行銷是門藝術還是科學？|數位時代 BusinessNext

（圖片來源：getty images）

我剛開始工作時，跟別人介紹『我是做行銷的』，話，雖說的很大聲，但其實我心裡並不那麼確定，我真的會行銷！

因為她不像英文也不是程式，會就是會，不會就是不會，還有檢定可以測量你的程度。如果真要比喻，行銷，會是種屬於『贏家說了算』的領域，你要怎麼解釋，都行！有時候一個破爛玩意兒，隨隨便便做，它卻大賣，但有時候明明很看好的產品，用盡全力、使上所有自己會的招數，卻慘遭滑鐵盧，連我自己都搞不清楚為什麼？！所以，私底下常跟朋友說這是個『打嘴泡的行業』。那時候，我覺得行銷是門藝術，需要創意的天份。

工作了幾年後，終於有一種讓人比較踏實、比較科學的方法出現，她叫CRM（顧客關係管理），她畫出了一片美景，她說『她可以了解一個顧客終身價值，根據過去的消費紀錄與往來互動的結果，掌握在最適當的時候，主動提出他最需要的產品，甚至客製化的服務』，而且有一套嚴謹的做法與步驟。

例如：RFM模型，可以將顧客分級，然後區分誰最忠誠、誰是奧客、誰最有潛力、誰可以置之不理，再針對不同的顧客群採取不同的行銷策略，減少行銷預算不必要的浪費。這一切可不是打嘴泡，而是有一堆數據，統計分析的結果。那時候，我覺得行銷也可以是門科學，需要清楚的邏輯思考。

**我以為CRM****上身，從此就天下太平，可以躺著作行銷，原來是我太傻，太天真！

經過這些年網路與科技的演進，光是掌握了顧客的消費記錄與動態還不夠**，他們還會上網，一天到晚掛在社群媒體上對品牌說三道四，偶爾用手機Check in到你店裡一遊，或是拍部影片，在YouTube上Kuso你的品牌…。這些不全然是壞事，如果你有本事，是可以從這些訊息挖掘出下一波趨勢的。只是，面對這些來自四面八方，又快、又多、又雜的資料，誰有那個腦袋可以處理啊！？

**謎之音：Big Data****海量資料，要來解救眾生！

**什麼？！我連CRM這頭怪獸的毛都還沒理順，現在又跑出了一個新物種，而且還自稱自己“很大”！（我們只好拿出『你很大，我不怕』來面對）

Big Data 海量資料是什麼？在維基百科上，她是這樣解釋的：
巨量資料(big data)，或稱大數據、海量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity。

以上全文照抄，一字不改，連標點符號都沒動。如果你跟我一樣，每個字都認識，但還是看的一頭霧水的話，別擔心，雲端時代的殺手級應用，Big Data海量資料分析這本書，花了很多力氣告訴你，**Big Data****到底能幹嘛。她用大、快、雜、疑來解釋上面的四個V****，還滿好懂的，還有許多案例跟行業可能的應用。

**我不確定Big Data會不會是未來所有行銷的答案，還是只是來亂的，就像小時候看『回到未來』這部電影所描述的美好世界，讓我天真的以為到了21世紀的今天，車子都用飛的，油是不用加的，槍是不裝子彈的。但，現實是…，你知道的。

這些多年的行銷工作，再加上科技、網路、資料分析的加入後，我比較肯定的是，**行銷越來越是門藝術的科學，因為，光有數據是給不了你做法，你還必須有對的策略跟好的創意；而沒有數據支持的創意，就只剩下氣壯，但理不直了。

**資料來源：米卡的行銷放肆
文章出處：http://www.jabamay.com/2013/03/blog-post.html

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。