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從Agentic AI走向Physical AI　AI賦能智慧座艙解碼自動駕駛

人工智慧持續推動汽車產業邁向智慧化，從生成式AI、Agentic AI進一步走向Physical AI，智慧座艙也由傳統人機介面轉向具備感知、推理與執行能力的AI系統。本文解析主要晶片大廠車用AI平台布局，探討智慧座艙與自動駕駛發展趨勢。

AI Agent強化多模態人機互動　和碩整合智慧座艙系統萬事俱備

生成式AI與AI Agent導入智慧座艙後，車載系統將從功能操作轉向任務導向，並結合多模態互動、沉浸式娛樂與個人化設定。和碩透過可擴充中央運算平台，整合軟硬體與座艙各系統，支援AI運算及後續功能擴充。

量子風險促企業啟動加密盤點

後量子密碼（PQC）正逐步從概念走向實務導入階段。Thales大中華暨韓國區解決方案顧問陳昶旭表示，量子技術正朝工程化發展，政府計畫與民間投資持續增加。企業若仍把2029年或2030年視為遙遠期限，可能低估密碼資產盤點、互通性測試與架構調整所需時間。

硬體加速助後量子密碼晶片落地

後量子密碼（PQC）進入晶片與嵌入式系統後，導入難題很快由演算法支援延伸至效能、記憶體與安全啟動。振生半導體共同創辦人暨技術長羅宇呈表示，現行公開金鑰機制大量採用RSA、橢圓曲線密碼學（ECC）與橢圓曲線數位簽章演算法（ECDSA），若未來具備足夠能力的量子電腦成熟，加密基礎機制將面臨風險，企業與晶片業者因此需要提前準備PQC遷移。

TLS入口治理啟動PQC遷移

後量子密碼（PQC）逐步進入企業資安治理議程，實際遷移除了盤點密碼資產與制定政策，也須找到可優先落地的技術切入點。F5資深解決方案技術顧問姜景懷指出，企業可先聚焦Internet連入資料中心的傳輸層安全性協定（TLS）入口，優先處理對外服務的加密連線，降低先收集後解密（HNDL）帶來的長期風險。

後量子密碼（PQC）遷移的第一步，是先掌握企業現有密碼技術資產。亞利安AI暨後量子安全事業部協理王添龍表示，例如金融業長期大量使用公鑰密碼、憑證與金鑰，加密應用又分散於不同部門與系統，若缺乏完整盤點，後續很難排定風險與遷移優先序。他指出，企業可運用自動化工具發現演算法、協定、函式庫、金鑰與憑證等資產，建立密碼技術資產清單（CBOM），並依使用情境、部署位置與量子風險進行分級。Zentra PQC Ready整合平台則以加解密API平台、憑證管理、憑證簽發、金鑰管理系統（KMS）與硬體安全模組（HSM）等能力，支援盤點後的集中治理。

集中TLS閘道簡化PQC遷移

目前透過瀏覽器載入的網頁，多數已採HTTPS加密。A10 Networks亞太區技術總監陳志緯表示，若具足夠規模的高容錯量子電腦成熟，Shor演算法將威脅RSA與橢圓曲線密碼學（ECC）等公鑰密碼機制，長期敏感資料須提早評估「現在竊取未來解密」風險。

PQC遷移進入跨域治理實作期

後量子密碼遷移已進入治理實作期，金融與製造等產業已著手同步盤點密碼資產、供應鏈及系統相依性，為後續驗證與切換建立治理基礎。

加密敏捷推進後量子遷移

量子運算技術持續演進，使現行公開金鑰密碼體系面臨未來遭破解的風險。隨著後量子密碼（PQC）進入企業治理議程，企業推動PQC遷移，須兼顧營運穩定、加密敏捷性與供應鏈準備度。工業技術研究院資訊與通訊研究所副所長黃維中主持「台灣企業PQC遷移的挑戰與策略」焦點對談時指出，金融、高科技製造與技術供應端條件不同，共同課題都涉及管理階層授權；技術落地可先以試點累積經驗，再擴大範圍。