媒體營收救星來了？「新聞界 iTunes」Blendle 登陸美國|數位時代 BusinessNext

新聞界 iTunes，單篇付費模式在歐洲吸 65 萬使用者

來自荷蘭的 Blendle，借鏡 iTunes 模式，「打包」眾多媒體的內容，讓讀者得以挑選有興趣的文章，單篇付費。2014 年成立至今，已於荷蘭與德國累積 65 萬訂戶，並獲得《紐約時報》與德國出版大亨 Axel Springer 共 300 萬歐元資金。近日 Blendle 宣佈將從歐陸跨到美國，挑戰世界上最龐大的英語市場。

目前 Blendle 在美國已與《華盛頓郵報》、《紐約時報》、《經濟學人》、《華爾街日報》等 20 家媒體合作，這些媒體的共通點是高品質的報導與分析，且多設有「付費牆」，亦即每月提供數篇免費文章之後，讀者便需要付錢訂閱方能看到所有內容。

但若讀者使用 Blendle 的網站或 app 閱讀新聞，就不用為了看一篇文章訂閱整個報刊，也無需在各家媒體跳轉，只要在同一介面透過搜尋或者利用推薦機制，針對特定文章付錢就好，而且享有零廣告的閱讀環境。報紙文章價格約為 19 - 39 美分（約合新台幣 6 - 12 元）、雜誌則是 9 - 49 美分（約合新台幣 3 - 16 元），由各家媒體自行設定價格，媒體可以獲得營收的七成。若讀者不滿意文章可以選擇原因（如太短或不符預期）要求即時退費。

根據荷蘭與德國的經驗，Blendle 創辦人 Alexander Klöpping 表示，平均退費率只有 10%，但如果明顯是「騙點擊廢文」如八卦或清單體（listicle），退費率便會飆升到 50%，「這有助於敦促媒體出版更有品質的內容」。

歐陸的成功模式，美國讀者買單嗎？

相較德國與荷蘭人口相加不到 1 億，美國 3.19 億人口，市場儘管相當龐大，但文化與歐陸十分不同。哈佛尼曼新聞實驗室指出，比起美國，歐洲媒體更流行建立付費牆，因此單篇付費模式對讀者自然頗有吸引力。相對的，免費的英文內容簡直取之不盡。蘋果與 FBI 對抗的事件即使被《紐約時報》鎖在牆內，也有許多其他選擇，而且不用花錢。Blendle 征戰美國市場，依然得先解決那個殘酷的老問題，「讀者願意為內容付錢嗎？」

Blenld 團隊。photo credit: Blendle on Medium

Blenle 在美國預計先行開放 10,000 人免費試用。Alexander Klöpping 指出，他們將特別側重「發現」功能，去除雜音，推送優質的內容，並有信心良好的使用體驗足以留客，「這個 app 讓你浸淫在優質的內容裡面，你不會想要特地跳出，用 Google 搜尋標題，只為了免費獲得內容。」

Blenle 在荷蘭有專門的編輯精挑細選推薦文章，讀者也能追蹤特定媒體，未來 Blendle 也計畫直接串接媒體原有的付費牆。

微支付會是媒體的解藥嗎？

《君子雜誌》、《GQ》都曾嘗試過單篇收費的「微支付」模式。Blendle 這種第三方平台儘管簡化支付流程與閱讀環境，但也可能對媒體的獨立性造成危害。美國哥倫比亞大學商學院教授 Rita McGrath 憂心，如果某種類型的文章特別受到歡迎，那麼很有可能左右 Blendle 編輯推薦新聞的判斷，又或者媒體在編採策略上也會逐漸以熱門程度為依歸。「網友會為了敘利亞難民報導付費嗎？會為了兒童施虐而付費嗎？」

長期研究媒體「微支付」的明尼蘇達大學教授 Andrew Odlyzko 則提出更尖銳的看法：「真正獨特的文章是很稀有的」，亦即，當付費與免費的文章水準並無太大差異時，如何說服使用者花錢顯然更加艱難。

然而，在數位世代掙扎求生、泅泳於社群網站中的媒體，Blendle 至少帶來一絲實質的希望，能夠說服多少讀者心甘情願為高品質內容付出少許代價，對大多數媒體來說，這是一場值得一試的實驗，「而且不會比現況更糟了」，Wired 雜誌這麼形容。

iTunes 的成功是不是能夠複製到新聞媒體？鑑於最近美國唱片協會報告稱，去年美國串流音樂收入首次超越了音樂下載收入，Blendle 是否會演化出「付費吃到飽」模式，也值得觀察。如果這套模式搬來台灣，您願意花多少錢購買一篇文章呢？又或者我們應該先問，您願意花錢看新聞嗎？

資料來源：

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。