【幣安技術長投書】加密產業要大規模普及,只靠「比特幣現貨ETF」是遠遠不夠的
【幣安技術長投書】加密產業要大規模普及,只靠「比特幣現貨ETF」是遠遠不夠的
2024.03.13 | 區塊鏈

觀點文章呈現多元意見,不代表《WEB3+》的立場

幣安技術長:想要加密產業大規模普及,我們需要的不只是ETF

幣安技術長 Rohit Wad 表示,「數位黃金」ETF 的成功提醒我們持續提升比特幣和 Web3 的可及性,(accessibility)並降低進入門檻。

近期比特幣現貨ETF在美國獲得批准,無疑對比特幣和加密貨幣是一個重大的發展,特別是在監管和機構層面。從技術角度來看,對ETF的積極採納也同時提醒我們, 如果我們想看到大規模採用,加密產業必須繼續減少用戶體驗中的摩擦。

距離美國證券交易委員會(SEC)批准比特幣現貨ETF上市已約兩個月,比特幣創下歷史新高,並重新獲得了上兆美元的市值。一份早期預測報告估計,這些基金將在五年內管理720億美元的資產,自開放交易以來,已經有超過90億美元的資金流入ETF。

雖然市場似乎正乘著 ETF 熱潮迎來牛市週期,但原生加密貨幣和 Web3 企業絕不能固步自封,而是應該繼續降低技術進入門檻。

這是因為許多機構和散戶投資人,正是由於使用者體驗的摩擦而轉向ETF。

這裡所指的摩擦,是指用戶必須採取的眾多步驟才能使用錢包或交易所,他們必須花費大量時間來接受去學習最佳做法,諸如如何保護他們的密碼和設備,並且必須防範詐騙和駭客攻擊。以上這些問題都可以通過產品設計來加以解決。

讓我們在比特幣和黃金之間進行比較,並了解為什麼這兩種商品都適合 ETF 市場。普通投資人不想實際持有金條作為價值儲存的手段,因為他們並不知道該在哪裡以及如何安全且便捷地保存它,黃金ETF就是為此目的而存在的。

為何需要比特幣現貨ETF?

另一方面,比特幣長期以來一直背負著「數位黃金」之名,其具有商品的稀缺性,但卻沒有傳統物品的運輸和儲存成本。

那麼,我們為什麼還需要費心去購買ETF(ETF實際上是一個包裝),而不是在你自己的數位錢包中擁有自己的數位黃金呢? 原因在於加密貨幣仍處於早期發展階段,錢包和交易所等產品對絕大多數人來說,仍然過於複雜並令人感到卻步。

比特幣ETF藉由管理大多數人不想解決的
複雜問題,來幫助他們減輕進入門檻,例如確保助記詞的安全。而作為回報,投資者願意承擔ETF費用,並讓ETF託管他們的資產。

如果我們考慮到支付給ETF發行人的費用以及外匯、溢價和其他成本,ETF通常比直接從交易所購買比特幣更加昂貴,但市場仍對ETF有明顯的需求。傳統的金融服務提供者通過發行極其易懂的 ETF ,來使金融市場上的加密貨幣合法化。

現貨比特幣ETF的推出,對產業來說是一個巨大正面的發展,因為它將為產業帶來新的用戶和資本。傳統資產管理公司現在有一個衡量績效的基準,這對於擴大基礎設施發展以支援更多傳統金融的參與,是邁出的非常有希望的一步。

如果我們能夠消除用戶接觸加密貨幣的摩擦,我們肯定會提高採用率並使更多人能夠參與其中。我們共同的長期目標,應該是透過幫助使用者具備專業知識和工具,讓他們可以直接參與和管理自己的加密貨幣,從而使得加密貨幣更廣泛可及。我們必須打造使用者友好、安全和直觀的產品,讓加密貨幣更容易地能夠被每個人所使用。

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關鍵字: #交易所
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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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