創業這件事，沒有所謂「準備好了再上」|數位時代 BusinessNext

1. 什麼叫做準備充足？

什麼叫做準備充足？我覺得這把創業比喻成聯考一樣，好像都要一口氣準備到最好再去應試。我以為這種看法出了社會就沒人當真了，人生中能準備好再去的大概只有考試而已，到了考試以外的人生規劃如家庭，職場，甚至健康都沒有所謂的最好時間點，我們就只能隨時備戰不是嗎？

如果要準備充足才行，那幾個反例如 Facebook，Apple，Google，Microsoft 的創辦人都是學生或是輟學創業。照陳老師的說法是，我們怎麼知道人家沒有準備？那我要反問一句，為什麼覺得台灣年輕人就沒準備？

其實我相信很多年輕人都沒準備只是有夢想，就像美國很多輟學生大部分也都不是創業成功一樣。問題不是大部分不是，而是如果他是的話呢？為什麼不能給這些人機會試試看？

另外一個看法是天才論，這些人是不同次元遙不可及的，那我就要舉我學弟大河馬為例子（編按：「大河馬」指的是cacaFly共同創辦人邱繼弘。），他就是從學生一路跌跌撞撞，但最後上手後一直到現在都做得很好。我可以舉出更多沒經驗成功或失敗的例子，但那個比例我想跟所謂有經驗成功或失敗的比例差不多（這裡的有經驗我其實不知道怎麼定義，就說比較老好了）。

因為沒有人可以確切定義那所謂需要的經驗是什麼，通常都只是且戰且走，而這也是 Paul Graham 提到創業到頭來看的是 Relentlessly Resourceful。

2. 如果創業是「一群人想像不同的未來而實現它」

A startup is the largest group of people you can convince of a plan to build a different future.
––Peter Thiel

如果創業是「一群人想像不同的未來而實現它」，那照這個思路來看，本來就沒有準備不足的問題，因為沒有人試過的事情又有誰可以說是否準備地充分呢？

3. 大公司學到的，創業常常派不上用場

如果我們談的是預備知識如籌資，開發，行銷等，反而有了自己的產品才是你突飛猛進的機會，因為為了自己產品的上市，你才會竭盡所能地學習與用盡所有的方法。之前在大公司學到的事情常常會派不上用場，如你在一個成功的公司如 Google 做行銷，在大家的鎂光燈下做行銷與默默無名從頭來開始做行銷是完全不一樣的。

真正需要的預備知識我覺得看完 YC 的「How to Start a Startup」影片就夠了。

4. 不敢做別人沒做過的事情，只會離成功越來越遠

這是一個悖論，創業九個失敗一個成功，可是如果目標只是放在自己不要成為那九個之一而想要準備足再創業，那這樣只會讓你不願意冒險，一旦不願意冒險再回到第一點 Peter Thiel 說的，你不敢做別人沒做過的事情，那你只會離成功越來越遠。

5. 一事無成又怎樣？

創業到 35 歲一事無成又怎樣？（我四十歲了），我也看過很多人四十歲在大公司工作，又有什麼可以說嘴的事蹟呢？什麼叫做回頭路？回去哪裡呢？大公司才是安穩的地方？（我想這時代已經不是這樣了吧。）

最後想摘錄一段 Peter Thiel 的話給有興趣做創業指導的人：

The paradox of teaching entrepreneurship is that such a formula necessarily cannot exist; because every innovation is new and unique, no authority can prescribe in concrete terms how to be innovative. Indeed, the single most powerful pattern I have noticed is that successful people find value in unexpected places, and they do this by thinking about business from first principles instead of formulas.

（另外我覺得很奇怪公司賣外國人不是就不管員工死活或是沒創造價值，這是兩回事吧，不知道他為什麼要做這樣的連結，不過這是另外一個議題。）

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。