🛻 Uber 攜手 Lucid、Nuro，擴張無人計程車版圖
摘要：
Uber 正在與電動車製造商 Lucid 合作，計畫自 2026 年起於美國推出 Lucid 製造的自駕車作為 Uber 平台上的 Robotaxi。Uber 同時也投資了無人車技術公司 Nuro。Lucid 的 Gravity SUV 將成為首批 Robotaxi 測試車款。Uber 總裁表示，這是長期策略的一部分，目標是讓自駕車佔整體平台運行的「很大一部分」。
關鍵字：Uber、Lucid、Nuro、自駕車、Robotaxi、自動駕駛、平台經濟
未來趨勢：
平台方（Uber）與電動車新創（Lucid）、自駕技術供應商（Nuro）結盟，預示 Robotaxi 將走向「三權分立」式合作模式，而非特斯拉的垂直整合。
🧠 OpenAI 模型首次參加國際數學奧林匹亞（IMO），表現驚艷
摘要：
OpenAI 旗下多個語言模型參加 IMO 類比測試。GPT-4-MoT（Mixture of Thought）與 Claude 3-Opus 獲得了接近滿分的表現（31/42 分），首次超越頂尖高中生表現。該研究顯示，透過多思路（multi-path reasoning）結構強化的 LLM，在高階數學推理任務上具突破性進展。
關鍵字：
OpenAI、GPT-4、Mixture of Thought、IMO、數學推理、LLM、多重思考路徑
未來趨勢：
語言模型正逐步突破傳統認知領域邊界，未來可能應用於科研、教育輔助甚至數理創造活動，LLM 不再只是「語言理解」工具，而是推理與邏輯架構的代理者。
🧑🏫 Perplexity 聚焦教育市場，成為美國最多學生使用的 AI 工具
摘要：
Perplexity 透過免費使用策略與高效搜尋回應能力，迅速成為美國大學生首選 AI 工具。該平台聲稱在美國大學中已有 50% 以上滲透率。與 ChatGPT 相比，其強調來源透明與快速回答，對需要精準學術資料的學生族群更具吸引力。
關鍵字：
Perplexity AI、大學生、搜尋引擎、ChatGPT 競爭者、教育市場、AI 工具
未來趨勢：
AI 工具正迅速改變知識獲取與學習方式，Perplexity 將教育視為長期使用者建立的戰場，未來的 AI 將不只是助手，更是學習與研究流程的核心。
🎓 Z 世代質疑學歷報酬，轉向技能與創業導向
摘要：
美國年輕人正逐漸質疑大學學歷的經濟效益。越來越多年輕人選擇不升學，而將資源投入創業、技能訓練或自由職業。學貸高漲與薪資停滯使傳統「學歷＝未來保障」的觀念受到挑戰。
關鍵字：
Z 世代、學貸危機、學歷貶值、自學、職涯轉型、創業潮
未來趨勢：
未來社會將更重視可驗證技能與實作經驗，AI 工具加速知識平民化，學歷可能從「篩選工具」轉變為「參考因素」。
🚙 日本自駕車產業恐被邊緣化，因技術與制度遲緩
摘要：
日本車廠（如本田、日產）在自駕車開發進度上落後，且受限於嚴格的日本法規，使得實驗車輛無法快速上路測試。相較之下，美國、阿聯酋等地已廣泛開放實地自駕測試，日本市場面臨「被動接受國外技術」的風險。
關鍵字：
日本車廠、自動駕駛、制度落後、技術研發、國際競爭、Robotaxi
未來趨勢：
政策與法規將成為自駕技術能否落地的關鍵，日本若不快速調整，將淪為國際自駕系統的「輸入方」。
🔮 未來科技趨勢總結
- 自駕車合作模式正從封閉走向開放平台化。
像 Uber x Lucid x Nuro 的多方合作顯示，「平台+車廠+技術商」三位一體將成為主流模式。 - 語言模型正躍升為高階思維工具。
OpenAI 的 GPT-4-MoT 表現打破過去「只會寫作文」的刻板印象，預示 LLM 將進軍科學與邏輯領域。 - AI 工具滲透教育市場，重塑學習方式。
Perplexity 在學生中爆紅說明下一代更重視效率與透明性，將影響未來知識工具的設計。 - 學歷與職涯路徑的傳統公式正被打破。
年輕人不再迷信學歷，技能導向、創業導向的職涯發展將成新常態，AI 工具將是關鍵槓桿。 - 制度與技術的「雙重落後」將導致國家競爭力喪失。
日本自駕車困境揭示：即使技術力強，如未配套制度支持，也可能被全球創新浪潮拋下。
