的手術名稱，往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教，現在，透過理賠智慧助理協助，資料搜尋時間縮短50%以上，能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容，理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說：「它會先幫我們整理案件重點，也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據，或分析病理報告內容，都能快速提供參考依據，讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設，金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求，團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄，並持續優化提示詞設計，以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險，確保AI始終在可控範圍內運作。

不過，對富邦人壽而言，上線並不代表結束，而是優化的開始。

團隊發現，理賠智慧助理初期使用率表現亮眼，但隨著時間推移逐漸下降，為了找出原因，團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議，讓其了解，生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益，必須持續蒐集使用回饋、改善建議，進而調整功能設計。

郭乃瑀表示：「根據同仁回饋，團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能，目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力，理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴，其帶來的影響也不再侷限於效率提升，而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示，過去AI專案多半由資訊部門主導，但這次經驗讓大家發現，真正了解痛點的人其實是第一線同仁，因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得，以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現，愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗，如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法，加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言，理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具，而是一次工作方式與文化的改變：從第一線提出需求、跨部門共同打造，到持續優化與回饋機制，AI 不再只是科技部門的工具，而逐漸成為工作現場的一部分，也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。