不是AI不強,是你的表格它看不懂!上傳Excel前先做這幾件事,AI才不會亂猜
不是AI不強,是你的表格它看不懂!上傳Excel前先做這幾件事,AI才不會亂猜

早安呀!貓貓 LINE 貼圖上架囉,我做了兩款:不爽問AI啊,和貓貓的荒謬奇想。喜歡的話,歡迎購買哈。

最近朋友問我一題:他上傳 Excel 給 AI 彙整數據,但 AI 做得很差。「不是都說現在 AI 很強了嗎?」

我打開那個表格,忍不住說:連我都看不懂,AI 哪會懂??

比如,K 欄的數值用紅色標註,意思是那是去年同期。還有一欄的名稱叫做 CR,我問了才知道這是點擊率。

AI 遇到這種「表格亂象」,又很想完成任務,就會瞎猜,出錯了也不會告訴你。

強烈建議上傳表格前,先確定幾件事,AI 才能答得好,我整理在圖卡了。

覺得實用?記得把這期轉寄給你常用表格和 AI 討論事情的朋友。也可以點文末大拇指 👍,留言跟我分享心得

把 Excel 原檔另存成 .csv,檢查數值哪裡缺

上傳 Excel 後,AI 會把整張表序列化成文字串,顏色、合併儲存格都可能消失或截斷。如果有空白格,也會影響判讀(究竟是無,還是漏填)。推薦你先把 Excel 另存成 .csv,你用 .csv 檢查數值是否遺漏,有漏的先補。操作:檔案 → 另存新檔 → 格式選「CSV UTF-8」。

#1 一天一AI
圖/ 數位時代

表格欄位名稱,改成大白話

光是確保欄位名稱正確、新人可理解,就可以大幅提升 AI 解讀的成果。「Q1」「data」「rev」這些縮寫,AI 只能靠猜,來理解這個欄位的含義。把「Q1」改成「2024年第一季銷售額(元)」,它可以更快知道自己在算什麼數。

#2 一天一AI
圖/ 數位時代

叫 AI 分析前,先給他更多業務邏輯

丟表格給 AI 時,先告訴他業務邏輯,再做分析,比如:

「這是一張 5 月的電子報成效數據,裡面有發佈日、主旨、點擊率、開信率、退訂率,先理解後,幫我分析___」

#3 一天一AI
圖/ 數位時代

計算要靠程式碼,遇到不懂的先提問

通常分析是為了取得洞察。可以請 AI 在計算上要運用程式來算,找到洞察後要同步附上推論方式,有疑慮的部分,可以標註「待確認」,向你提問、一步步釐清,不要自己瞎猜。

#4 一天一AI
圖/ 數位時代

以後的表格文件,別再犯的錯

未來如果想要表格都讓 AI 解讀,記得:
- 避免同一張 Sheet 有好幾個獨立小表格
- 禁止用顏色代表狀態(直接多開一個狀態欄,用文字表達)
- 捨棄合併儲存格、空白欄和空白列(填「—」或「N/A」)
- 欄位的數值如果有單位,記得也放在欄位名稱裡

#5 一天一AI
圖/ 數位時代

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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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