將F1的競速感 延伸至產業
將F1的競速感 延伸至產業
2007.08.01 | 科技

全世界最昂貴的車是什麼?不是法拉利、不是賓士,而是風靡全球賽車迷的F1賽車。你知道一台F1賽車的造價需要多少錢嗎?至少在一百萬英磅以上,換算成新台幣相當於要花費六千八百萬元,才能打造出一台F1等級的賽車。由於價格如此昂貴,使得F1賽車從設計、研發到製造都列為最高機密,也令外界想一探究竟。

一台F1賽車的設計與製作是非常複雜的工作,其中引擎、變速箱、車身以及電子系統,是當中百萬零件裡最為昂貴的部份。尤其是引擎更是整個車體的心臟,每年F1車隊的預算,幾乎超過五○%都用在引擎的研發與製作上。

由於需要高轉速的動力輸出,F1賽車所需的零組件相當要求輕量化以及高強度,這也使得在零組件的挑選上需採用多種特殊合金材質。因此,這些特殊材質在一般汽車零組件供應鏈中並不常見。

賽道上分秒必爭

其實整個賽車的發展就好像產品供應鏈的縮影,若不能即時洞察產品性能,就無法在第一時間內做出立即反應。

根據研究機構AMR二○○三年報告指出,市面上看到的手機、筆記型電腦,或者大到飛機、汽車等產品,其設計開發與製造的成本,即占掉產品生命週期總成本的七成以上。如果在產品開發的過程中,減少設計與製造的落差,可提高三○%的生產力、降低二五%的材料成本、節省八○%的文件成本、加快六○%的報價速度與延長產品週期達八○%。

以最講究「時間差」的F1賽車為例,若能降低製造時間,將更利於比賽;換句話說,比賽不僅在賽車道上,更多是在賽車道之外。因此,組成F1賽車裡的每一顆小螺絲釘都非常重要。

傳統汽車供應鏈相當複雜,不但零件供應商體系龐大,地理位置又散布全球各地,管理起來很不容易。若是再將物流系統的複雜度納入考量之中,就算不計零組件運送費用成本,單單尋找原物料與運送物流的時間就可能造成失誤。

要解決上下游產業鏈聯繫不足的問題,最好的方法就是在研發車體結構時,讓零組件供應商一同參與,甚至直接提供相關意見。

例如零組件廠商可以隨時提報某零件此時是否缺貨,或建議採用某種零組件讓車速更快等。研發團隊第一時間收到這些資訊,可立即修正車體結構與零組件,不需等到設計圖全部畫完交給零組件製造商時,才發現某些零組件缺貨需汰換,浪費不必要的時間與成本。
**
浪費時間成本是大忌**

「速度、速度、速度」是賽車場最重要的定律,產業競爭何嘗不是?
由於F1賽車的零組件大多不是標準規格,很多都是由車隊自行研發設計,因此如何記錄這些複雜的零組件顯得相當重要。F1賽車從研發設計、製造生產、檢測再到實際比賽,每一項數據資料都必須作為日後在維

修站裡的參考指標,更可能是影響﹁賽道上﹂的關鍵因素。

為了解決傳統供應鏈的缺失,知名的軟體方案廠商IBM透過產品生命週期管理(Product Life-cycle Management, PLM)解決方案,整合原廠與上下游供應鏈的資源,不但可降低管理供應鏈的成本,更可隨時監控零組件的庫存情況。

過去因原廠與零組件供應鏈之間的訊息並未透明化,容易造成資訊不對稱。透過這套產品生命週期管理,可讓車隊與零組件供應商彼此清楚庫存狀況,順利安排生產計畫。

下次看到F1賽車的轉播時,可以特別留意賽道邊的維修人員常盯著筆記型電腦上的數據,其實這時候就是維修人員在賽車遇到故障時,立即調閱這些零組件的資料,以便於在最短的時間內更換新零件。要拿到冠軍前,得先搞定一台賽車裡的這五千個零件才行。 

**速度決定一切  **
在產品開發的過程中,減少設計與製造的落差,才不會浪費不必要的時間與成本。 
提高的生產力      30%  
降低的材料成本  25% 
節省的文件成本  80% 
加快的報價速度  60% 
延長產品週期      80% 

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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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