Google士林新基地開箱！AC/DC電源測試室首度曝光：導入雙向回收系統，電力回收效率80%|數位時代 BusinessNext

Google士林新基地開箱！AC/DC電源測試室首度曝光：導入雙向回收系統，電力回收效率80%

Google士林研發中心首度對外展示AC/DC電源測試研究室。該研究室除了與供應商共同打造測試設備，還導入雙向電源回收系統，電力回收效率高達80%。

綠建築加持：新中心年耗能減12%、用水量降46%

Google今年持續擴大在台投資，繼在新北板橋啟用第2棟硬體研發大樓後，位於台北士林的全球第2大人工智慧（AI）基礎建設硬體研發中心也於11月20日正式揭牌。

新辦公室設於士林「CAAM 承德 168」，該大樓取得LEED v4 CS白金級認證，是台灣首座取得此級別的商辦。建築結合綠建築與商業效益，吸引Google進駐並租下12至20樓作為雲端與AI基礎建設研發及辦公空間。

Google指出，新中心在綠建築基礎上進一步提升能源與用水效率，預計可減少約12%年度能耗、節省46%用水量；營建工程上也有73%的廢棄物透過回收或其他方式再利用，而非掩埋處理。

新辦公室象徵也Google對台灣長達十年的承諾。摩爾表示，自2013年在彰化設立亞太首座資料中心以來，Google持續投入多條海底電纜建設，強化區域通訊網路；在永續方面，也積極布局台灣再生能源，先後簽署太陽能、離岸風電與地熱的購電協議，並讓彰化資料中心實現100%使用工業用水。

談及AI，Google Cloud全球平台基礎建設研發副總裁Aamer Mahmood表示，AI對世界的影響可比擬行動裝置時代的變革。Google期望Gemini能在具韌性、可擴展且安全的基礎建設上持續創新，而這需要硬體、軟體與供應鏈的緊密合作。

他強調，台灣具備獨特的產業生態系，不僅擁有AI硬體與軟體開發能量，也具備基礎建設所需的人才與技術，距離供應鏈團隊、國際級合作夥伴與彰化資料中心皆僅需數小時通勤。這項近距離優勢，使台灣團隊更具競爭力，專案開發速度更可縮短約40%。

AC／DC電源測試室曝光，雙向回收系統可回送多餘電力

Google士林研發中心設有十餘間實驗室，吸引超過40個國籍的AI軟硬體人才進駐，現有員工約百人。摩爾指出，該中心將成為Google下一代AI硬體的測試、驗證與優化基地，相關成果未來將部署至全球各地的AI資料中心與基礎設施。

此次Google也首度展示交流電（AC）／直流電（DC）電源測試研究室。Google表示，研究室除了與供應商共同打造測試設備，還導入「雙向電源回收系統」，可將多餘電力回送電網，電力回收效率高達80%，有效降低能源浪費與散熱需求。

台美Google研發中心實驗室的測試技術與配置大致相同，差異主要來自場地規模，而設立專屬測試環境為必要措施。Google表示，資料中心運作方式並不公開，必須在專有條件下進行、供應商無法複製，需要透過內部實驗室測試並優化GPU（繪圖處理器）、TPU（張量處理器）等硬體，確保最終能部署到Google的AI資料中心。

Google在2020年初決定於台灣設立研發中心，團隊規模迄今已成長3倍。摩爾指出，雲端基礎建設涵蓋電源、機櫃、儲存與伺服器等多項領域，工程師將在此進行電力、散熱等各類測試。未來在永續面向上，團隊也會持續探索新材料與永續機會以降低能耗。

本文授權轉載自RECCESSARY

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。