[創業小聚台中場#02]堅持初衷、學習何時該捨棄，也勇敢挑戰現況|數位時代 BusinessNext

創業小聚暨今年5月首度舉辦台中場之後，8月23日再度南下與Hansds Up創業育成中心共同合作，在台中舉辦第二場的創業小聚，除了提供創業者相互交流與學習的機會，更希能成為台中地區創新創業的正能量，而本次活動邀請到利昇科技共同創辦人陳建隆Lenny、財報狗共同創辦人鄭凱元Ken、紅門互動共同創辦人張元溢Mars、OVOmedia創辦人吳有順Devin來分享他們的經驗。

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利昇科技/共同創辦人陳建隆Lenny

在台灣的教育體制底下，「背單字」顯然是枯燥乏味的歷程，但是利昇科技於2013年開發的「手滑背單字」App卻透過遊戲任務的方式，激發使用者主動學習的意願，或許大家會覺得這樣邊玩邊學習的模式早已形之有年，但共同創辦人陳建隆Lenny卻表示，在台灣教育市場蓬勃發展的情況底下，家長仍舊十分樂意掏錢購買這樣的應用，重要的是「清楚自己產品的差異化在哪」。

Lenny提到，創業家的腦中一定會有很多想法，但是必須讓自己的想法在短時間之內獲得市場驗證，畢竟「時間」是最珍貴的資源，在創業兩年的過程中，他認為一切與「快」無緣的想法就暫時捨棄，此外，一個產品不可能適用於每一位使用者，但他必須適用於特定的使用族群，所以產品定位也很重要，而如果想要有理想獲利的話一定要先想好Business Model。

最後他告訴大家「一定要對自己的產品有愛，如果沒有愛的話，還是重來吧！」

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財報狗/共同創辦人鄭凱元Ken

財報狗共同創辦人鄭凱元Ken開頭就拋了幾個問題，「你有在投資股市嗎？」「股市投資雖是老產業，但你覺得股市透過網路時代獲利報酬有變好嗎？」的確，網路的興起，滿足了早期投資資訊的需求，但目前由於資訊過於爆炸，投資人很難判讀有用的資訊，所以財報狗存在的目的在於提供投資人整理過後的專業資訊。

財報狗甫推出的時候，採用的商業模式是以將資訊轉為財報狗的圖表、統計數據，以販賣資料庫為主，但嘗試一年之後，獲利不如預期，後來決定從被動的等顧客上門，改為積極主動的尋求客源，推出部落格並透過出版書籍來開發客戶，滿足學習需求，同時提高願意購買資料庫數據商品的人數，不過，這樣耗費的資源還是太大，無法有借力使力的感覺，因此最近他們走向「社群經營」，建立社群平台吸引更多專家與同好，也成立投資社群，將財報狗、投資專家、顧客三者緊緊繫在一起，Ken表示，財報狗的市場雖然很小，但是專精在提供服務。

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紅門互動/共同創辦人張元溢Mars

紅門互動共同創辦人張元溢Mars提到，當初會開發EAGLEEYE鷹眼數據是希望可以成立電商數據分析平台，幫助網路賣家了解競爭者資訊、市場消費情報，同時協助台灣賣家了解站外使用者的喜好，並整理成數據，替賣家節省時間、降低風險、發現機會，因為他們相信數據能說明市場未來趨勢。

事實上，張元溢Mars是個連續創業家，他從2005年開始創業，但2005年成立的龍璞科技虧了500萬以失敗收場，東山再起的他在2006年12月成立達摩媒體，之後又在2010年11月成立紅門互動，談起創業的路，他覺得一路走來很辛苦也很顛簸，他將第一階段的失敗歸因於自己太過天真，但之後他幸運地在創業路途上遇見願意相信他並借錢給他創業的貴人，Mars認為，想要創業成功就必須「專注在自己對成功下的定義，忽略成功以外的一切雜訊」畢竟創業過程中會有很多機會找上門，但要努力抵抗誘惑，不然會遠離自己原本的初衷，他希望創業家捫心問自己，想要做的是生意還是事業，一旦產品淪為銀貨兩訖就是生意，而生意人人都可以做，但企業家只做事業。

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OVOmedia創辦人/吳有順Devin

縱使台灣的群眾募資風氣尚未成熟，募資的案子也多半以活動為主，不過值得注意的是「OVO！台灣電視讚起來」的案子目前卻在flyingv上募資到230萬，而且活動還沒結束，OVOmedia創辦人吳有順Devin說，他希望可以創造一款屬於台灣人自己的電視盒子，並藉此改善台灣電視生態，因此他辭去在新竹科學園區的工作，投入這場革命。

Devin表示，許多業界前輩曾提醒他們，不要打這場沒勝算的仗，對手太強了(大陸的電視盒充斥)，硬體根本賺不到錢，想要靠軟體與服務賺錢又非常困難，但他們想起創業的初衷，就是希望能在軟體或服務創造價值，所以決定堅持走下去，因此他們目前正在積極與眾多APP廠商談合作，企圖攜手改變台灣電視的未來。

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。