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　　自駕車藉由感測器蒐集大量環境數據，並由自駕系統標記、分類資 料，以訓練AI模型。目前NVIDIA、AWS與Azure等服務商皆推出自駕車 開發商的平台解決方案，雲端平台除了提供強大算力於數據處理，還 支援自駕車開發全流程、大幅改善效率，預期將進一步提升Robotax i服務滲透率。

　　Robotaxi應用近年迎來重要突破，如Google旗下的Waymo繼2024年 在美國鳳凰城首度實現高速公路自駕服務後，於2025年1月宣布將拓 展服務至洛杉磯的高速公路。Waymo今年也將擴大於城市的營運範圍 ，預計新增邁阿密、拉斯維加斯等地，還計畫與日本叫車平台合作， 擴張至海外。

　　美國川普新政府上任，預期將放寬每年自駕車部署數量的限制，也 有望鬆綁需配備方向盤的設計規範，將有利Robotaxi服務商發展。T esla已於2024年10月發表為Robotaxi而生的雙門2座車款Cybercab與 20人座Robovan概念車，拿掉方向盤和踏板，並改採未發表過的感應 充電方案。

　　■雲端服務與AI運算扮重要角色

　　雲端運算與AI推動自駕技術的成熟，Robotaxi服務的滲透率有望在 2025年攀升。一輛自駕車每天產生約40TB的數據，藉由雲端平台進行 運算、儲存、分析與深度學習，Robotaxi廠商透過端對端平台的各項 功能開發自駕車，並在該平台完成開發、訓練與部署AI模型和演算法 ，推出車道維持、車輛巡航控制與緊急煞車等功能。

　　目前數家服務商都已推出供自駕車開發商使用的平台解決方案，其 中，NVIDIA預計今年推出的DRIVE Thor自駕平台將具備2,000 TOPS算 力，能同時處理來自多個高解析度攝影機、雷達與光達的數據流，並 導入NVIDIA Cosmos模型，幫助該平台更準確的預測行駛路徑。這個 平台已獲Mercedes-Benz和Toyota採用，在中國市場也得到比亞迪、 理想、小米、極氪等的青睞。

　　AWS的自駕平台提供數千個運算核心，滿足自駕應用開發的資料處 理、儲存與管理需求，並能幫助開發者更快存取和處理大量數據，該 平台還提供先進的數據標記與匿名化工具，加速訓練數據的準備過程 。

　　Azure則為Robotaxi推出一套完整的端到端解決方案，同時考量可 擴展性，不僅支援分布式運算以處理海量感測器數據，還實現自動化 的數據品質控制與版本管理，以利Robotaxi開發商部署服務至更多地 區。這套架構不僅滿足當前Robotaxi車隊的營運需求，更為未來的擴 展預留彈性，能支援更複雜的自動駕駛場景與滿足更大規模之車隊管 理需求。

　　■台廠的機會

　　在全球自駕產業發展的浪潮中，台灣廠商的機會主要體現於感測器 、系統整合和應用特殊開發。隨著自駕車對感測的需求增加，台廠在 高精度攝影鏡頭模組、毫米波雷達等領域的製造優勢將進一步凸顯。 系統整合方面，台廠可望從硬體製造轉向提供完整解決方案，如技嘉 的自駕主機不僅應用於自駕車，更擴展至自駕船、無人農耕機等領域 。

　　台灣在自駕應用的硬體解決方案也有深厚實力，舉凡亞光的鏡頭模 組、同欣電的CIS感測元件封裝測試、廣達的電子控制單元（ECU）， 以及緯創的AI訓練伺服器主機板等產品服務，皆有望得到Robotaxi開 發商採用。

　　而開發商台智駕聚焦於封閉場域的自動駕駛應用，以高效能、低成 本的產品服務打入日本公共運輸市場，成為台灣首個輸出自駕技術至 海外的新創業者。