【書摘】Local Motors打造汽車業的維基型組織
【書摘】Local Motors打造汽車業的維基型組織
2012.02.17 | 創業

 

剛從伊拉克戰爭中退役的海軍陸戰隊員傑伊.羅傑斯(Jay Rogers)最近重返戰場,不過這一回,他的使命不是進入他國領土,也不必穿上軍裝。這一次,他要挑戰的是總令人失望、靠著大筆納稅人的紓困金才得以存活的工業時代汽車業僵化科層體制。

在羅傑斯看來,底特律汽車製造業者沒有能力從耗用汽油的汽車製造商,轉變為世界一流的環保運輸工具製造者,正是他和同袍必須上戰場以取得伊拉克沙漠油源的原因之一。所以,他立志創設一家革命性的汽車製造公司「Local Motors」,使命就是矯正這個問題。

協力創新邁入新境界

當羅傑斯在沙漠上冒著生命危險時,底特律的汽車業正瀕臨瓦解。然而,這些汽車製造公司的執行長似乎對此不以為意,仍然搭乘私人飛機飛來飛去,繼續領取巨額分紅和福利津貼。他們的傲慢過分到令羅傑斯相信,美國該打的仗應該在國內,而非在伊拉克;美國腐蝕衰敗的製造業根基,以及自大蕭條以來最嚴重的經濟衰退,已經導致數百萬美國人陷入貧窮。

羅傑斯認為,徹底改革汽車業可以減輕美國對外國石油的依賴,為美國衰退中的製造業創造就業機會。於是,他在軍中申請哈佛商學院的入學許可,希望得以累積人脈,學習執行他的計劃所需要的本領。兩年後的二○○七年,羅傑斯以名列前茅的成績畢業,旋即創立採用全新經營模式的汽車公司Local Motors。若你想要知道這是怎樣的一家汽車公司,不妨把它想像成和通用(GM)或克萊斯勒(Chrysler)極端相反的經營模式。

羅傑斯沒有招募設計工程師團隊,也沒有設立自家的研發部門。與眾不同的是,他擁有一個來自一百二十一個國家、近五千名設計者的線上社群,這些人參與競賽,並且集體設計新一代的汽車。那麼,汽車零組件呢?除了打造最新型的合成框架,羅傑斯不打算自行製造任何零組件,而是向福特、BMW、賓士等能夠以合理價格供應合適零組件的廠商購買。不同於大型汽車製造商,Local Motors沒有佔地三百萬平方公尺的製造廠,也沒有傳統的供應鏈;羅傑斯建立了一個由三十五家小工廠(位於世界各地)構成的網路,每家工廠僱用當地人,打造針對當地特殊地理環境而設計的汽車。

Local Motors 甚至沒有經銷商,而是由打造汽車的小工廠直接銷售。「我們除掉一切無用的東西,簡化到只剩下基本的必要部分:打造汽車的人和使用汽車的人,」羅傑斯說。因為不需沿著供應鏈一再分割大餅,Local Motors 得以分得汽車售價的更大部分,羅傑斯表示,多出的利潤遠足以支應相對較高的生產成本。底特律的汽車製造商只讓購買者扮演最有限的角色,反觀Local Motors 的顧客則是整個過程中的要角;他們在當地的小工廠參與汽車的設計、銷售、維修和回收,極度熱中者甚至還可以在週末花幾小時幫助組裝汽車。

靠著這種地方分權化的集體協作模式,羅傑斯得以用不到三個月的時間設計出一款新車(底特律的汽車製造商通常得花兩年)。傳統的汽車製造商一般的生產週期是六年,反觀Local Motors 只花十四個月和大約兩百萬美元,就從網站上世界各地設計師的數萬件投稿中,挑選出一款名為「RallyFighter」的設計生產,這是一款可以在泥濘中高速奔馳的越野車。誰會買這款車呢?羅傑斯瞄準參加耐力賽(例如在墨西哥舉行的國際拉力賽)的賽車隊,以及美國西部願意花五萬美元購買一輛輕型、可合法上路的賽車的瘋子。若能賣出兩百五十輛「Rally Fighter」﹂,就能損益平衡,Local Motors 很有信心能夠達到這個數字,因此打算生產兩千輛。社群成員陸續設計出的車款,還包括專為在城市狹窄街道流暢行駛而設計的「Boston Bullet」,以及為都市跑車熱愛者設計的「Miami Roadster」。這些車款將使用電池引擎和替代能源引擎。

有效驅動成長的新工具

當然,由於只專注於利基市場,Local Motors 無法獨力讓汽車產業徹底發生革命。不過,試圖利用底特律的弱點而發財的全新思維創業家,並非只有羅傑斯。有許多新創的汽車公司,如特斯拉汽車(Tesla Motors)、菲斯克汽車(Fisker Automotive)、V汽車(V-Vehicle)和科達汽車(CodaAutomotive),正積極推出電動汽車、汽電混合車和其他類型的創新汽車。位於加州的特斯拉已經售出超過一千輛的全電動敞篷車,並且計劃提高產量,進軍澳洲和一些亞洲國家。這些新創企業一方面填補了工業時代巨人如通用和克萊斯勒等留下的空間,一方面也創造新模式,邀請顧客參與設計與打造流程,和供應商建立真正的夥伴關係,並為整個流程注入迫切需要的創新。

Local Motors 只不過是許多強而有力的創新模式之一。一般人常想到的例子大概是推特、臉書和維基百科,但如同Local Motors的例子所示,協力創新遠非僅於此,它是人們在所選擇的同儕社群中社交、娛樂和交易的新方式,也為個人參與的經濟活動開啟了令人振奮的新機會。

 

書名:打造維基型組織:集體協作的威力

出版社:天下雜誌

 

作者簡介

唐.泰普史考特 Don Tapscott

全球著名的新經濟學家和商業策略大師,被譽為「數位經濟之父」,現任「nGenera Insight」智庫董事會主席。他也是世界最受歡迎的商業演講人之一,《財星》五百大企業中超過半數的CEO們,曾聆聽過他的演講,包括許多重要人物,如美國前總統柯林頓、Google公司執行長施密特等。

安東尼.威廉斯 Anthony D. Williams

現任里斯本智庫(Lisbon Council)資深研究員,並為政府、國際機構與《財星》五百大企業的策略顧問。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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