社群商務模式2：社群平台變身開店平台|數位時代 BusinessNext

社群網站發展歷程中，多半經歷或長或短的「燒錢」歲月，購物網站雖然不見得有利潤，但多半第一天就有交易額。社群網站的價值來自於能夠聚集多少人，如何讓群眾「變現」換營收？能創造交易量的電子商務是其中途徑。

全球最大的社群網站Facebook眼光就放在商務領域，2009年起掀起一波Facebook開店風潮，應用程式開發商陸續興起，舉凡美國的Payvment、Storefront Social、Ecwid等，以及台灣的魔集客、eGo shop等，其中Payvment全盛時期有高達20多萬商家使用。

但是開店風潮只延燒了一年左右，Payvment甚至到2013年2月宣告結束營運。探究失敗經驗，企業主認為是很好的顧客交流平台，但是很難產生銷售。

其次是與自家官網購物功能重疊，若是官網並未具有購物功能，企業主也不願太過依賴單一平台。且從消費者端觀察，消費者不見得喜歡社群朋友知道自己的購物內容，也不願意單一平台擁有太多自己的使用行為。因此Facebook的商務初體驗出乎意料的慘淡。
2013年底Facebook商務再度出現亮點，傳言將會與PayPal推出名為Autofill的支付服務，瞄準行動族群，Facebook會員可將信用卡訊息，一鍵式地傳送給受款方，若結合實體店鋪消費，將會帶動新的支付模式。

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開店模式當道

2013年9月剛剛IPO的Twitter，多年來記取Facebook教訓，始終謹慎看待購物發展，8月份聘任首任商務主管，全面規劃購物模式。Twitter在2014年策略與Facebook相同，有志一同瞄準行動與實體市場商機，預計透過會員行為分析，推播會員可能感興趣的附近商家訊息，創造網路到實體的導流模式。

相對於美國網站坎坷歷程，中國網站反而做出雛形。擁有5億名會員的新浪微博，在2013年4月被電子商務龍頭阿里巴巴集團收購之後，8月份推出「微博淘寶版」，前台類似Facebook粉絲團，特色在於後台整合，淘寶賣家綁定微博帳號之後，就能在微博後台看到自家淘寶賣場的商品，直接推薦到微博，將能呈現完整的商品資訊、照片等其他細節。上線第一個月成效優異，測試賣家所發布的商品互動量，是未使用微博淘寶版賣家的六倍，測試賣家所獲得的微博導流量更是增加了五倍。

同樣是社群開店，為何Facebook不行，微博淘寶可以？原因出在Facebook所招募到的商務帳戶，多半是實體企業品牌，他們希望網路行銷能促進實體店鋪業績，而非搶食既有市場；但微博淘寶面對的是淘寶賣家，他們的訴求是導入更多流量，因此有了截然不同的結果。此外，中國消費者樂於分享，對於隱私關注較小。

串接支付工具

台灣最大的社群平台痞客邦（Pixnet），營運長暨業務副總周守珍表示，痞客邦研究發現47％網友曾經購買部落客推薦商品，19％的部落客曾經向網友買東西，社群關係之中有很多的購物需求，因此採取的策略是平台扮演工具性角色，讓部落客有較多的發揮空間。痞客邦就在去年9月與永豐銀行第三方支付豐掌櫃合作，部落客只要在後台勾選使用，就能立刻變成賣家，所有的網友都變成買家。

社群網站的商務之路看來並不好走，每個網站都有失敗經驗，痞客邦在2013年初推出的購物頻道「痞一物」，共繳交百萬元學費理解電子商務。相對的，個人式的社群商務反而容易起步，現階段不論是Facebook粉絲團長、部落客，都能「克難」地完成商務活動，未來若是平台創新功能布建完整，可望能更加活絡市場。

(原刊載於《數位時代》2014年1月號雜誌》

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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。