思考整理從忘記開始|數位時代 BusinessNext

近來日本書市關於「思考整理」的書籍大行其道，整理、整頓的重點已逐漸從有形的整理（文具、文件、抽屜），轉變為無形的整理（資訊、思考、邏輯）。尤其在網路資訊過多的數位時代，想要消化所有看到的資訊與情報，根本是不可能的事情。因此，如何整理資訊、情報與思考脈絡，成為許多人關注的課題。

其中，《思考的整理學》與《佐藤可士和．超整理術》兩本與整理相關的書籍，不約而同提出對於「捨棄」的看法。

《思考的整理學》的作者外山滋比古主張，整理的第一步就是「捨棄」，他強調，「思考的整理，就是如何高明地忘記（捨棄）。」這本書1986年出版以來，22年一直是長銷書，去年10月起連續21週獨占東京車站前的丸善書店丸之內總店暢銷榜首，一年之間銷售30萬冊，累計銷售量超過46萬冊。

《佐藤可士和．超整理術》的作者為著名設計師佐藤可士和，他曾經為Uniqlo紐約蘇活區分店進行室內設計、為東京國立新美術館設計標誌、為NTT DoCoMo設計極簡手機N702iD等。他將整理分為三個階段：空間、資訊、思考，最容易著手的是空間整理。他認為所謂的「捨棄」，要先將所有的項目可視化，然後排出重要性的順序，接著將不必要的捨棄，捨棄就是整理的第一步。他認為，「捨棄」就是與「首先」、「最重要的是」奮戰的結果，因此只要抓到捨棄的竅門，就可以幫助人們找到觀點、打開創意之門。（撰文＝文及元）
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思考的整理學**
● 作者：外山滋比古　
● 出版社：筑摩書房　
● 出版日期：1986年4月
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佐藤可士和．超整理術**
● 作者：佐藤可士和　
● 出版社：日本經濟新聞社　
● 出版日期：2007年9月

阿里巴巴的神話
● 作者：孫燕君
● 出版社：馥林文化　
● 出版日期：2008年7月

阿里巴巴的上市宣告中國B2B電子商務模式成功。這個創造國際.com網路帝國的幕後推手，是從杭州發跡的英文老師馬雲。作者與馬雲是多年舊識，因此能詳實記錄其創業時的峰迴路轉、面對網路酷寒時的策略，並生動地側寫馬雲與身旁夥伴的互動、批露他與日本軟體銀行孫正義、美國雅虎創辦人楊致遠的合作秘辛。（撰文＝吳升皓）

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新媒體消費革命**
● 作者：大衛．佛克林／柏妮絲．坎納
● 出版社：商周　
● 出版日期：2008年6月

在這個年代，沒和網路沾上邊的媒體，將面臨業績無法成長的窘境，但如果以為網路是所有問題的答案，卻又落入時代的陷阱。本書是本使用者手冊，幫助讀者了解周遭媒體、通訊業的運作和解讀新媒體現象：搞笑劇怎麼反而不賣？收視率為何總被高估？消費者的「眼球」不算數了，真正啟動你聽覺、視覺的，其實是行銷者和廣告主。（撰文＝吳升皓）

我們比我聰明
● 作者：李伯特／史班特
● 出版社：培生集團　
● 出版日期：2008年6月

群眾智慧大於個人，維基百科是最好的例子。本書透過實例，為想運用線上群眾力量的人解讀know-how，例如寶僑推出新款洗碗精時，透過供閒聊的話題，讓「媽媽大軍」幫忙促進銷售；釀托邦則由其一萬多名社群成員投票決定出啤酒的種類、顏色等細節。由眾人的智慧改變做生意的方式，反而更精準有彈性！（撰文＝吳升皓）

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。