【KuoBrothers】新創網站這樣開發才夠快
【KuoBrothers】新創網站這樣開發才夠快
2012.04.09 | 創業

我是一個軟體工程師,過去7年都在Web相關領域。在新創公司裡,速度節省時間、時間就是金錢、金錢就可以再去請更多工程師讓整個開發速度更快。學校教了很多「軟體工程」的方法,或是怎樣才算是一個好的Programmer。這些都很好,但在新創團隊裡我必須先捨棄這樣做,用我自己覺得快,且快得有道理的方式。底下是幾點可以和大家分享的。

 

  1. 讓全團隊都用你(創辦人)的開發語言和環境:
    如果你專長的是.NET,就讓系統用.NET。如果你專長的是php,就讓系統用php。這點可能很多人不能認同,但我相信你最好這樣做,除非你想去學另一種新的東西。所有工程師都可能離職,但你不會離職。所以你要要求大家寫出你可以看得懂的code。也就是如果有一天,他們走了,你把code接過來,是有辦法維護的。如果他們想用一個很酷的framework,但你不會,即使那個東西多好,都最好不要用,除非你可以學得很深入,或確信團隊有足夠的人可以當backup。

  2. 只設計給當下使用,不考慮未來任何擴充性:
    我不相信在新創團隊有人可以預知未來,即使很多東西看起來未來往那個方向擴充很合理,它們絕大多數都不會發生。會發生的只是你會花更公多時間才滿足當下這個功能。

3.不寫任何comment(程式的註解):
雖然這個應該也很多人不認同,但除非你花了非常大的力氣去維護comment,否則日後極大多數也是錯的。如果有1分鐘可以寫comment,我深深相信應該拿那一分鐘去寫code。

4.不寫任何documentation:
這個講的是不打開任何word檔、powerpoint檔,去把整個系統的細節描述清楚,因為通常你今天寫了,明天就改了。絕大多數的狀況我認為這樣並不實際。

5.不要把可以用文字表示的東西變成圖檔:
很多網站喜歡把它設計漂漂亮亮,所以像按鈕、欄位的標頭,各種東西都喜歡做成圖檔。我也看過「使用者條款」是圖檔的例子。我認為要快的話,最好全部的東西,儘可能是全部都「文字」,工程師就可以直接改不需要再打開圖檔修圖。在網站初期,我不太相信有那個網站本來該成功的,因為這些細節不夠漂亮而失敗。

6.不要有一大堆測試環境和policy:
我覺得新創網站都不用這些,也不用一大堆testing server。你的production server = testing server。

7.PM的話聽聽當參考就好:
在很多情形下,PM也許規劃出來的方案A,需要10小時。但你知道可以把它改變成方案B,只需要3小時。而且方案A和方案B雷同度80%。那請選擇方案B吧! 因為它們兩個差不多,即使方案B爛了一點也沒關係。

8.不一定要寫很好的程式:
教科書教我們很多東西,像網頁layout最好不要用table。Database不用了之後最好disconnect… 很多很多。那都不是新創團隊要煩惱的。

9.不要追求網頁效能:
如果沒有流量的時候,在網頁的performance上做optimization並沒有任何意義,除非它真的慢的太誇張了。只要5秒內打得開的網頁,管它是0.1秒、1秒、3秒大概都差不多。

10.少用Fancy的東西:
像AJAX這樣,有很多好東西可以讓東西更酷。但我們寧可用一些最簡單的東西,如果這樣可以讓上線的速度提早,等到它找到那個點後,再來考慮要不要把它改的fancy。Fancy的東西的確可能增加流量,但我相信那是10%、20%的增加,不會是10倍的增加。

綜合以上,我想說的是,在開發初期,完全沒半個人在用的時候,一切差不多就好了。很多東西,等到流量真的大了,再來修正並不遲。當然,當開發團隊超過一定人數、流量到一定規模,上面這些就不適用。但我不會選擇在團隊還很小的時候就耽心一大堆!

出自郭家兄弟創業日記

 

關鍵字: #創新創業
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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

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。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「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。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

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。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
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。

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