70 毫秒聽起來很短，但在高速碰撞中，乘員身體可能已經因慣性開始前移。傳統安全氣囊多半是在碰撞感測器確認撞擊後才啟動；特斯拉則利用純視覺系統，透過攝影鏡頭與 AI 在碰撞發生前提供預測訊號，讓安全氣囊與安全帶預縮器更早進入保護流程。

Tesla Vision 提前判斷，安全氣囊早 70 毫秒啟動

特斯拉近期在 X 發文表示，若車輛偵測到無法避免的碰撞，Tesla Vision 可讓安全氣囊提前最多 70 毫秒啟動。特斯拉在影片中指出，這段時間差可能影響乘客是在事故中受到嚴重傷害，或能相對安全地走下車。

這項功能並非 2026 年全新推出，而是來自 2025 年 2025.32.3 軟體更新中的正面安全氣囊系統強化。依更新說明，這項升級會在正面碰撞情境中使用 Tesla Vision，協助前座安全氣囊更早開始充氣並約束乘員。

Tesla Vision 過去主要用於 Autopilot、FSD、主動安全與停車輔助。這次正面安全氣囊系統強化，則把視覺系統納入被動安全防護流程，讓車輛在碰撞發生前就先進入乘員保護流程。

純視覺負責預測，傳統感測器仍負責確認

這項功能容易被誤解成車輛只靠攝影鏡頭就會讓安全氣囊爆開。較精準的說法是，Tesla Vision 會提前提供碰撞預測訊號，既有約束系統則依照車身感測器、碰撞判斷與控制模組一起決定安全氣囊啟動時機。

傳統車輛的安全氣囊系統，主要依靠車身加速度感測器、碰撞感測器與約束控制模組判斷事故是否發生。當車輛實際受到撞擊，系統偵測到足夠大的減速度與碰撞條件後，才會觸發安全氣囊與安全帶預縮器。

Tesla Vision 的作用，是在碰撞真正發生前，先透過攝影鏡頭與 AI 判斷前方碰撞是否已無法避免。若系統確認風險成立，安全氣囊與安全帶預縮器就能更早開始進入保護流程。

這種設計並不是讓視覺系統取代傳統感測器，而是讓車輛多一層碰撞前的判斷能力。安全氣囊屬於高責任的被動安全系統，仍需要傳統碰撞感測器與約束控制系統參與最終判斷。

OTA 更新導入安全升級，既有硬體不需更動

這項功能透過空中下載更新（OTA）導入。一般車輛的被動安全升級多半仰賴硬體，例如車體結構、安全氣囊數量、感測器位置或約束系統設計；特斯拉這次則透過軟體更新調整安全氣囊啟動時機。

2025.32.3 更新說明提到，這項功能建立在法規與產業碰撞測試基礎之上，並讓前座安全氣囊能更早開始充氣與約束乘員。對已符合條件的車輛來說，這項升級不需要額外安裝新硬體。

這也是特斯拉純視覺路線較少被討論的一面。外界談到 Tesla Vision 時，通常會聚焦在 Autopilot、FSD、停車輔助或移除雷達與超音波感測器；但這次安全氣囊系統強化，則把攝影鏡頭與 AI 判斷帶進乘員防護流程。

實際適用車款與市場仍需以車輛收到的更新說明為準。公開資訊顯示，這項功能主要出現在較新的 Model 3、Model Y 等車款，但不同年份、硬體版本與地區可能有所差異。

正面碰撞優先套用，實際範圍依版本而定

從更新名稱來看，這項功能主要對應正面安全氣囊（frontal airbag）系統強化。特斯拉近期 X 影片也聚焦在不可避免碰撞與安全氣囊提前啟動，並未宣稱所有碰撞方向都已套用相同邏輯。

這項功能不應被理解為所有事故都能提前 70 毫秒部署所有安全氣囊。比較精準的說法是，在符合條件的正面碰撞情境中，Tesla Vision 可協助車輛更早啟動前方乘員保護流程。

Tesla Vision 不只用於輔助駕駛，也開始被納入正面碰撞防護。車輛周圍攝影鏡頭提供碰撞前影像資訊，AI 判斷是否存在無法避免的碰撞風險，約束系統再結合傳統感測器完成安全氣囊與安全帶預縮器啟動。

對車主來說，這項功能不會改變日常操作，也不需要額外設定。若車輛已收到對應軟體更新，系統會在符合條件的正面碰撞情境中自動啟用；實際作動仍取決於車輛硬體、軟體版本、碰撞角度與事故條件。

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這個方向和特斯拉純視覺路線不同。Rivian 選擇的是相機、雷達與 LiDAR 組成的多感測器架構，再搭配自家 AI 晶片與軟體模型。對 Rivian 來說，LiDAR 不只是增加一組感測器，也牽涉到自主駕駛核心零組件的供應鏈控制。

Rivian 評估在美國製造低成本 LiDAR

Rivian 目前仍處於討論階段，尚未公布確定合作對象、投資規模、量產時程或實際生產地點。比較精準的說法是，Rivian 正評估透過合作取得低成本 LiDAR 技術，並把製造放在美國。

RJ Scaringe 提到，中國在低成本 LiDAR 技術上已經取得明顯進展。Rivian 若能把低成本 LiDAR 光達感測器技術導入美國製造，就有機會降低感測器成本，同時避免直接依賴中國供應鏈。

LiDAR 過去價格偏高，很難進入大量銷售的車款；但近年中國供應商快速壓低車用 LiDAR 成本，讓它從自動駕駛計程車等高成本平台，逐漸變成量產車也能考慮的配備。

R2 後續批次將導入 LiDAR 與新硬體

Rivian 先前已確認，R2 將成為新一代自主駕駛平台的重要車型。不過，早期生產的 R2 並不會立刻搭載 LiDAR。依照目前資訊，Rivian 規畫在 2026 年底之後的後續批次，導入第三代自主駕駛硬體與 LiDAR。

這點對準備下訂 R2 的消費者很重要。Rivian 目前沒有公布替早期 R2 車輛加裝 LiDAR 的原廠後續改裝計畫，因此若消費者重視完整第三代自主駕駛硬體與 LiDAR，後續批次也將成為 R2 自主駕駛能力的真正完整版本。

Rivian 選擇 LiDAR 的原因，是希望替自駕系統增加 3D 空間資料與感測冗餘。相機負責辨識標線、交通號誌與物件語意；雷達提供距離與速度資訊；LiDAR 則能建立更清楚的空間輪廓，協助系統判斷周遭環境。

自研 AI 晶片成為 Rivian 自駕核心

Rivian 在 AI 與自駕技術活動中，公開自家車用晶片 Rivian Autonomy Processor，首款晶片為 RAP-1，將作為下一代自動駕駛平台的核心。這顯示 Rivian 不想只靠外部供應商提供運算平台，而是要把車端運算納入自家設計。

自研晶片的好處，是 Rivian 可以依照自家感測器組合、模型架構與車隊資料需求，打造更適合自身車輛的平台。若未來 LiDAR 也納入自製或深度合作範圍，Rivian 的自主駕駛堆疊就會更完整。

以下整理 Rivian 目前自主駕駛布局的主要方向：

這套策略的重點，是讓 Rivian 把自駕功能變成車輛平台的一部分，而不是單純外加選配。未來如果 R2 車隊規模擴大，Rivian 也能透過更多實際道路資料訓練 AI 模型。

LiDAR 供應鏈與美國監管仍是關鍵

Rivian 評估自製 LiDAR，核心目的在於降低關鍵感測器對外部供應商的依賴。更精準地說，Rivian 想做的是利用中國低成本 LiDAR 技術，但把製造與供應鏈控制放在美國。

這條路線同時指向兩個核心問題：LiDAR 成本，以及美國對中國智慧車供應鏈的監管壓力。自動駕駛感測器涉及道路資料、地理環境與車輛行為資訊，美國政府近年對相關供應鏈愈來愈敏感，合作形式與審查速度都可能影響導入時程。

Rivian 若能把技術、製造與資料控制拆開處理，就有機會兼顧成本與安全要求。不過目前計畫仍在評估階段，距離量產導入仍需要更多合作、投資與監管細節。

Rivian 用多感測器路線和特斯拉區隔

Rivian 目前正在加速建立自動駕駛技術差異。自研晶片、R2 後續導入 LiDAR，以及評估在美國自製 LiDAR，都是為了讓 Rivian 在未來電動車競爭中建立更完整的技術平台。

相較於特斯拉強調純視覺與大規模 FSD 資料，Rivian 選擇相機、雷達與 LiDAR 的多感測器融合路線。這條路線成本較高，工程整合也更複雜，但優勢是感測冗餘更完整，理論上能在惡劣天候、低能見度或複雜道路環境中提供更多判斷依據。

Rivian 尚未讓 LiDAR 自製計畫定案，但目前方向已經很清楚。從自研晶片到 LiDAR 供應鏈，Rivian 顯然不想只停留在電動車品牌，而是開始建立自己的完整自駕平台。

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截至 2026 年 6 月 30 日 23:59 前，台灣車主仍可一次性購買 EAP 或 FSD (Supervised)；但 7 月 1 日起，FSD 一次性買斷方案將停止販售，後續將改以訂閱制為主。 對正在考慮加購的車主來說，這次不只是功能比較，也牽涉到未來是否還能用買斷方式取得 FSD 權益。

AP、EAP、FSD 是什麼意思？

車友常說的 AP，代表特斯拉的 Autopilot 自動輔助駕駛。這是目前台灣特斯拉全車系標配的基本駕駛輔助功能，不需要另外選購。

EAP 則代表 Enhanced Autopilot，也就是增強版 Autopilot 自動輔助駕駛，功能介於 Autopilot 與 FSD 之間，主要加入自動輔助導航駕駛、自動變換車道、自動停車、召喚等功能。

而 FSD (Supervised) 全自動輔助駕駛（受駕駛監督） 則是特斯拉目前最完整的自動輔助駕駛選項。名稱中的「受駕駛監督」代表這套系統仍需駕駛人全程監督，並不等於無人監督自動駕駛。實際可用功能仍會受到地區法規、軟體版本與車輛硬體限制影響。

AP、EAP、FSD 有什麼不同？

特斯拉的自動輔助駕駛大致可分為三個層級：基本版 Autopilot 自動輔助駕駛、增強版 Autopilot 自動輔助駕駛與 FSD (Supervised)。三者最大的差異，在於能否支援更進階的導航、變換車道、停車與市區道路輔助駕駛功能。

基本版 Autopilot 自動輔助駕駛

Autopilot 是特斯拉標配功能，主要包含 主動巡航定速 與 自動輔助轉向。

主動巡航定速可以依照前車速度自動調整車速，保持安全距離；自動輔助轉向則可在車道線清楚的情況下，協助車輛維持在車道內行駛。不過這些功能仍需要駕駛人全程監控，不會自動停等紅綠燈，也不會自行處理所有道路情境。

EAP：增強版 Autopilot 自動輔助駕駛

增強版 Autopilot 自動輔助駕駛在基本版 Autopilot 自動輔助駕駛基礎上，加入更多便利功能，包括自動輔助導航駕駛、自動變換車道、自動停車、召喚與智慧召喚等。

自動輔助導航駕駛主要用於高速公路，可依照導航路線協助進出匝道與變換車道；自動變換車道則可在駕駛打方向燈後，由系統協助完成變道。自動停車與召喚功能則偏向停車場與低速短距離移動使用。

FSD (Supervised)：全自動輔助駕駛（受駕駛監督）

FSD (Supervised) 包含增強版 Autopilot 自動輔助駕駛的大部分功能，並在已開放地區進一步加入交通號誌與停止標誌控制，以及市區街道自動輔助轉向能力。

不過，台灣目前 FSD (Supervised) 尚未正式開放完整功能。特斯拉已於 2026 年 6 月 向台灣主管機關提交審驗申請，但實際開放時間、功能範圍與使用限制，仍需依主管機關審查結果與台灣特斯拉公告為準。

根據特斯拉官方說明，目前啟用的自動輔助駕駛功能仍需駕駛人主動監督，尚未達到完全自動駕駛或無人監督駕駛的程度。是否能在無人監督情況下使用，仍取決於系統能力、測試里程、穩定性與法規批准。

AP、EAP、FSD 功能對照表

台灣 FSD (Supervised) 仍在審驗中；在正式開放前，EAP 與 FSD 買斷車主目前可用功能差異有限。現階段台灣 EAP 的功能限制，主要與 UNECE R79 轉向系統規範有關，像自動輔助轉向、召喚、智慧召喚等功能，都可能因此被限制使用範圍或操作距離。

我們先前也整理過 UNECE R79 對目前 EAP 功能的影響：特斯拉智慧召喚僅剩 6 公尺？UNECE R79 法規限制一次看懂。對台灣車主來說，現階段選 EAP 或 FSD，重點不只在現在能用哪些功能，也在於是否要趁買斷方案停止前，保留未來 FSD 權益。

該買斷 FSD 嗎？EAP 要不要升級？

目前台灣增強版 Autopilot 自動輔助駕駛售價為 NT$111,000，FSD (Supervised) 售價為 NT$222,000。已購買 EAP 的車主，若要升級至 FSD，補差價同樣為 NT$111,000，加總起來剛好等於直接購買 FSD 的價格。

這次真正要注意的是時間限制。台灣 FSD 一次性買斷方案將於 2026 年 6 月 30 日 23:59 停止販售，7 月 1 日起改以訂閱制為主。也就是說，還沒購買 FSD 的車主，6 月底前是最後一次用買斷方式取得 FSD 權益的時間窗口。

對已經購買 EAP 的車主來說，重點會落在是否要在 6 月 30 日前補差價升級 FSD。若未來想保留 FSD 權益移轉、後續功能開放或 HW3 車輛換車方案的可能資格，EAP 車主需要在買斷截止前評估是否升級。根據目前公開資訊，配備 HW3 且已購買 FSD 的車主，若在 2026 年 9 月 30 日前 交付新車，可將原車 FSD 權益免費移轉至新車；但前提是原車必須已在 6 月 30 日前購買 FSD。

我們先前也整理過更完整的購買決策分析：特斯拉 FSD 買斷倒數：台灣車主該現在買，還是等訂閱制？ 這篇比較適合已經決定要評估 FSD 的車主，進一步比較買斷、訂閱制、EAP 補差價與 HW3 / HW4 權益差異。

訂閱制的優點是彈性較高，適合短期用車、偶爾長途旅行，或想先體驗功能的車主。若未來 EAP 車主升級 FSD 訂閱可享折扣，短期成本可能會比買斷低；但如果打算長期持有車輛，且確定會使用 FSD 功能，買斷與訂閱的總成本就需要重新計算。

另外，台灣車主還要注意另一個可能變化：特斯拉在美國與部分市場已調整新車標配功能，部分新車不再標配完整基本版 Autopilot 自動輔助駕駛，而是僅保留主動巡航定速等較基本功能。若台灣未來跟進，想使用自動輔助轉向、自動變換車道、自動停車、召喚或更進階的輔助駕駛功能，可能就需要透過 FSD 訂閱取得。

關於北美市場取消基本版 Autopilot 標配的變化，我們也曾整理過：特斯拉北美取消「基本 Autopilot」標配！想用車道維持得付費訂閱 FSD 這項調整尚未在台灣正式公布，但可作為觀察台灣未來訂閱制與標配功能變化的參考。

HW 版本也會影響未來功能判斷。HW3 車主若已購買 FSD，後續權益仍須以特斯拉官方公告為準。Elon Musk 在 2026 年第一季財報會議中承認，HW3 無法達到無監督 FSD 所需能力，後續可能透過折扣置換新車，或以付費方式回廠更換電腦與鏡頭。這不是普遍免費升級 HW4，因此是否加購 FSD，應同時考量車輛硬體版本、持有時間、換車計畫與後續官方政策。

另外，台灣 FSD (Supervised) 目前仍在審驗流程中。特斯拉已於 2026 年 6 月 向台灣主管機關提交申請，後續仍需技術委員會審查、路測與最終核准；實際上線時間與功能範圍，仍以主管機關與台灣特斯拉公告為準。

購買前建議直接打開 Tesla App 或台灣特斯拉官網，確認個人車輛目前顯示的 EAP / FSD 價格、硬體版本、升級選項與是否符合移轉資格。

Tesla Vision 純視覺方案安全嗎？

Tesla Vision 是特斯拉近年 Autopilot 與 FSD (Supervised) 的核心技術方向。自 2021 年起，特斯拉開始在北美 Model 3/Y 取消毫米波雷達，改以攝影機影像與神經網路處理 Autopilot、FSD 與部分主動安全功能；2022 年，這項轉換也擴大到 Model S/X，以及多數全球市場的 Model 3/Y。

台灣 Model 3 也在 2022 年交車批次開始導入 Tesla Vision 純視覺方案，不再配備毫米波雷達。後續特斯拉進一步取消超音波雷達（USS），讓停車距離判斷、自動停車、召喚與部分自動輔助駕駛功能，逐步改由 Tesla Vision 處理。

從第三方安全測試來看，Tesla Vision 並沒有讓 Model Y 失去主要安全評級優勢。IIHS 公布的 2025 年式 Tesla Model Y 評測中，Model Y 仍獲得 Top Safety Pick+ 最高安全獎項；Euro NCAP 也曾給予 Model Y 五星安全評價，並指出其自動緊急煞車（AEB）可偵測車輛、行人與自行車，在行人測試中表現良好，對自行車測試則取得滿分。

特斯拉自家 FSD (Supervised) 安全報告顯示，開啟 FSD 與主動安全功能的車輛，每次事故之間的行駛里程較高。不過外部安全研究人員也曾質疑，這類數據比較方式可能高估 FSD 安全性。較保守的說法是：Tesla Vision 已在多項第三方安全測試中維持高評級，但輔助駕駛安全性仍會受到軟體版本、道路環境、駕駛監督與資料比較方式影響。

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車側與後方鏡頭開始導入清洗設計

從目前曝光的 Robotaxi 改裝車來看，Project Halo 已為車側攝影機（位於葉子板）與後方鏡頭加裝清洗裝置。這些鏡頭在變換車道、轉彎與倒車時扮演關鍵角色，一旦視線受阻，系統判斷能力就會明顯下降。

清洗方式以高壓噴洗搭配車輛行進時的導流設計為主，能在不額外增加複雜結構的情況下，快速帶走鏡頭表面的水漬與髒污。相較之下，目前市售特斯拉車型多半僅有前方攝影機具備清洗功能，部分車款另支援後方鏡頭噴洗，車側鏡頭仍未納入量產配置。

奧斯汀實際營運：無人監督下的路況考驗

2026 年 1 月中旬，特斯拉在奧斯汀正式展開 Robotaxi 的無人監督公開乘車服務，一般乘客已可搭乘完全無安全人員的車輛。這批改裝車在冬季常見的積水、灰塵與低溫條件下，鏡頭仍能維持清晰視野，清洗系統成為支撐長時間營運的重要配角。

在過渡階段，仍有少數車輛搭配隨行監控作為備援，但這種配置正逐步退場，營運模式已朝向完全無人化運作。

市售車暫未跟進，未來是否下放仍待觀察

截至目前，Project Halo 仍屬於 Robotaxi 專屬的硬體配置。市售車款在鏡頭清洗方面，仍以前方攝影機為主，尚未看到車側或多鏡頭清洗系統的量產跡象。

不過，隨著無人車營運經驗累積，部分清洗與維護邏輯已逐漸反映在軟體層面。未來若新世代車型在設計初期就預留對應硬體，側邊或後方鏡頭導入清洗功能並非不可能，但短期內仍以營運車隊優先。

Project Halo 與現行硬體平台的關係

目前投入 Robotaxi 營運的車輛，仍以 AI4（HW4）硬體為基礎，Project Halo 屬於額外加裝的硬體與控制模組，而非綁定某一代 AI 平台。外界關注的 AI5（HW5）仍在後續規劃階段，短時間內不會直接影響這套清洗系統的部署。

從定位來看，Project Halo 更像是為無人車長時間上路所準備的一組實務型補強方案，目標是在沒有人工介入的前提下，盡量降低鏡頭視線受阻對系統造成的影響，也為未來是否下放至市售車型提供實際參考依據。

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根據專利描述，特斯拉並未改變既有的感測器配置，而是強化相機本身的耐用性與可靠度。設計結合微結構材料與主動調整機構，目的是在影像進入處理系統前降低眩光影響，提升視覺輸入品質與判斷準確性。

微錐體結構搭配主動機構抑制逆光

這項專利的核心是一種新型相機防眩光護罩，表面覆有微米級的吸光錐狀結構。這些錐體紋理設計的目的在於改變光線入射行為，而非單純作為外觀處理。

當強光照射在護罩表面時，微錐體會將光線分散至不同方向，同時吸收部分能量，避免形成單一強烈反射。實際效果類似將原本光滑易反光的材質，轉換為具有吸光特性的細緻絨面，有助於減少逆光環境下的成像干擾。

除了被動的表面處理，該專利也納入一組主動式調整機構。護罩可透過小型馬達調整角度，根據光源方向即時微調傾斜幅度，降低直射光進入鏡頭的機率，概念上類似為鏡頭增設可變形的「機械式瞳孔」。

專利製程已考量車用量產條件

從專利內容來看，這項設計並非僅止於概念層面。文件中具體描述了可量產的製造方式，採用燒結工具鋼插件進行模具成型，使微錐體紋理能穩定壓製於材料表面，並具備耐高溫、抗紫外線與耐候性能，滿足車用環境下的長期使用需求。

需要補充的是，該專利屬於美國公開申請案，編號為 US 2025/0334856 A1。公開申請代表技術已具備一定可行性與完整製程描述，但仍不等同於實際導入至市售車款。這類專利多為技術預研與架構佈局，是否採用仍須視後續硬體規劃與產品時程而定。

以這項防眩光結構的定位與複雜度來看，較可能搭配未來的 HW5 或 AI5 硬體平台一同推出。該平台預期支援更長時間的自動駕駛運行，主要應用包含 Robotaxi 等無人化載具，對感測器穩定性與極端光源適應能力有更高要求。

多數誤判情境來自逆光與反射干擾

在實際使用中，不少車主曾反映，在無雨或僅小雨的情況下，雨刷卻頻繁啟動，甚至出現亂刷問題。這類狀況多半發生於逆光、強烈路面反射或鏡頭前亮度劇烈變化時，系統可能誤判為雨滴或污漬而觸發雨刷。

類似的視覺干擾也可能影響輔助駕駛的穩定性。有使用者曾遇到系統於行駛途中跳出「視線受限」或「相機無法辨識」提示，隨即解除輔助功能。這類情形常見於夕陽直射、逆光進出隧道或經過高反光路段。

針對這些問題，特斯拉提出的防眩光專利，與既有的相機清潔或除霧系統明顯不同。它不處理鏡頭表面的雨水或灰塵，而是從光學結構著手，降低刺眼反射與逆光干擾，改善影像品質與系統穩定度。

強烈低角度光線是純視覺的難關

在實際自動駕駛使用中，日出與日落時的低角度陽光，一直是相機系統最難應對的光源條件之一。強烈逆光容易導致影像細節消失，影響物體辨識與距離判斷準確性。

對以相機為主的特斯拉系統來說，這類問題無法完全依賴後端演算法修正，而需從影像輸入端著手。若能在硬體層級先降低眩光與過曝，將有助於系統正確理解環境狀態，也能減少輔助駕駛因視線受限而中斷的情況。

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隨著 Waymo、FSD 等高度自動駕駛技術持續推進，自駕系統是否能辨識警車、救護車、消防車，以及理解警察手勢、臨時封鎖線與警示燈號，已成為安全與監管討論的重點。Waymo 表示，其系統可透過影像與聲音同步偵測警車與警笛，並已透過獨立機構的應對流程驗證；特斯拉也在最新 FSD v14.2.1 中加入手勢與緊急車輛辨識邏輯。

不過，研究指出，強光警示燈可能干擾部分感知模組，使系統短暫「看不見」周遭物體，顯示在實際路況中仍存在技術與制度落差。

Waymo 無人計程車誤入封鎖區

從網友上傳影片可見，事發時路口已有多輛警車停靠，警示燈閃爍，一輛白色皮卡遭攔下，嫌疑人趴地配合指令。Waymo 無人計程車從側向車道進入，執行無保護左轉，短暫穿越警方劃設的警戒區。

影片畫面顯示，Waymo 駛入路口時，號誌正由黃燈轉為紅燈，車輛完成左轉後短暫停在嫌疑人附近，隨即駛離。雖未造成人員傷亡或影響執法，仍引發外界對自駕系統是否能理解現場情境的質疑。

對人類駕駛而言，看到警車封鎖、警察持槍與嫌疑人趴地，多會選擇停車觀望或改道。但若系統僅依賴號誌與導航指引，就可能產生與人類經驗不同的判斷。

Waymo 技術能力與監管落差

Waymo 一直強調具備辨識警車、消防車與救護車的能力，在感知層整合雷射雷達、毫米波雷達與多組攝影機，能同時偵測聲音與影像。Waymo 也曾舉辦「緊急車輛訓練日」，讓自駕車從不同角度與距離觀察警消車輛，累積訓練資料。

2024 年，Waymo 通過德國檢驗機構 TÜV SÜD 的應急應對審查，證實其系統可解讀警察手勢、偵測警消人員，並能被手動關閉以符合 SAE 標準。Waymo 也已為全球逾 15,000 名警消提供培訓課程。然而，此次 LAPD 案件仍暴露出，在缺乏明確封鎖標誌時，自駕系統的現場判斷仍可能與人類有落差。

加州近期亦發生警方在臨檢路段攔查違規迴轉的 Waymo，但因車內無駕駛，警方當下無法開罰，只能通知營運商後續處理。州政府預計 2026 年起修法，授權警方通報自駕違規，交由主管機關決定是否懲處營運商，反映監管制度正逐步調整以因應自駕技術。

特斯拉 FSD 強化緊急應對能力

特斯拉方面，Elon Musk 早在 2021 年就表示 Tesla Vision 將整合方向燈、警示燈、緊急車輛燈號與手勢辨識能力。FSD v14.2.1 的實測顯示，系統已能在球賽散場等情境中依照警察手勢通行，略過停止標誌，顯示相關功能已從實驗邁入量產。

該版本亦強化對緊急車輛的處理邏輯，包含主動讓行、辨識消防車與救護車，同時提升對無保護轉彎、障礙物與學校巴士等場景的應對表現。

不過，FSD 仍屬 SAE Level 2 駕駛輔助系統，駕駛人需全程監控並隨時介入。過去數年間，已有多起啟用自動輔助駕駛的特斯拉車輛撞上停在路肩的警車、消防車與拖吊車，引發研究團隊針對強光環境下的物體偵測能力進行深入分析。

從實際使用者回報與測試畫面來看，FSD 雖能辨識手勢並依指示通行，仍可能在轉彎、停車或光線複雜環境下出現誤判，如偏離路緣、轉向角度不準或標線辨識不足，顯示其在應對突發狀況上仍有限制。

緊急車輛燈光對感知的影響

PaniCar 國際研究計畫指出，自駕系統的影像偵測模組若暴露於緊急車輛閃燈，物體辨識信心分數可能劇烈波動，甚至低於演算法門檻。這種「數位癲癇」現象將導致系統短暫「看不見」警車周邊物體，潛藏交通風險。

其他研究亦指出，夜間強烈閃燈與高反光塗裝雖提升人眼辨識度，但也可能遮蔽旁邊的行人與警消人員。對以影像處理為主的自駕系統來說，光線變化會影響色彩對比與物體邊界辨識，進一步削弱系統穩定性。

實務上，即使系統設計具備辨識緊急車輛的能力，仍可能受到夜間光源、雨霧天氣、鏡頭污損與燈具閃爍頻率等因素影響。當上述條件交互出現，且伴隨行人、臨時路障或封鎖線，自駕系統的整體可靠度仍難完全取代人類在非常態情境下的判斷。

自駕車監管與執法實務挑戰

自駕車也逐漸成為執法新工具。LAPD 曾調閱一輛經過肇事現場的 Waymo 無人車影像作為證據，顯示其角色已從交通參與者擴展為「移動攝影機」。

但對於違規自駕車，警方仍面臨實務挑戰。過去曾有 Waymo 違規迴轉遭攔下，因車內無駕駛，警方只能通報營運商。加州預計推行制度，讓警方通報自駕違規情形後，由主管機關決定是否懲處營運商，調整傳統以駕駛人為中心的法規結構。

隨著 Waymo、Robotaxi、Zoox 等業者擴大營運，各地警消單位也開始要求業者提供標準化應變流程。包括拉斯維加斯在內的多個城市，已與業者合作舉辦訓練課程，內容涵蓋車輛失聯時的接近方式、關機程序與資料調閱方式等。

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11 月 12 日，特斯拉韓國官方帳號於 X 平台發布影片，標題為「FSD Supervised 下一站：韓國，即將推出」，畫面中可見 FSD 在首爾街頭進行實際駕駛。這次「直接式」發布，不僅澄清早前的錯誤報導，也證實特斯拉已完成當地測試與法規審查準備。

特斯拉以突發公告回應韓媒誤報

韓國產業通商資源部上月曾試駕搭載 FSD 的特斯拉車輛，隨後部分媒體報導稱特斯拉「缺乏商業合理性」而不計畫推行 FSD（Full Self-Driving）。然而，該消息並非出自官方聲明，而是媒體對內部測試背景的誤讀與過度延伸。

為釐清誤會，特斯拉選擇以實際行動回應，未發布新聞稿或透過媒體說明，而是直接由官方帳號發布影片。影片中以「下一站：韓國」為主題，並搭配 FSD 在首爾街頭的行駛畫面，明確回應外界疑慮，同時展現特斯拉在亞洲自駕布局的推進節奏。

韓媒報導刊出僅數日後即遭官方影片「實錘」否認。外媒分析指出，這種以產品行動取代言語的公關方式，是特斯拉長期一貫的風格，不僅能維持品牌主導權，也能迅速化解市場對「延遲導入」的誤解，進一步強化其在自駕領域的主導地位。

技術基礎與在地化測試

FSD Supervised 採用端對端 AI 架構，能從攝影機影像直接生成駕駛決策，並需搭配 HW4 或更新版本的硬體運作。自 2022 年起，特斯拉逐步移除雷達與超聲波感測器，全面改用「Tesla Vision」純攝影機系統作為感知核心。外媒指出，韓國版本的 FSD 已針對高密度交通與多車道環境進行特別調校。

韓國的道路結構與行人密度對自駕系統是一大挑戰，特別是在首爾這類轉彎頻繁、標誌複雜的都市環境。特斯拉於影片中展示 FSD 在市區道路上自動變換車道、停靠路邊與閃避行人的畫面，展現監督模式的即時判斷與穩定操控。雖然系統仍要求駕駛保持監控，但可大幅減輕操作負擔，並降低疲勞與事故風險。

政策放寬助推 FSD 審批進度

特斯拉能在此時宣布導入 FSD，部分原因在於韓國法規環境正逐步鬆綁。國土交通部（MOLIT）近期研擬修訂自駕軟體 OTA 更新流程，將允許車廠透過線上系統提交版本審查與安全驗證，預期可大幅縮短核准時程。

外媒報導指出，特斯拉已於 10 月底提交 FSD Supervised 的第三方安全驗證文件。若審查順利，韓國將成為亞洲首個開放監督型自駕功能的國家，也為特斯拉未來在日本、台灣及東南亞市場的導入奠定關鍵基礎。

目前韓國約有 3.5 萬輛特斯拉在道路上行駛，依銷售資料估計，其中約六成配備 HW4 硬體，具備立即支援 FSD Supervised 的條件。部分仍使用 HW3 的車主則期盼能提供升級補助或折抵方案。以美國市場為參考，已購 FSD 的 HW3 車主可免費升級至 HW4，非 FSD 車主升級費用約 $ 1,500（約 4.6 萬台幣）。

若韓國順利導入 FSD Supervised，市場預期特斯拉在當地的銷量將成長逾 15%，並帶動訂閱型自駕服務收入同步上升，成為特斯拉拓展亞洲市場的重要節點。

亞洲戰略節點與全球意涵

特斯拉目前已在美國、加拿大、墨西哥、澳洲與紐西蘭開放 FSD（Supervised），日本則以高速公路環境為主要測試範圍。中國方面，自 2025 年 2 月起透過版本 2024.45.32.12 推出部分批准版本，當地稱為「智慧輔助駕駛」（Smart Assist），涵蓋城市街道導航與高速公路輔助等監督型功能，但仍需駕駛全程監控，並限於 HW4 硬體車輛。完整 FSD 批准預計於 2026 年初（約 2 至 3 月）到位。

韓國的加入被視為亞太布局的重要轉折，不僅能填補亞洲自駕數據缺口，也象徵特斯拉正式啟動區域化訓練策略。特斯拉選擇韓國作為下一站，除技術條件成熟外，當地 5G 覆蓋率高、資料回傳穩定，也讓韓國成為理想的亞洲訓練中心。

此外，韓國擁有完整的電池與電子供應鏈，可與特斯拉的 AI 駕駛生態形成技術互補。外媒認為，韓國將成為亞太自駕部署的關鍵據點，後續若順利上線，將加速新加坡、台灣與東南亞市場的導入評估。

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另一方面，Waymo 等競爭對手則持續採用 LiDAR、毫米波雷達與攝影機融合的感測技術，主張此布局能提供更完整的環境感知與冗餘保護。兩派技術理念差異鮮明，凸顯自動駕駛產業在安全性、成本與實用性上的不同取捨。

特斯拉自 2021 起移除雷達改採純視覺系統

自 2021 年起，特斯拉逐步移除新車中的毫米波雷達與超音波感測器，全面轉向自家開發的「Tesla Vision」純視覺系統。Elon Musk 表示，早期經驗顯示毫米波雷達資訊經常與攝影機資料矛盾，導致系統判斷模糊，因此選擇只保留攝影機作為唯一感測來源，反而讓整體表現更穩定。

他曾在社群平台指出，LiDAR 與毫米波雷達會因感測器衝突而降低安全性；如果與攝影機資訊不一致，系統將無法判斷該依賴哪一方，這種不確定性反而會提升風險。

根據特斯拉官方公告，自 2022 年起 Model S 與 Model X 新車已全面取消毫米波雷達，而部分早期配備毫米波雷達的車輛，在後續進廠維修時也被主動停用相關模組。

LiDAR 在惡劣天候表現受限可靠性不足

Elon Musk 進一步批評 LiDAR 技術在雨、雪與沙塵暴等環境下，會因反射與散射效應（reflection scatter）而降低準確度。他表示：「Waymo 在任何強降雨下都無法正常運作」，並強調這是 LiDAR 的先天限制之一。

來自英國華威大學製造集群（WMG, University of Warwick）的研究《Heavy rain affects object detection by autonomous vehicle LiDAR sensors》，透過 WMG 3xD 模擬器進行測試，發現當降雨量達每小時 50 mm 時，LiDAR 在近距離會產生大量誤偵測，中遠距離偵測能力亦明顯衰退，可靠性大幅下降。研究結論指出，雨勢愈大、距離愈遠，偵測品質愈低，因此建議系統應搭配多感測器融合，以因應惡劣天候條件。

另一項由韓國交通大學（Korea National University of Transportation）W. Y. Pao 等人發表於《Sensors》期刊的研究《Impact of Raindrops on LiDAR Sensor Coverings for Autonomous Vehicles》則指出，若 LiDAR 裝置外部罩面採用非疏水性材質，雨滴容易附著並造成光束偏折與訊號衰減，進而導致回波點雲遺漏與準確度下降。研究建議選用具備疏水或超疏水性的材質，並搭配排水設計，有助提升 LiDAR 在惡劣天候下的穩定性與精確性。

值得注意的是，Elon Musk 曾參與 SpaceX 的 Dragon 太空艙對接任務，該系統便使用 LiDAR 協助與太空站進行精密定位。他指出，自己並非完全否定 LiDAR，而是認為其並不適合應用於大規模實用的自動駕駛車輛。

Waymo 與 Uber 採多感測融合提升安全性

與特斯拉走純視覺路線不同，Waymo 與 Uber 等自駕技術供應商皆採用搭載 LiDAR、毫米波雷達與攝影機的多重感測系統。Waymo 認為，透過感測器融合能提供完整的三維環境資訊與物件分類能力，並在低光、夜間及複雜路況中維持穩定性。

Uber 執行長 Dara Khosrowshahi 也指出，固態 LiDAR 單價約 500 美元，因此「為何不一併納入 LiDAR？我們所有的合作夥伴都使用攝影機、毫米波雷達與 LiDAR 的組合，我個人認為這是正確的解方，但或許未來會被證明是錯的。」他強調，目前產業多傾向多感測器佈局，以確保更高的可靠性。

Waymo 依賴高精地圖特斯拉強調通用自駕策略

Waymo 採用依賴高精地圖（HD Map）的運行方式，目前主要部署於鳳凰城與舊金山等特定區域。此方法雖具高度精確性，但在拓展彈性上受到限制。Elon Musk 多次批評，這類方案難以應對動態環境變化，無法擴展至全球道路系統。

特斯拉則採取「即時感知＋視覺推理」策略，不依賴外部地圖資料，讓車輛透過自身 AI 模型理解周遭環境，主打通用性與可擴展性。

特斯拉與多感測器自駕方案優劣全面對比

不同自駕技術供應商在感測器配置上採取迥異策略，這不僅影響系統架構，也牽動成本、安全性與可擴展性的取捨。以下透過對比整理，可以清楚看出特斯拉與多感測器陣營在理念與實務上的分歧：

Elon Musk 認為，多感測器雖具備冗餘優勢，但若缺乏有效的融合機制，容易導致「sensor ambiguity」——系統無法判斷該信任哪個感測來源，進而帶來潛在的安全隱憂。反觀多感測器支持者則認為，冗餘正是提高安全性與可靠性的關鍵。

HW4 預留毫米波雷達功能但仍未實際啟用

儘管特斯拉自 2021 年起全面推行純視覺策略，但在 2023 年推出的 Hardware 4（HW4）硬體版本中，仍預留毫米波雷達模組。根據拆解資料，HW4 採用 Continental ARS410 高解析度前向雷達，實際配置於新款 Model S、Model X 與 Cybertruck 車型。

不過截至目前，特斯拉尚未透過軟體啟用該毫米波雷達功能。HW4 的 Autopilot 與 FSD 系統依舊以攝影機作為主要輸入來源，尚未出現感測器融合的應用。Elon Musk 也未對啟用雷達表態，顯示該模組仍是備而不用的預留設計。

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這次特斯拉第一時間主動闢謠，力度罕見，顯示此指控的嚴重性已超過過往曾被造謠的煞車失靈、自動駕駛自撞等爭議。同一時期，Elon Musk 亦親自處理召回與電量異常等服務問題，並推動簡化服務溝通流程。

影片爭議顯示螢幕訊息與特斯拉系統不符

2025 年 8 月 11 日，一段由 Instagram 帳號上傳的影片在社群平台迅速擴散。影片中，一輛 Cybertruck 在高速行駛途中停靠路邊，車內中央螢幕顯示紅色警告訊息「TESLA CYBERTRUCK DE-ACTIVATED」與「UPDATE FAILED RETURN TO DEALER」，並附有多語言翻譯。拍攝者聲稱，因未經授權使用 Cybertruck 拍攝音樂影片而遭特斯拉遠端停用，導致被迫停車。

該影片之所以迅速爆紅，部分原因來自外界對 Elon Musk 的負面情緒推波助瀾。然而，很快有網友指出影片存在明顯破綻，包括警告訊息格式與特斯拉實際系統不符、畫面中出現滑鼠游標移動痕跡，以及「返回經銷商」的指令與特斯拉直營銷售模式不一致。

後續查證發現，影片最早由來自美國密西根州底特律的饒舌歌手 Big Huey 上傳至 Instagram，內容疑似為了製造戲劇效果，直接將 Cybertruck 停在多線道州際高速公路中央，造成後方車流受阻。

特斯拉澄清影片偽造並揭露當事人行為

2025 年 8 月 11 日晚間，特斯拉官方 X 帳號發文，並在該影片下方留言表示：「This is fake – that’s not our screen. Tesla does NOT disable vehicles remotely.」，直接否認影片真實性，並重申公司不會遠端停用車輛。

後續調查顯示，事件當事人不僅製作假影片，還偽造一封特斯拉信函，聲稱由公司法務主管簽署，指控其未經授權使用 Cybertruck 拍攝音樂影片，並發出停止及終止通知。該信件雖在版面上使用 Tesla 標誌與法務署名，但多處細節與特斯拉正式法律文件的格式與用語不符，例如以「We represent Tesla, Inc.」開頭、採用與直營模式不符的表述，以及針對「遠端停用車輛」的描述與官方立場相互矛盾。

社群分析認為影片利用 YouTube 模擬畫面

有社群網友分析，該影片可能是將事先製作的假系統畫面透過 YouTube 全螢幕播放，再拍攝實車螢幕以營造真實感。此手法可避開技術檢驗，對不熟悉系統介面的觀眾更具迷惑性，也進一步推動影片的擴散與誤信。

事件引發廣泛討論，不少人因對特斯拉與 Elon Musk 的既有偏見而選擇相信影片內容。不過，外界多數意見認為，此舉疑似只是當事人為宣傳新推出的歌曲而刻意製造話題。儘管影片已被證實為偽造，但其在短時間內迅速流傳。

Elon Musk 介入召回與電量異常服務爭議

在澄清假影片的同時，Elon Musk 多次親自回應車主在服務中心遇到的問題。美國一名車主原被要求支付約 3 萬美元維修費，Elon Musk 介入後確認屬於召回範圍，並於隔日完成免費維修。

日本另一名 Cybertruck 車主的電量異常案例中，Elon Musk 透過 X 平台直接回覆，並指示團隊立即檢查車況。這些行動顯示，特斯拉管理層積極處理服務相關問題，並透過制度調整簡化車主與服務中心的溝通流程。

同時，特斯拉北美服務總監 Piero Landolfi 在任職近九年後離職，轉任 AI 機器人與自主電商技術公司 Nimble 的營運資深副總裁。這項人事變動發生之際，特斯拉正面臨北美與歐洲電動車銷售下滑的壓力，並伴隨多位高階主管先後離開，包括北美銷售與交付副總裁、營運主管，以及軟硬體部門多名核心成員。

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Starship 最大挑戰在於軌道熱防護與補給

Elon Musk 表示，Starship 是史上推力最強、體積最大的火箭系統，其最終版本的推力將達 Saturn V 的三倍，重量則為其兩倍。該計畫目標是實現全系統的快速重複使用，目前最大挑戰在於「軌道級熱防護罩」的研發，全球尚無團隊成功打造可多次使用的熱防護系統。

目前 Falcon 9 的第一節火箭已能重複使用，但 Starship 還需克服整體船體的耐熱與空中回收技術，才能讓酬載成本壓低至早期一次性使用的 Falcon 1 以下。Elon Musk 強調，這些技術雖具挑戰性，但絕對可行，並邀請大眾前往德州 Starbase 參觀製造基地。

他補充說明，Starship 未來將需透過軌道補給（orbital refilling）執行任務，兩艘 Starship 將於太空中對接，傳輸的是液態氧而非一般燃料。這將是全球首次挑戰軌道液氧轉移，目前尚無其他組織曾進行類似嘗試。

火星初期城市將以玻璃穹頂形式建立

針對火星移民的構想，Elon Musk 表示，初期人類將居住在大型玻璃穹頂中，戶外活動需穿戴火星專用的太空衣。他認為，地球應將 99% 的資源用於解決當前問題，但仍有必要投入部分資源，推動人類成為多星球物種，以防全球性災難導致文明終結。

他強調，火星計畫除了具備風險防範的功能，也能激發全球共同願景，就如同當年阿波羅登月對人類帶來的精神鼓舞。

Cybercab 將與 Model 3/Y 並行提供服務

Elon Musk 指出，Cybercab 將採雙座設計，主要服務一至兩人行程，並不會取代 Model 3 或 Model Y。Robotaxi 平台將依照乘客人數，自動調度適合的車型，若為四人以上行程，仍由傳統車款提供服務。

未來的平台架構將結合特斯拉自營車隊與車主自營車隊，營運模式類似 Uber 與 Airbnb 的混合型態，提供更具彈性與即時性的運輸選擇。

Optimus 已進入 V3 設計並準備小量交付

Optimus V3 設計已完成，較 V2 有顯著優化，預計將於 2025 年底前交付數百台。Elon Musk 表示，Optimus 機器人每台成本預估約為 3 萬美元，若能達成年產十億台，營收規模將上看 30 兆美元，遠超特斯拉現有汽車業務。

Optimus 的初期應用將聚焦於重度照護、危險或高度重複性的工作，最終目標是讓每個人都能擁有專屬的助理型機器人。

他強調，Optimus 最具挑戰性的部位是雙手結構，其精密程度占整體工程難度超過一半。目前 Optimus 採用與特斯拉電動車相同的 AI4 晶片與小型電池模組，未來將升級至 AI5，並與 Tesla Vision 共享訓練資料與模型架構，打造跨產品的 AI 生態系統。

Neuralink 協助癱瘓與失明者恢復基本功能

Neuralink 目前已有 8 位患者完成植入，預計年底將擴大至 20 位。該裝置可讓癱瘓者僅透過意念控制電腦，未來也將推動「視覺恢復」計畫，透過將影像訊號直接輸入大腦視覺皮質，協助失明者重見光明。Neuralink 預計於 2026 年實地測試「盲視」技術，將成為全球首例。

Elon Musk 表示，目前已有猴子同時配備「telepathy」與「blind sight」裝置，能正常進行日常活動，並樂於參與互動遊戲與飲用香蕉奶昔。他強調，團隊對實驗動物的照護標準嚴格，曾獲美國官方檢查員讚譽為「從業以來見過最好的設施」。

Neuralink 與 Grok 將開啟腦機即時互動溝通

Neuralink 未來將與 Grok 整合，直接將大腦中的概念傳輸給 AI，以提升操作效率與輸出準確度。Elon Musk 表示，這種「概念傳心術」將突破語言與傳統輸入方式的限制，讓原始想法得以直接傳達。

此技術將改變人類之間的資訊傳遞邏輯，使人在無需口語或打字的情況下，也能將圖像與抽象概念完整傳送給他人，開啟全新的溝通形式。

AI 不會完全取代人類但將深度共存

當被問到 AI 的崛起是否會讓人類失去存在意義時，Elon Musk 坦言這是一個他無法完全回答的問題。他認為，若能透過 Neuralink 提升與 AI 之間的連結頻寬，就能建立人機共生的結構，進一步強化人類的參與度與影響力。

他以汽車為例指出，人類透過機械工具提升了移動的速度與距離，但並未讓雙腿失去作用。同樣地，未來將是人類與 AI、機器人高度融合的時代。

Elon Musk：AI 安全關鍵在於追求真實

Elon Musk 強調，AI 安全的核心在於「最大限度地追求真實」，即使必須挑戰政治正確，也應正視事實。他認為，唯有勇於承認錯誤並修正偏差，AI 才能真正為人類帶來醫療突破與創新發明。

他指出，AI 是所有科技中發展速度最快的領域，形容其為「超音速海嘯」，並表示自己已進入「戰時模式」，全力投入 AI 工具的安全性與價值觀調整工作。

Grok 在 X 平台提供內容解讀與查核功能

Elon Musk 表示，Grok 在 X 系統中擔任事實查核與內容解讀的角色，使用者可在任何貼文或廣告上點選 Grok 按鈕，即時獲得相關資訊、真實性分析與背景補充。他指出，這項功能在廣告領域特別具突破性，能協助辨別產品的實用性與真偽。

他說道：「如果廣告商品無效，Grok 會直接指出來。這可能會促使廠商更誠實地行銷。」未來 Grok 將持續強化功能，朝向成為「最誠實也最幽默的 AI」邁進，為 X 使用者提供兼具娛樂性與真實性的 AI 體驗。

X 將整合影音、支付與 AI 建構全能平台

X 平台已從 Twitter 過渡為支援長影片、長文內容、即時直播與 AI 分析的多媒體平台。Elon Musk 表示，X 正在推動 XChat 音訊與視訊通話功能，採用點對點加密模式，同時開發中的 XMoney 支付系統目前已進入內部 beta 測試階段。

他重申，X 將持續秉持「言論自由」與「事實導向」的原則，社群功能如 Community Notes 將開放針對任何人進行公開補充，包括 Elon Musk 本人、總統、企業執行長以及廣告主等。

Elon Musk 視此刻為科技演進的關鍵轉折

Elon Musk 表示，他從未想過自己會更想活在其他時代，因為當下正是見證關鍵技術誕生與融合的時刻。他強調，人類正處於火箭重複使用、腦機介面、機器人共生、AI 超智能，以及去中心化社群平台加速整合的階段，這些變革正重新定義人類文明的根基。

他認為，這是一段值得珍惜的歷史時期，每個人都是這場科技轉折的見證者與參與者。

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