重构智慧城市与供应链 自驾物流先行

面对推论式AI驱动与SDV趋势正全面影响智慧移动载具产业，甚至带动Robotaxi、Robotruck车队等创新移动服务模式。

有意跨入台湾自驾领域的ICT厂商，也不仅止於供应车电元件、模组，还应积极寻求於专用场域验证（PoC）时提高信任度。物流自动化则因为技术门槛低（固定路径、低变异）、商业价值明确（降本增效），加上人力短缺驱动，可??成为智慧移动服务最先落地的场域。

图一 : 推论式AI驱动与SDV趋势，甚至带头推进Robotaxi、Robotruck车队等创新智慧移动服务模式。

如依国际汽车工程学会（SAE International）将自驾车的发展概念划分0~5等级（Level）。其中0~2级并非自动驾驶，而是辅助驾驶（driver assistant），驾驶人仍须手控方向盘操纵车辆。目前市场上较成熟的技术仅止於第3级，也就是自动车道维持系统（Automated Lane-Keeping System，简称ALKS），第4、5级的技术则仍在发展中。

ALKS仍仅局限於相对封闭的高速公路场域，当驾驶人在时速50公里以下且开启跟车巡航系统後，即可自动控制车辆避免车道偏移，并於适当时机减速。惟其自驾技术应用范围也涵括公共运输、货运车辆、小规模物流运具、高尔夫球车、工地运具、机场接驳等。

自驾巴士试行 成前车之监

在导入於小型乘用车应用的难度其实最高！尤其当人类驾驶和自动驾驶车同时在路上行驶时，可能遭遇一般车流存在的各类风险状况等不确定性，反而更难以克服！自驾车能做出正确决策的难度亦将大幅增加。

综观现今国外自驾车厂商的应用测试及发展计画，几??都先由商业用途先行验证，再逐步投入到少量民用及商用自动驾驶车。目前在台湾的车辆技术开发主管机关，於开放道路环境的车联网、车辆与号志互动等，属於交通部责任；包含自驾技术与电动化技术开发，则属於经济部责任。

直到2019年，交通部始宣布《自动驾驶车辆申请道路测试作业规定》，但未排除相关道安法令，仅是管理试车牌与封闭区域测试。同年，经济部也通过「无人载具科技创新实验条例」，并排除相关管制与处罚，甚至可收费。

从而持续推动创新实验专案计画，秉持沙盒精神。授权产学研於北中南各地进行落地实证，促进台湾智慧运输科技的研究发展与创新应用。

图二 : 现今国外自驾车厂商的应用测试及发展计画，几??都先由商业用途的先行验证（如自驾巴士），再逐步投入到少量民用及商用自动驾驶车。

其中较具规模者，除了2020年台北市於信义路公车专用道，进行自驾巴士夜间封闭测试，以缓和大众对自驾车的印象与提升接受度。最新案例则是台中市交通局将在水??经贸园区，打造自驾巴士示范路线，串联当地水??转运中心与捷运文华高中站，展现首辆自驾巴士於「完全开放道路」运行测试的具体成果。

此由勤崴国际打造丙类电动巴士，并负责自驾系统开发与车辆整合，执行实际道路测试及营运规划。其中导入多重感测与安全备援系统，於车身搭载光达（LiDAR）与摄影机（Camera）等感测设备，可即时侦测辨识周边车辆、移动中的行人及道路环境的各类障碍物；透过演算法，进行路径判断与动态决策

可在一般车流与人流环境中，验证自动驾驶技术与车路联网（V2X）系统整合能力；并透过智慧安全路囗AI CCTV与路侧设备（RSU）即时提供道路资讯，提升行车安全与通行效率；车内同步设置即时感知显示萤幕，让乘客更直观了解车辆辨识外部环境运作，预计将於今年秋天正式上路。

然而，从中也发现自驾技术其实在台湾发展面临诸多问题，除了有较多驾驶人介入纪录，显示在试验过程中，操作适用范围界定不清；加上试验里程不足，台湾多数试验场域约莫1~3km、测试期间0.5~1年，里程数多在4~5万公里，相较Waymo达到2,000万英里的差距「不可以道里计」。

图三 : 车内同步设置即时感知显示萤幕，让乘客更直观了解车辆辨识外部环境运作。

而且因为台湾不像国外存在百年或较有规模车厂，一直都是小型科技公司进行自驾车试验，尚未看到一套完整的自驾车设计流程，例如：操作适用范围界定、元件设计、车辆设计、测试内容设计、模拟与实际验证等内容。

所以相较於国际大厂：Amazon、Waymo，台湾未来发展应可聚焦较为特定领域，结合国内外关键技术，找出可发挥台湾整合ICT资通讯、车电供应链特色的自驾技术。

掌握车电技术弯道超车

依工研院IEK估计2025年台湾车电产值约新台币5,619亿元，2030年可??突破兆元。其价值重心已由「硬体规格」主导，全面转向具备自我学习与进化的「AI CAR智慧大脑」。

至於智慧物流的主要场景，则包含自驾卡车与车队协同（Platooning）的关键技术，例如：自动驾驶（L4/L5）、感测融合（LiDAR、Camera、Radar）、AI决策与路径规划、车联网（V2X）与远端监控等。

在特定场景自驾的千亿商机，约可涵盖末端配送（228.7B）、自动货运（114.4B）、智慧港囗（60.8B），市场规模可??达到522 Billion USD，形成超越利基市场的经济引擎，聚合价值相当於一国的经济成长率（GDP）。

恩智浦汽车工程系统与行销资深经理张嘉??也指出，随着 Robotaxi概念成形，车辆的角色正从单纯的交通工具，转变为长期运行、可持续演进的无人载具平台。对OEM制造业者而言，迈向Level 4自动驾驶的关键已不只在於AI演算法本身，而在於是否具备能承接AI持续训练、推论与OTA 更新的整车系统架构。

图四 : 恩智浦汽车工程系统与行销资深经理张嘉??

恩智浦的CoreRide区域叁考系统（zonal reference system），即是在此背景下诞生的系统级基础，藉其区域式（Zonal）架构为核心，整合稳定的资料路由、电力管理、功能安全与即时控制能力，为自驾系统提供一致且可预期的车内运行环境。

最新推出的CoreRide Z248区域叁考系统，为半导体产业首款经预先验证、能直接用於设计的区域基础，还结合了先进48 V能源分配、确定性资料处理、功能安全以及实时回应功能。

有助於缩短AI自驾从原型测试车走向量产与车队营运之间的落差，降低系统整合与验证风险；透过支援快速OTA与生命周期管理，间接加速自驾技术的实际落地与商业化进程。

同时简化智慧资料能源网路（smart data energy network；SDEN）功能的复杂开发，包括阻抗监控、电源与保护监测、智慧资料路由、AI驱动的虚拟感测、诊断、以及音讯功能。

为跨域系统整合（SI）与ECU整并建立技术基础；让边缘AI与资料传输更容易纳入整车资安与更新框架。

由经济产业技术司主导成立的「台湾车辆移动研发联盟」（TARC）也持续推动自动驾驶技术进入国内外供应链，带动商化技术落地；同时发展自动驾驶共通关键技术，建构台湾新型态智慧运输服务。2025年已协助30家以上厂商发展智慧车电自主技术，技术移转金额超过4,300万，并打造全球首辆Level 3自驾巴士。

同时导入中华汽车组成智慧商用车队，提升营运效率10%；由新竹物流车提供首创自驾物流配送服务，具备开放场域智慧物流运输功能，累积自驾物流运送超过2万物件。

其中智慧物流x AI，系因应司机工时超载与人力缺乏成为卡车行车安全的重大挑战。自驾卡车若能透过联网及自驾技术，让两部以上的卡车链结，以车队跟车方式运行，既有减少风阻、稳定车速等好处；加上後台管理远程监控的「卡车列队行驶（Truck Platooning）」，因此应运而生，2019年软银便将5G车间通讯技术应用在车队上，於日本新东名高速道路测试

未来AI还可透过V2X技术，在物流车抵达前会自动call机器人搬运车，自动预约车位，甚至是仓储自动化作业。随着车辆与城市全面连结（V2X），将从传统「交通工具」转变，成为一个会思考的AIoT助理，会照顾自己；可理解、服务人类，甚至作出决策的智慧夥伴。

物流与城市交通融合 打造智慧移动服务

图五 : TARC现正执行2026~2027年自驾物流科专计画。

最终让商用车成为整合数据、能源、软体、服务的智慧移动资产，现正执行2026~2027年自驾物流科专计画。并将之整合为交通移动服务（Mobility as a Service，MAAS）的概念；若与ACES结合，就会呈现「MACES」的概念。