填績效考核表擠不出成果？我讓Claude當教練，自評一次寫到位|數位時代 BusinessNext

填績效考核表擠不出成果？我讓Claude當教練，自評一次寫到位

明明每天都很忙，卻說不出自己到底做了什麼。我請 AI 幫我做年中績效盤點，結果它翻出了我自己努力過程，讓我看見了成長的路徑。

別叫 AI 幫你寫考核表，讓它給觀察、問問題

績效考核季來了，很多人會用「AI 幫忙寫考核表」，但 AI 代筆沒溫度。我請它當教練，透過對我的記憶，梳理我上半年的成長和下半年的目標。如果資訊有缺，再一個個問題引導我想清楚。

起手式很重要：讓 AI 翻越記憶高牆

只要有開啟記憶功能，ChatGPT、Claude 都會保留對你的理解。我是使用 Claude Cowork 和 Claude Code 讀我的專案資料夾、對話、文件，才發現我今年做了這麼多事。AI 進一步釐清我直屬主管是誰？他在意什麼？哪些專案我最有成就感？我怎麼做到這些成績？

做前後年的對比，才看得到成長路徑

我給了 AI 去年的績效自評（隱匿機密），跟今年做對比。它點醒我已經從「探索」走向「交付產品」（電子報從發刊變成穩定輸出），也從去年對外有求必應的模式，進化成「學會說不」。

不成功的經驗，反而最值錢

我和 Claude 說，某個專案不算成功，頂多算有做完。它反問我，這句話背後的故事，服務推出後怎麼了？驗證了哪些事？我學到了什麼？然後提醒我已經走過產品從 PoC 到上線的完整撞牆過程，這段有價值的成長，常常是自己看不見的。

這段提示詞直接複製，開始你的績效盤點

你是我的職涯發展與績效教練。透過對我的記憶，深度梳理我上半年的成長。有缺漏的部分，扮演引導者一次問我一個問題。要找出：今年上半年最有成就感、最值得向主管說明的 2-3 個關鍵事件。協助我將事件轉為量化指標（時間、成本、金錢或品質）。引導我誠實面對遇到的挫折，從中淬煉出我的「學習曲線」。最後收斂出下半年具體行動計畫。

脈絡的力量：AI 有記憶、有資料，才能了解你

雲端版的 AI 對話，可以透過記憶理解你。桌機版（Claude desktop 和 Codex）可以調用本機資料夾，讀取資料夾內容，AI 更有機會找到工作紀錄。這顯示出與 AI 協作的關鍵：你有沒有好好管理檔案，讓它容易提取？

訂閱《一天一AI》日報，每天跟你分享超實用的AI小技巧！

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。