解開廣度的迷思
解開廣度的迷思
1999.08.01 |

現在的年輕人對網路非常狂熱,很多人一天要花好幾個鐘頭在網路上,這是一個很大的轉變。
過去,這些年輕人花很多時間看電視,現在,他們把時間轉移到網路上。年輕人習慣用電腦,
打字速度飛快,長期而言,為社會轉型至資訊化及網路化,打下基礎,是很好的現象。
另一方面,政府今年在資訊教育和網路推廣上投注極大的心力,在未來也會有可觀的效益。
這使我想到民國六十五年,孫運璿先生和李國鼎先生為了要發展科技,投注大筆經費,讓大專院校採購設備,促使工程師源源不絕。今天台灣資訊產業之所以蓬勃發達,那是關鍵的歷史時刻。
民國六十五年的措施,推動工業發展;今年的措施,則將帶動整個社會,邁向資訊化和網路化。10年後,台灣將會有百分之七、八十的人,成為資訊人。這是整個社會全盤生活型態的大改變,影響非常深遠。當一個國家的人民都非常熟悉電腦及網路的使用,效率隨之提升,就會形成整個國家競爭態勢的驚人爆發力。

**廣度很寬,深度不夠

**
不過回過頭來,我們也應該注意網路帶來的不良影響。年輕人花了太多時間在網路上,雖然從中吸收許多資訊,但相對而言,就較少花時間閱讀深度而有益的書籍。網路提供的是資訊,書則是一種知識、一種智慧:網路的資訊淺薄而即時,書則是深刻而雋永。所以當年輕人把資訊當知識,把時間都花在網路上,就導致了另外一個問題。
這有點像過去20年,國內經濟起飛,台灣錢淹腳目,文化內涵卻極度貧乏。孫運璿先生就曾表示,他最後悔的一件事,就是當年只注重經濟,卻忽略了文化、環保層面的提升。
從前,沒有什麼電視可看,我花很多時間看心理學、哲學的書。看這樣的書,可以增加自己的深度,對很多事情有深刻的觀點。後來電視普及,大家都把時間花在肥皂劇上,現在又轉移到網路上,我不禁憂心,這會不會使得新世代的年輕人廣度很寬、但是深度不夠?尤其在網路的潮流下,一切都講求速度,如何在速度之餘,也注重到品質,在寬廣的訊息面裏,也能夠探索深度。這是在狂熱開始啟動前,就應該要注意的。否則我們將重蹈20年前的覆轍。

**廣度無邊界,智慧決勝負

**
以前知識被少數人壟斷,當資訊愈來愈流通,選擇愈來愈多,很多人都是到處瀏覽,而沒有深入鑽研一個領域。普遍的情況是,以為自己都懂了,其實懂的只是表皮;另一種情況則是,一直沉迷於要懂得更多,而不自覺陷入廣度的迷思。
廣度無邊界,永遠沒有靜止的一天。苦於追索廣度,只是徒然浪費時間。這樣的情況,要贏,就比誰鑽得深,才能真正了解資訊的內涵,進而轉換為知識,再加上練習,產生智慧,否則永遠都只能停留在資訊的階段。
所以,深度與廣度應該要平衡一下。當一個人認知到不平衡、開始尋求平衡,又願意採取行動,在網路上知所節制,挪一些時間,讀一些有益的書,自然而然就能平衡過來。有了這樣的認知,就已經是成功的一半了。
而成功變成什麼呢?成功變成深度。

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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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