【Meet創業之星】「Pay-U.TV」付你看影片|數位時代 BusinessNext

綜觀市場，目前線上免費影音網站都會出現一個現象：在觀看影片不時會有小廣告從中穿插出現，很多網友下意識的動作就是點掉，企業主因此流失許多關鍵的目標族群。造成干擾網友觀賞影片、對企業主來說宣傳效果也不甚理想，因為這兩種結果，促使創辦人方國俊成立 Pay-U.TV 。

圖為Pay-U.TV創辦人方國俊。

Pay-U.TV其特色有二，一是「Pay-U」付你看，創辦人方國俊認為，在現今Web2.0的世代，利用短片行銷比文字來的更有力。「Pay U」的概念來自於企業主先撥一筆預算給平台，只要有網友點擊並完整觀賞就會立刻分酬，相對傳統關鍵字廣告，受惠者往往是平台及頻道管理者，對網友而言沒有任何誘因點擊。Pay U鼓吹「共享廣告收入」行為，幫助企業品牌宣傳外，三方(平台、嵌入影片者、收看網友)都可從廣告主給的預算中拆帳分酬。

二是「U-Pay」你付費，頻道主將版權內容上架，自訂價格販賣影視內容，使用者需付費才能觀看更多內容，頻道主的收益與平台共享。目前網站尚在測試階段，但一般網友已可上線使用(加入即可成為早鳥會員)，完整版預計5月上線。

Pay-U.TV提供讓一般網友自行開闢頻道，可依主題或興趣將網路影片集結、建立社群的一個地方。方國俊提到，在這個平台上，可以聚合內容成為獨立頻道，並主動向Facebook推播、分享，建立個人及企業形象。方國俊進一步舉例，地下實驗劇場的表演者，就可以利用這個平台將表演的影片上傳，建立自己的頻道供網友觀賞，打開知名度。

看到數位匯流的趨勢，促使Pay-U.TV的形成，方國俊認為網路電視會是未來電視轉型的重點，因此在2006年便先行登記網域(.tv)，開始著手籌備，以線上短片作為創業利器。將技術外包，團隊尚未成形的Pay-U.TV，現階段需要更多的努力找尋適合的廣告主支撐其營運模式。

Q1. 如何防止網路機器人惡意點擊，或是有心網友以分身帳號賺取收益？ Pay-U僅發生在網友頭次點擊從中抽成，累積點擊數下來，會明顯看出其中的比例分配，產生的數據可供媒體購買公司、廣告公司參考，若是惡意攻擊，我們就會馬上列入黑名單(管理員機制)，帳號不再生效。

Q2.下一步的目標是什麼？你們如何完成？* **** **** 目前積極開拓上游片源(廣告主) 以及下游市場(社群)，待市場成熟後，未來打算利用QR Code虛實整合，跨媒體傳播。

團隊 Team **** 目前1人籌備，技術團隊外包。

公司服務 Project 整合影音平台，建立新的收費機制

成立時間 Founded Time **** 2010年12月

主要用戶 user **** 一般消費者。

商業模式 Business Model 從網友點擊數計算，每點擊一次可從廣告主的預算中抽成。

網址 **** http://Pay-U.tv

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若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。