【AI大戰 傳統的士生存手冊】

AI戰場上，中美兩國係呢次科技大戰嘅主要競爭對手。而兩國在AI競賽上則各有千秋。美國鼓勵快速創新，而中國則專注於快速採用與落實。中國非常清楚，科技可以決定大國的興衰。習近平曾經講過，中國從19世紀鴉片戰爭到1949年共產黨上台的百年期間，國力停滯不前，是因為中國在工業革命的技術變革上遠遠落後其他人。不過從千禧年過後，中國經歷咗數十年急速的經濟發展，加上起全球化時代推動下，同全球各國的距離拉近了。時至今日，中國和美國的官員都預測，人工智能有一日可能會對他們國家的命運，佔有某程度上的重要性。人工智能被美中兩國視為不單止具有無限經濟潛力的變革性技術，更是一個有潛力重新定義全球秩序地緣政治的核心競爭領域。AI在軍事領域應被概念化為「技術治國」（technological statecraft）的工具。當然無人駕駛產業一直都係起人工智能競賽上，最明顯的戰場之一。第47任美國總統Donald Trump起2025年11月24日簽署14363號行政命令，名為 「創世紀計劃」（Genesis Mission），是一項由能源部領導嘅歷史性國家任務。不單止係對普通的科技政策嘅調整，而是美國將會以舉國之力押注未來的戰略宣言。根據行政命令所描述，該任務的緊迫性可與當年在二戰中發揮關鍵作用的「曼哈頓計劃」媲美，旨在匯集美國國家實驗室超級電腦的強大算力和頂尖科學家的智慧，徹底改革科學研究的開展方式。將人工智能從矽谷的消費級應用賽道，強行拉回國家級硬科技研發戰場，其野心之宏大、佈局之深遠，對全球科技競爭格局也將產生顛覆性影響，而首當其衝就係直接令中美AI競賽進入「新冷戰」階段。而呢場影響世界文明的人工智能大戰背後，又將會對傳統的士業帶來乜嘢影響？今集我哋會從多方面探討。如果未訂閱我們頻道的朋友，記得訂閱！多謝支持！

本台起2024年曾經製作過一集專題探討【的士末日？「蘿蔔快跑」進軍香港！】。當時已經講述「百度集團」旗下無人駕駛的士「蘿蔔快跑」在中國國內颳起旋風，之後有意進軍香港市場，無疑係會對香港嘅的士市場帶嚟一定嘅衝擊同影響，呢個將會引發科技發展與社會就業之間的衝突問題。去到今時今日，全球關於Robotaxi的新聞係有增無減。國際著名新聞週報《經濟學人》(The Economist)起2025年曾經刊登了一篇報導，標題名為「為何中國在Robotaxi競賽中領先全球？中國政府的積極推動與低成本技術成為關鍵優勢」，報導中講述匯豐銀行（HSBC） 認為，中國的無人駕駛的士產業正處於 「商業化爆發的前夕」。根據高盛（Goldman Sachs） 的預測，該產業收入將從2025年略高於$5,000萬美元，增長至2035年接近$500億美元；屆時，中國將會有190萬架無人駕駛的士，佔全國網約車車隊約四分之一。瑞銀（UBS） 甚至更樂觀，估計該市場到2030年代尾可能有價值$1,800億美元。

從某種指標上看，中國在無人駕駛領域上已經領先美國。中國已有超過50座城市允許無人駕駛路面測試，其中至少十座城市已經進行商業營運，數量上是美國的兩倍之多。更重要的是，中國擁有139座百萬人口城市，城市人口規模更是美國的3倍以上，令到無人駕駛的市場潛力非常龐大。加上中國有多項條件讓它更可能贏得全球競賽：首先是政府強力支持。中央政府視無人駕駛為提升科技實力的關鍵要素，各地政府為爭取投資，也積極批准Robotaxi測試地點並且建立設置所需嘅基礎設施。其次，中國的無人駕駛的士生產成本大幅低於美國：美國龍頭 Waymo的無人車每架成本至少起13～20萬美元造價；然而匯豐估算中國的平均造價僅需要 4萬美元。百度與江鈴合作的RT6甚至只需要3.5萬美元。由於中國市場規模巨大、競爭激烈，中國的車輛、零附件與自動駕駛所需要嘅感測器技術，製造成本被大幅壓低。儘管中國擁有以上「2大優勢」，但中國的無人駕駛的士仍有兩大挑戰。第一個挑戰：目前仍無法全面獲利。中國嘅的士司機薪酬偏低，車費率較為便宜，使Robotaxi的回本更具挑戰。另一大挑戰是：觸及乘客的管道受限。在美國，Uber願意開放其龐大用戶平台給各個無人駕駛的士品牌；但中國的「滴滴」佔據市場率有70%，為保護自身落後的無人駕駛計畫，不太可能開放平台。其他企業只能夠打造自家品牌的應用程式，或與規模較小的網約車平台合作。

起2025年中國地方政府就已頒布逾70項無人駕駛新規例，以確保道路安全與民眾接受度。然而，北京對Robotaxi仍然保持謹慎態度，短期內不打算批准進入市中心核心範圍；上海也尚未全面開放通行。這也可能是中國企業積極往海外拓展的原因之一。瑞銀估計，中國以外（不包括美國在內）的Robotaxi市場，到2030年代後期可能有接近2,100億美元的產業鏈價值。相較於美國市場，在Donald Trump政策下，大門大致仍然是關閉，中國品牌要全面引進美國市場仍有難度，相反歐洲多國反而展現出高度的興趣和關注。5月15日中國舉辦的2026軒轅汽車藍皮書論壇上，小鵬集團董事長兼CEO何小鵬就無人駕駛發展時間表公開表態。他明確認為2028年實現L4級自動駕駛軟件能力的概率極高，到2030年左右有望出現L5級自動駕駛雛形。正當中國在無人駕駛產業鏈上形勢一片大好之際，突然出現新挑戰。彭博引述消息人士報導，由於「蘿蔔快跑」（Apollo Go）於今年3月在武漢發生數十架無人駕駛的士集體癱瘓，導致乘客受困並引發交通擠塞，中國政府已決定暫停批核和發出自動駕駛的新執照。這次意外引起當局高度警戒，包含工業和信息化部在內的三個單位，於四月初召集設有無人駕駛的士或自動駕駛試點計畫的城市官員召開會議，要求地方政府進行全面性自我審查，並加強安全監管以防止類似事件再次發生。此次禁制令意味著無人駕駛研發企業短期內無法擴展車隊規模、或者啟動新的測試計畫！東吳證券分析指出，目前中國企業正在與美國 Alphabet 旗下的 Waymo 激烈地競爭全球領先地位，今次事件無疑為中國在這次AI大戰倒了一盆冷水。不過去到6月23日，美國自動駕駛機構 Autnmy AI 發布全球 Robotaxi 競爭力排行榜名單。蘿蔔快跑以81.7分力壓 Waymo 成為榜首，中國企業在前五名中佔有三席，分別是蘿蔔快跑、小馬智行與文遠知行；滴滴自動駕駛、曹操出行、以及小鵬亦入圍前16名，中國 Robotaxi 產業已位列全球前排位置。不同於過往側重路面測試里程與接管率的技術層面，今次排行榜完全基於企業財報、SEC文件等公開經營數據，主要權重為營運車隊規模、訂單量、營收能力與跨地域牌照，反映出行業競爭已從「技術驗證」全面邁向「商業營運」階段。由於排行榜設有12小時動態更新機制，Waymo 到了6月24日又以79.3分短暫反超，蘿蔔快跑位列第二，顯示中美差距已縮至可以反覆交替，與三年前的形勢已經「不可同日而語」。

雖然中國在Robotaxi產業鏈已最快速度達至全球性執業，不過起AI戰場上面，能掌握晶片優勢，誰就能得天下的說法，絕不為過。正所謂：「得晶片者得天下」，這也說明點解中美博弈之間，晶片大戰必然是主要戰線！先睇一睇美國方面，根據韓國媒體《The Elec》在2026年年初的報導，Samsung 早在今年一月已開始為Tesla提供5G模組芯片，用於其部分電動汽車。雖然Samsung Electronics之前已經為Tesla的電動車提供了若干組件，但這是該韓國公司首次向這家電動車製造商供應 5G 連接芯片。Samsung 的邏輯芯片設計部門System LSI已經完成 Exynos 5G 模組芯片的測試。該芯片將首先用於Tesla 的 Robotaxi 入面，這款車已在美國德克薩斯州首度亮相。未來，這款 5G 芯片將擴展至其他Tesla電動汽車。報導指出，這款行動連接芯片的開發時間始於2024年初，並於去年結束。雖然 Samsung 長期以來一直為智能手機和平板電腦生產 5G 芯片，但汽車芯片的需求則截然不同。這些芯片必須能夠持續抵抗高溫和震動，並且必須保證至少十年的耐用性。因此 Samsung 使用了不同的工藝來製作這款 5G 芯片。Tesla 之前一直使用 Qualcomm的 5G 模組芯片，但現在將轉向 Samsung 的 5G 模組。看來 Tesla不希望依賴中國和台灣生產的元件，因此選擇了能夠在韓國或美國生產的供應商。此外，Samsung 還獲得了一項價值 165 億美元的合約，為 Tesla 生產 AI6 芯片，並使用其 2nm 工藝製程。2026年4月Elon Musk在社交平台X上面「劇透」了AI5晶片的流片工作同時交給了Samsung 與台積電兩大巨頭，並由兩家晶圓廠各自打造出微調後的不同版本，原因在於兩者將晶片設計轉化為物理晶圓的原有邏輯上截然不同。同時AI6、Dojo3以及其他晶片也在密鑼緊鼓地研發中。Elon Musk表示，AI5有可能成為有史以來產量最高的AI晶片之一，AI5在某些情況下的性能比前一代AI4提升了40倍。這個消息對Tesla的自動駕駛和人形機械人業務來說，是一個關鍵的里程碑。去到七月尾時候，晶片業界傳出震撼消息，Samsung 正式完成了為Tesla量產全新AI5全自動駕駛晶片的專屬版本，並正密鑼緊鼓地準備在美國德州泰勒市的先進晶圓廠中，動用三星最頂尖、最具爭議性的2nm製程工藝投入生產。這項重大突破不僅證實了Samsung 成功在2納米節點上插旗，更打破了業界原先預期2納米只會應用在特斯拉下一代AI6晶片上的傳言，直接將智能汽車的算力爭奪戰推向全新維度。美國國防部於6月8日，公布協助中國軍方的中國企業新增名單。已將中國三大人工智能龍頭企業「阿里巴巴」、「百度」和「騰訊」全部認定為支持中國軍方的實體。騰訊早在2025年已被列入黑名單內。今次加入比亞迪意味着將矛頭指向中國最大的電動車製造商。重新被列入黑名單的還包括兩家中國記憶晶片製造商「長鑫存儲」和「長江存儲」。被點名實體因涉嫌從事「提供商業服務、製造、生產或出口」活動，符合在美國直接或間接營運的「中國軍工企業」認定標準。 儘管該名單並不意味着對相關中國企業實施正式制裁，但根據美國近期頒布的法律，從6月下旬起，美國國防部將被禁止與清單上的企業直接簽訂合同；去到2027年起，也將被禁止通過第三方購買這些企業的產品或服務。另外，美國為了大幅收緊對中國晶片製造商的半導體設備銷售、維護與技術支援。美國國會提出「MATCH Act」法案，全名「硬體技術管制多邊接軌法」（Multilateral Alignment of Technology Controls on Hardware），旨在加強並協調對關鍵半導體製造設備的出口管制，特別是針對先進晶片生產中所使用的關鍵「瓶頸」技術。擴大對中國半導體設備的出口管制，特別將艾司摩爾（ASML Holding NV）的浸潤式深紫外光曝光機 (immersion DUV) 納入限制範圍，旨在阻斷中國取得關鍵晶片技術並維護美國AI領先地位。不過據美國科技媒體《The Information》在7月27日的報道，中國已開始生產自主研發的浸潤式深紫外光刻機（DUV），預計今年內向中芯國際、華虹半導體及長鑫存儲等主要晶片製造商交付首批約5台設備，2027年產量計劃提升至約20台。

至於起中國，早在2015年5月由國務院公佈的十年行動綱領，提出《中國製造2025》計劃，推動製造強國戰略升級改造。《中國製造2025》因其強力的政府補貼和國產化目標，引發了前美國總統拜登在2022年簽署《晶片法案》，禁止未來10年內所有聯邦政府資助的美國科企繼續在內地從事先進製造業的經營，並配合各項晶片制裁措施。在技術、設備及人才等關鍵領域全面封殺中國內地，並以「美國製造」來重建自家供應鏈，同時組建「晶片聯盟」圍堵中國內地市場。根據《Benzinga》報導，隨著人工智AI需求持續增溫，分析師將此趨勢描述為一場「無聲的科技戰」。雖然早年有無人駕駛科技公司「文遠知行」同晶片龍頭製造商輝達NVIDIA合作，雙方作為全球L4級Robotaxi生態合作夥伴，「文遠知行」公司旗下Robotaxi GXR成為全球首款搭載NVIDIA DRIVE Thor X晶片的Robotaxi，並會在中國、阿聯酋實現純無人商業營運。不過中國政府已禁止國內企業使用 Nvidia 晶片，促使其他中國企業，如阿里巴巴、百度等科技巨頭紛紛轉向自家研製晶片訓練AI模型。根據國際數據資訊（IDC）數據，華為係國內陣營中出貨量最多的企業，阿里巴巴同百度則僅此其後。阿里巴巴自2025年起開始部署使用自家研發晶片訓練較小的AI模型，而百度則嘗試利用「崑崙 P800」 晶片訓練最新版本的文心一言模型。雖然兩家企業仍在最先進模型上使用 Nvidia 處理器，但阿里巴巴內部員工表示其自家研發處理器已能與Nvidia受限版本晶片競爭。上海地方政府更要求在2027年前，大部份數據中心需要有70%嘅晶片採用國產設計或製造，北京更定下同年完成獨立目標，貴陽則要求新設施需要有90%嘅晶片來自中國供應商。央視旗下新媒體評論「玉淵譚天」發文點評在九年內中美科技大戰走勢，指出美國以極限施壓打斷中國科技發展進程根本是不可能，反而激發中國在半導體等關鍵技術取得突破，帶動集成電路出口創下歷史佳績。集成電路出口「破萬億」有確切依據，2026年1至2月中國在集成電路出口額，達到433億美元（約港幣3,377.4億元），按年暴增72.6%；3月單月按年再攀升至84.92%；4月單月出口額為310.85億美元（約港幣2,424.63億元），按年增長高達100.1%，觀察者網形容為「史詩級爆發」。根據5月14日中美兩國元首會談後，這一定位期望能為未來三年乃至更長時間的中美關係提供戰略指引，涵蓋「合作為主」、「競爭有度」、「分歧可控」呢三大層面。BBC分析認為，這一新提法與過去「中美新型大國關係」的核心一脈相承，重點在於管控分歧、避免公開衝突。文章中另一重點，是強調合作的現實價值。中美兩國在人工智能、先進製造、新能源、量子科技等領域幾乎同時躋身全球第一梯隊，人類在科技前沿面臨的共同挑戰，早已超越單一國家疆域，需要匯聚全人類智慧共同應對。

《經濟學人》（The Economist）預測 2026 下半年中國晶片產業將會讓全球震驚，從 DeepSeek 突破性AI模型到華為、寒武紀等企業在設計與製造端上快速發展，顯示中國正加速實現人工智能晶片自主化目標。這場由美國技術封鎖倒頭來逼出的產業革命，正重塑全球半導體競爭格局。全球無人駕駛領域的計算力在今年競爭進入深水區，曾由輝達 (NVDA-US)Thor 晶片引領的產業格局因延期交付而產生裂痕，外部供應鏈的不確定性與高昂成本迫使車廠重新審視技術自主權，而在這場關乎未來生存空間的角逐中，蔚來 (09866-HK)(NIO-US) 、小鵬 (09868-HK)(XPEV-US) 、理想 (02015-HK)(LI-US) 三家中國新勢力車廠以截然不同路徑推進晶片自家研發，在技術理想與商業現實的夾縫中尋找突圍方向。5月尾在上海舉行第56屆IEEE國際電路與系統研討會（ISCAS 2026）中，「華為」正式發表半導體領域新原則「韜（τ）定律」，透過架構與設計最佳化，預計在不使用EUV光刻機的情況下製造晶片。華為半導體業務部總裁何庭波並提出在五年後2031年，設計出電晶體密度相當於1.4nm 製程「*等效」的水平的高端晶片。而2026年秋季面世的新一代麒麟（Kirin）晶片，將是首款全面採用「邏輯折疊」技術的旗艦級產品。同一時間，全球最大電動汽車製造商比亞迪，在品牌的智能化戰略發布會上，宣布自家研製的晶片「璇璣A3」面世。比亞迪集團董事長王傳福表示，「璇璣A3」是中國首款4nm智能駕駛晶片，也是比亞迪第一粒自家研發的高算力晶片，可以支援L3與L4級別自動駕駛。3顆晶片總算力超過2100TOPS，已開始規模化量產。王傳福指出隨着感知硬件、AI算法、數據突飛猛進，比亞迪智能化下半場的三大目標「零交通事故」、「超級司機」、「超級秘書」在未來一定會實現。為此，比亞迪將投入超1000億元的研發資金。目前全球最先進的晶片技術為台積電的2納米(N2)製程。雖然中國企業可能在效能與性能上暫時無法超越全球領先者地位，但到2026年底有望滿足國內大部分需求，到時將會重塑全球半導體供應鏈並影響跨國科技企業在華策略佈局，未來兩年將是驗證中國晶片自主化戰略成敗的關鍵時刻。

除了晶片外，AI 模型都係人工智能大戰上重要一環。NVIDIA在2026年CES發表名為 「Alpamayo」的開源AI模型系列與模擬工具，目標是解決無人駕駛開發最棘手的罕見情景對應力問題。NVIDIA 同時確認全端自駕軟件 DRIVE AV 將於2026年第一季末在美國道路啟用，首款搭載車型為 Mercedes-Benz 全新CLA。無人駕駛系統現時正面對罕見或者複雜場景時應對能力不足的問題，這些場景包括有異常交通行為、極端天氣條件或複雜道路環境等。NVIDIA 推出 Alpamayo 開源模型家族，期望可以賦予車輛感知、推論並做出類人判斷的能力，藉此大幅提升安全性。目前 Jaguar Land Rover、Lucid、Uber 以及學術研究機構 Berkeley DeepDrive 等都已計劃利用 Alpamayo 推進其 Level 4 等級自動駕駛車發展藍圖。針對更高階自動駕駛需求，NVIDIA 宣佈擴大 DRIVE Hyperion 全球生態系統。新加入合作夥伴包括 Sony、Bosch、Hesai 、Magna 與 ZF Group 等感應器與一線廠商。DRIVE Hyperion 平台由 2 塊基於 Blackwell 架構的 DRIVE AGX Thor 系統單晶片驅動，提供超過 2,000 TFLOPS（FP4）即時運算效能。所有部署均以 NVIDIA Halos 為基礎，這是一個全面安全與網絡安全框架，確保無人駕駛系統經過嚴格驗證與認證。黃仁勳表示，Physical AI 的ChatGPT時刻已經來臨，機器開始能夠在真實世界中理解、推論和行動。另一邊廂，中國網約車巨頭之一，滴滴於4月25日，在上海舉行活動時，首次公開安全AI模型等技術創新應用，以科技創新強化風險防控，穩步推進順風車行業安全長效治理。目前，滴滴安全AI模型已全面落地應用於安全專家工作台。借助多模態風險研判大模型，融合自然語言處理、訂單異常分析、行程動態識別等能力，高效完成安全風險初篩，輔助安全專家開展隱患核實、場景研判。

在無人駕駛產業鏈上，硬件同軟件各種配套再幾厲害都好，成功的商業策略都係不可缺少。在歐洲的無人駕駛版圖，正迎來了一場震撼的「三國聯軍」。Uber、NVIDIA，以及以色列自動駕駛新星 AutoBrains 在六月時宣佈，三方將攜手推出全新的 Robotaxi 計畫。消息一出，立刻令科技界與汽車產業激起千層巨浪。雖然這項服務目前還未正式面世，但三大巨頭的分工架構已經非常清晰：Uber 負責將車輛接入其龐大的網約平台網路，Autobrains 提供核心的自動駕駛軟體系統，而輝達則提供強大的車端運算平台。慕尼黑將作為這套系統的首發城市，這場「圍獵」不僅僅是技術的展示，更是對歐洲傳統車企大本營的一次正面宣戰。

要睇得明呢場合作，必須先了解 Uber 呢幾年治軍路線的轉變。過去的 Uber 曾雄心勃勃咁想要自己搞出一套「全面」自動駕駛系統。然而，自行研發系統不單止燒錢，進度也難以掌控。在經歷了無數挫折後，Uber 在 2020年果斷將自動駕駛研發部門 賣給了Aurora，從此徹底換了打法。退居幕後的 Uber，不再執著於自己編寫無人駕駛代碼或組裝雷達車。到了 2026 年，Uber 進一步推出「Uber Autonomous Solutions」方案。這套方案的本質，就是把派單、地圖數據、監管對接、車隊運作和乘客體驗打包成一個「大禮包」，直接送給自動駕駛合作夥伴。在這次的慕尼黑項目中，Uber 再次扮演了這個「超級紅娘」的角色。自動駕駛要真正變成一門賺錢的生意，難度往往不在於架車識唔識得自己開，而在於細節的運作：無人車該停在哪裡接乘客？在機場或者大型活動場館下如何順暢地上落客？遇到突然封路要點樣重新派單？乘客遇到糾紛搵邊個投訴？這些瑣碎卻致命的運作難題，正是 Uber 的拿手好戲。Uber 只做入口與平台營運，把車輛感知同決策時面對嘅「Dirty Work」留給合作夥伴，這種輕資產運作，讓它能以最快的速度在全世界跑馬圈地。

NVIDIA先前在晶片競賽部份已介紹過，那麼 Autobrains 又是何方神聖？ 這家來自以色列的 AI 公司，雖然不常在一般大眾媒體露面，卻是汽車界公認的黑馬。Autobrains 至今已獲得超過 1.4 億美元的融資。與 Waymo 這類動輒在車頂裝滿昂貴光學雷達、在車內塞入天價電腦的「硬體流」不同，Autobrains 走的是一條極致的「性價比」路線。傳統的端到端自動駕駛系統越來越重、越來越貴，因為它們依賴超大模型和天文數字般的訓練數據。Autobrains 則反其道而行，他們將駕駛任務拆解成多個專門處理不同場景的「智能體決策模組」。簡單來說，只有在遇到對應路況時，相關的「小腦袋」才會被激活工作。這種聰明的做法，極大地降低了對車載電腦算力的負擔。它不需要昂貴的特製晶片和感測器，在常規的汽車感測器和車規級計算平台上就能跑得很好。對於 Uber 來說，這套軟體能不能跨車型、不綁定特定車企地快速複製到其他城市，才是決定未來商業化規模的關鍵。很多人會好奇，為什麼這群科技巨頭不把首發地點放在美國或者亞洲，而是偏偏選中了德國慕尼黑？答案在於德國在自動駕駛立法上的「搶先跑出」。德國是歐洲少數極早就為 L4 級別自動駕駛清除法律障礙的國家。德國早在2021年就通過了新的自動駕駛法，並在 2022年補充了細則，允許 L4 無人駕駛車輛在特定的「獲批營運區域」內，常態化運作。無論是點對點接駁、固定線路服務，還是深夜的按需求出行，德國都給出了清晰的監管框架、數據記錄要求和責任劃分標準。有了明確的法律，企業上路測試就不用整天提心吊膽，這對 Robotaxi 的落地至關重要。此外，慕尼黑作為歐洲的「汽車心臟」城市。在這座城市進行測試難度極高，但只要能夠成功過關，就等於拿到了進入歐洲主流汽車工業的「通行證」。

以上都是呢幾年無人駕駛產業鏈起AI大戰中最焦點嘅回顧，但我哋更值得探索的是AI如何影響人心。在過往傳媒專訪中，我們看見的是一幅複雜而矛盾的人性景象。曾經是OpenAI創始員工的高階主管札克．卡斯（Zack Kass）表示，AI持續發展將會代替人們在商業、文化、醫學、教育等職業和專業，未來人們的工作機會將會減少，更用恐怕是人類最後一項技術發明來形容。佢表示，未來的每一位孩子的知識和教育都將會由「AI老師」傳授和安排。「AI先驅」Google前工程師、布萊克．萊莫因（Blake Lemoine）則直言：「AI是人類自創造原子彈以來最強大的技術。另外，這些AI模型非常擅長操縱人類。」對於一般民眾而言，AI帶來的情緒更為複雜。Statista於2023年進行的研究表明，當時消費者對人工智能驅動的搜尋感到好奇，但對其準確性和偏見感到憂慮；有39%的美國受訪成年人表示，他們不相信人工智能工具會尊重他們的資料私隱。當各國爭相推動AI發展，卻也帶來無形的代價——包括環境成本飆升、社會不平等加劇、隱私與道德爭議不斷浮現，AI的影響遠超過我們的想像。在各種個體聲音背後，是一種系統性的集體焦慮。然而諷刺的是，儘管危機警告此起彼伏，各國政府和許多大科技公司依然繼續進行AI相關的科技競賽，這種競賽源自於人們對於AI和高科技抱有極高的期待，再加上他們都不希望自己落後於競爭對手，於是選擇不停地開發新的AI技術。

Donald Trump在6月5 日向記者表示，考慮讓聯邦政府持有頂級人工智慧開發商的股權，並讓美國公眾實際成為這些公司的「合夥人」。由於目前美國人愈來愈擔心AI會對生活產生負面影響，在今年的調查顯示，半數美國人擔心人工智能可能會導致失業。美國政府將以邊種方式取得 AI 公司股權、以及涉及比例如何，仍不明朗。OpenAI 早於今年 4 月已經公開呼籲設立「公共財富基金」，讓民眾直接分享 AI 成長帶來的收益，並敦促政策制定者與產業共同製定方案。參議員桑德斯（Bernie Sanders）則進一步提出《美國 AI 主權財富基金法》，要求頂級 AI 公司將 50% 的股權移交政府，所得股份存入主權財富基金後向公眾再分配。Bernie Sanders 指出：「由於 AI 建立在人類集體知識之上，它所創造的財富必須惠及全人類。」然而，這項法案在國會通迎過的前景並不樂觀。共和黨人已對此明確表示懷疑，在兩黨意見分歧下的國會，法案推進將面臨相當阻力。並非所有人都樂見政府深度介入 AI 產業。前白宮 AI 事務主管、風險投資人薩克斯（David Sacks）公開反對並警告 AI 國有化將加速「政企合一」，若美國政府直接取得 AI 所有權，將面臨建立全面社會監控體系的巨大風險。分析指出，薩克斯的警告折射出更深層的政策矛盾，包括分配 AI 紅利的政治壓力，與矽谷對政府介入尖端技術的持續戒懼。在美國國內，AI 數據中心的大規模擴張已推高民眾電費，而 AI的廣泛應用也令金融、科技等多個領域的就業前景受壓。這些現實層面的焦慮，正逐步轉化為選民的政治訴求，推動華盛頓將 AI 財富分配問題列為政策優先議程。此番政策討論的時機也格外敏感。多家 AI 公司正籌備天文數字級別的 IPO，籍此催生新一代億萬巨富，令各方對財富分配走向的關注程度持續升溫。

那麼在經濟角度上，人工智能又如何摧毀底層生存契約？在戰後七十多年，全球經濟賴以運作的底層邏輯可以概括為一個穩定結構：第一個因素，可預期的固定收入；第二個因素，有持續的人口紅利；第三個因素，銀行擁有可計算的現金流。三者環環相扣，不僅支撐起整個消費社會，更構成了現代資本市場的根本支柱。不過疫情之後的全球大重設正在從根本上動搖這套結構。與此同時，AI技術的爆發式進展正在從另一端拆解人類的勞動價值。科技巨頭以廉價薪酬，買斷了「發展中國家」的人民畢生累積的生存技能。數據看似無形，實則被嚴密地按著國籍與階級定價。要理解這種剝削的深層涵意，須要回到二十世紀哲學家米高·波蘭尼（Michael Polanyi）的「內隱知識」（Tacit Knowledge）理論。「內隱知識」所指的是人類擁有大量憑直覺、感知積累的經驗，根本無法用語言來表達；而昔日無可替代的身體智慧，如今正透過在訓練人工智能上被徹底抽乾。當AI能將YouTube影片轉換成第一人稱的數據時，「人類數據工人」這個職位本身將被淘汰。這是一場連勞動者本身都會被機器吞噬的一次證明。前希臘財長雅尼斯·瓦魯法基斯（Yanis Varoufakis）在個人著作《技術封建主義》（Techno Feudalism: What Killed Capitalism）中提出，當代資本主義已被一種新型權力結構取代：少數科技巨頭如同中世紀領主，擁有「雲端領地」（cloud fiefs），而用戶與工人則淪為「數碼農奴」（digital serfs），無償或低償地為平台提供數據與內容，換取使用權。在傳統工業資本主義中，工人雖然被剝削，但仍然與資本家構成一種交換契約：就是以勞動換取工資與消費能力。然而在數據經濟時代，工人的勞動產出（包括影片、動作、行為模式）都成為訓練AI的「飼料」，而這些AI最終將會反過來取代工人本身。以血汗數據飼養未來的競爭對手，究竟是科技進步的狂歡，還是殘酷的資本剝削，值得社會深思。當AI浪潮所引發的並非是「技術變革」或者「就業轉型」，而是一場觸及社會契約根基的歷史性斷裂。學術界與政策界必須嚴肅思考一個問題：就是當底層人民連「出賣勞動力」的選項都被剝奪，當中產階級連「按揭買樓」的未來都失去把握，我們是否正在見證一個全新的「無用階級」（Useless Class）時代誕生？要避免此一情景，或許需要重建一種包含「數據主權」、「技能再生產權」、「集體議價機制」與「全民基本收入」的新社會契約。否則，以AI為首的「血汗數據」工廠不僅是「發展中國家」貧困的縮影，更是全人類共同未來的預兆；而未來香港樓市將受到AI大戰的影響下，有可能性崩塌，只不過是全球資產價格體系在新時代來臨前的一次預演。

講咗咁多嘢，我哋貼地返啲，咁起呢場AI大戰中，到底對香港傳統的士業有幾多直接衝擊？首先，從市場價格戰上觀察，無人駕駛的士嘅最大優勢在於成本結構上有根本性顛覆。沒有司機薪酬、沒有強制休息時間、沒有節日假日的補貼，只要車隊規模愈大，每程的邊際成本就會愈低。雖然香港的士收費係受嚴格法例規管，但面對資本雄厚的科技巨企在初期營運上以補貼搶市，傳統的士幾乎沒有價格上的還擊空間。其次，機場出市區路線，同埋跨區長途一向是香港的士最豐厚的收入來源之一。然而，蘿蔔快跑獲得的先導牌照，從早年首階段批准10架無人駕駛的士在機場區域試驗營運，到現時增至20架，長遠有可能會繼續增加數量。這一起點絕非偶然——機場路線正是無人駕駛技術最容易標準化、最具盈利潛力的發展場景，而這恰恰是傳統的士司機賴以維生的核心地帶。現時有超過60架無人駕駛車輛在大嶼山、數碼港、九龍灣和觀塘測試中，正計劃擴至東涌和欣澳。加上，無人駕駛平台有着電子化市場優勢，包括具備應用程式、流暢的電子支付系統、可追蹤行程等高度透明化特點。另外，無人駕駛服務平台與年輕一代，如「數位原住民」和「Alpha世代」出行習慣有著高度契合。香港城市大學媒體與傳播系2024年在中國的武漢進行民意調查，有逾八成受訪者表示曾使用過無人駕駛的士，另外87.9%受訪者有意未來繼續乘搭。如果香港市民使用無人駕駛的士的習慣一旦形成，傳統路邊截車的模式將更難與之競爭。香港的士業議會理事周國強坦言，新平台或會令司機收入減少，就業衝擊並非假設，而是可以預見的必然性。

面對強敵環伺，傳統的士司機係咪就要宣佈敗陣？其實並非如此，傳統的士業的生存方向係好顯而易見 。相信係可以向住Add Value嘅服務方向發展。本台有三個實質方案提供俾業界，以主動求變，來取代被動抵抗。

第一個方案，推動服務差異化。的士平台可以強調為「香港本土品牌」的定位，主打「人情味」不可替代的優勢。例如專門提供高質素嘅長途接載服務，全球各地的無人駕駛服務即使起短期內，仍然都有地區性限制，加上無人駕駛的士有車速安全管制。如果在緊急需求情況下，的士司機本身有專業道路知識，能提供一個安全快速的方法到達目的地，相信仍然有一定的市場需求量。又或者可以提供VIP貴賓級嘅招待接載服務，以提供優質豪華嘅真人服務去抵抗無人駕駛的士嘅競爭。想像一下，有些旅客想在街上直接截的士去遊走城市，無人駕駛的士平台運行模式在安全考量下趨於保守，部分路線為系統預設，又要提供多個地點才能到達，加上落訂之後又不能再更改行程，不可靈活變換，對著急出行的乘客並不友好。如果真人的士司機能夠擔當埋導遊角色，可以提升乘客的乘車體驗。的士司機在旅途上同乘客有着深度嘅文化交流。相比起無人駕駛的士座駕上只用螢幕，一個人工智能導航去講解行程同當地名勝，真人司機嚟得更有親切感同人性化。當然未來需要這種的士司機，佢哋嘅入職要求相信會俾現在有所不同，話唔定都可以為傳統的士業改頭換面。

第二個方案，積極爭取政策支持，建立公平競爭的監管框架。的士業界可以藉著監管同時，進一步爭取政府在制定無人駕駛商業化規則時，納入保障本地的士司機就業的條款，包括設定無人駕駛的士市場佔有率的過渡期上限，以及向傳統的士司機提供轉型資助與再培訓津貼。

第三個方案，利用科技開拓B2B固定客源。傳統與科技從來不是對立關係。的士業可以嘗試引入AI路線優化演算法，以及車內智能設備。在不取消司機的前提下大幅提升營運效率。部分有實力嘅的士車行更可以考慮與本地大學，或者科研機構合作，用AI技術降低事故率、提升燃能效益，逐步建立「用AI反擊AI」的未來形象。另一邊廂，的士業界應該積極洽談企業包車合約、中小學校接送服務、醫療機構轉介接送，以及長者與殘障人士專屬接送服務等固定客源，建立穩定的商業收入基礎。此類服務對可靠性、服務連貫性及乘客信任度要求極高，人手服務至今仍具有壓倒性優勢，同時亦能有效分散過度依賴街頭截客所帶來的生意風險，令業務更具抗壓能力。

雖然無人駕駛的浪潮，任何人都無法阻止。但香港的士業擁有數十年深耕本地的寶貴經驗、對城市街道的透徹認識。這些都是任何AI演算法都無法在短時間內複製的核心資產。市場競爭能夠促進香港的士業提升服務質量，現階段無人駕駛尚未對傳統的士行業構成全面威脅。不過這個緩衝期並非永久的護城河，而是留給的士業界自我革新的最後窗口。歷史上每一次運輸業革命——從人力車到電車，從電車到的士——都曾引發業界恐慌，但最終能夠生存下來的，從來都是那些懂得順勢而為、敢於脫胎換骨的一群。

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Mia

香港的士交易所 HKTEx 主播

2026年8月31日