我做的一切，都為了提升品牌|數位時代 BusinessNext

陳榮華
正新輪胎總經理。1950年生，台灣大學經濟系、交通大學EMBA畢業，並獲頒雲林科技大學榮譽博士。

MAXXIS始終是台灣話題性最強的國際品牌。

2012年2月，林書豪旋風式的連勝才開始，MAXXIS就成為第一個搶下尼克隊贊助的台灣品牌；投手陳偉殷在美國大聯盟金鶯隊初登板，亮橘色的「MAXXIS」標誌已經好整以暇出現在本壘後方的廣告看板，一如當年王建民率洋基隊邁向19勝，MAXXIS也站在這個黃金版位，向全世界招手。

這並非一夕爆紅的押寶式幸運。1999年，MAXXIS首度贊助美國職籃洛杉磯湖人隊，它就拿下年度總冠軍；接著，它大膽加碼贊助美國職棒亞特蘭大勇士隊，結果勇士隊也拿下總冠軍，MAXXIS頓時知名度大增。

MAXXI是台灣國際品牌中的異數。相對於在全球具有優勢的資訊品牌，正新身處台灣相對弱勢的汽車產業，卻一開始就勇敢地投入競爭激烈的美國市場，而今也成為與最多國際級名牌、名人結合的台灣品牌。

在品牌這條路上，正新輪胎總經理陳榮華一路踽踽獨行。23年前，當台灣企業仍靠著傳統參展方式來打知名度，正新卻已經懂得用運動行銷來塑造品牌性格；近年，當台灣品牌爭相投入運動行銷以爭取國際曝光，正新卻又已經往上提升，進入深化品牌靈魂的層次。

陳榮華想的是：當消費者看到「MAXXIS」logo時，會產生什麼樣的感受與感動？他心裡的目標是用「100%服務」「100%品質」與「100%信任」，創造消費者毫不遲疑的信仰。於是，他便以這三個價值為核心，發展出策略架構「Triple3」。

這個架構，是陳榮華和南加大教授一起發展出來的，整個理念足足要三十多張投影片才講得清楚，面向涵蓋員工、夥伴、客戶和供應商，內容豐富度不亞於正統的學術理論。為了在組織內外形成文化與共識，陳榮華像個傳教士般，逢人就宣揚這套架構，甚至連合辦活動的策略夥伴和經銷商也被說服，將「Triple3」海報貼在自己公司裡觀摩。

對於品牌所能產生的價值，陳榮華應該是台灣最堅信、也見證得最深刻的CEO。正新每年都將2%營收、約24億元用來打造品牌，金額相當於某些科技大廠一整年的毛利。陳榮華坦言，他喜歡做「長期的事」，「贊助尼克隊能多賣幾條輪胎？這很難估計，其實也沒必要估計，」他的目標很明確，「我做的一切事情，都是為了品牌，而不是賣輪胎！」
**
陳榮華品牌經營心法：運用「triple 3」，使品牌深化、升級！
近兩年，總經理陳榮華將MAXXIS的三個管理目標「Service」****（服務）****「Quality」****（品質）****和「Trust」****（信任），進一步發展成一個三個層次的三角形。
**
核心：瑪吉斯家族
**許多企業以「team」（團隊）「partner」（夥伴），來形容與利害關係人之間的關係，但陳榮華偏愛用「family」（家族），「『team』好像任務完成就要解散，我們的『family』雖然沒有血緣關係，但因為共識而結合，所以力量很大**！」

他認為，身為國際化企業，讓愈多人加入家族，力量愈大；還要分享利潤，使每個成員都得到好處，所以MAXXIS Family也可簡稱為「Max Family」（最大的家族）。
**
管理目標：100% Service、100% Quality、100% Trust
陳榮華認為，如果只談「服務」「品質」「全球化」，聽起來一定不痛不癢；但如果強調「100%」的決心，「連小孩都知道100分是滿分！」，感受就會不同。
**
每一個管理目標，又有3個評估指標。以「100% Trust」為例，可以從「是否顧客、員工、經銷商都樂意擔任『品牌大使』？」「產品是否能提供顧客終身價值？」「是否能與經銷商建立互信的長期夥伴關係？」3個方向來執行。

他舉例，許多企業對「顧客價值」的定義是「一位顧客、一生能帶來多少生意」；但他希望經經銷商能反過來先思考「一項產品、能為顧客一生帶來多少好處」，做生意的心態就完全不一樣。
**
策略目的：全球化、穩定成長、持續性創新
**「穩定成長」指的是成為專業輪胎公司，不做業外投資；「全球化」是指生產、銷售、人才都要廣布全球、融入當地；「持續性創新」則是不只產品，連行銷、服務的方式都要不斷改進。

陳榮華的管理講義

DOs
****1.****企業要建立長期價值，比如品牌、通路與組織文化。
****2.****做品牌，要不斷創造話題。
****
DON'Ts
****1.****做運動行銷，不要贊助運動員個人，要贊助整個團隊。
****2.****不要想「顧客一生能買多少產品」，要想「產品能為顧客一生創造多少價值」。

資料來源《經理人月刊 No.92》

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。