[Meet創業之星]深信體驗價值更勝共享經濟 Klook深耕亞洲目的地旅遊市場|數位時代 BusinessNext

用理性分析拆解感性經濟找出體驗價值與優勢

在王志豪的旅行經驗裡，印象最深的目的地是尼泊爾，原因除了當地的風光景色吸引他，這一趟前往尼泊爾的旅行規劃，以及針對行程與旅行業者「討價還價」的過程，也花費了他相當多的時間，金融背景出身的他，格外重視旅行的「價值」－除了價格，還包括花費的時間成本，更重要的是最後得到的體驗，這趟旅行也成了他投入旅遊新創的靈感。

結合自己在投行工作經常接觸評估的消費性產品經驗與投資分析專業，他分析比較了美國的旅遊與消費性新創服務，一度也考慮過選擇P2P形式的旅遊服務創業，但是王志豪認為，旅行服務是非常細緻、主觀、具有生命的，相較於Airbnb的交易物件是具體的房屋、空間，共享經濟模式並不完全適用在活動或者體驗行程上；另外與中國「包山包海」的旅遊新創服務不同，客路希望專注做好一件事情，那就是提供優質的行程，便利的選擇與訂購服務，透過去中間化讓價格回饋給消費者及供應商，讓「與客路一起旅行」成為旅行者心中最美好的體驗。

鎖定亞太市場的行程與客戶獲高滿意度及回購率

為了提供完整的線上體驗，客路自2015年6月份起已完成全平台的佈建：包括網站、iOS、以及Android App；平台上提供33個城市的旅遊行程，地區以亞洲為主，最遠的旅行目的地則有王志豪的家鄉模里西斯。旅行者只需要選定目的地、想要體驗的項目、日期以及人數，就可將訂購的行程收入自己的旅行規劃中，安心出發，痛快享受；另外在供應商端則提供「Klook Partner」App作為接單、訂單與庫存管理、以及電子驗票等工具。除了多樣化的目的地及行程選擇外，考量到現今自由行旅客在規劃行程時的習慣，往往會保留50％的行程留待出發前夕、甚至是到了目的地才開始後續的規劃，因此客路主打的「極速確認」服務特色，讓旅行者能夠享受到接近即時決策、即訂即享的服務，在消費者的意見回饋中也備受好評。

目前客路已經擁有超過100萬的用戶數，其中有60％的訂單都來自行動端，50％的用戶主要來自大中華區，而40％的用戶則來自東南亞。因為重視體驗價值，所以服務頗受消費者肯定，平均每月有10-15％的訂單都是重購的客戶，在社群媒體以及旅遊論壇中也都獲得消費主動回饋正面的評價及口碑。

審慎評估追求高品質用深耕取代高速擴張

客路的團隊成員主要位於香港、深圳、與台灣，分別負責行銷推廣以及產品開發，對團隊來說，台灣是一個很重要的旅遊目的地與關鍵市場，因此經營團隊格外看重。談及未來的計劃，王志豪表示，2015年剛完成A輪的募資，今年則將繼續下一輪的募資，以利接下來計劃的逐步執行到位。在成立之初暫時未將中國城市納入提供旅遊行程目的地的客路，預計2016年第3季會開放中國的目的地，提供給非中國地區的旅行者（繁體中文及英語用戶）；對於其他產品線的擴充保持開放與可能，但仍會圍繞在「目的地」的需求，不會推出如機票、酒店住宿等標準化的產品，而是更具體驗價值及特色的產品（如台灣的民宿）。客路在2016年底的量化目標是達到800萬個用戶，但如同王志豪對體驗的一貫堅持，客路還是會先以追求高品質的流量為主，專注做好亞太區的市場，未來再進一步打開歐美的旅行目的地，讓更多的旅行者可以－跟著客路去旅行。

（圖說：左起為客路業務拓展楊婉玉、共同創辦人王志豪、公關行銷劉冠宏。攝影：侯俊偉。）

創業問與答：

Q1.為什麼會考慮離開金融業？
A：金融業的衰退是原因之一，另外很多人認為金融業是未來，但我認為創新才是未來。另外創業也是補足自己不同角色之間的轉換：從投資建議顧問、到實際評估投資標的、到自己成立一家公司去獲得資本市場的認可。

Q2.作為一個非技術背景、也非旅遊產業出身的創辦人，在公司的角色與定位是？
A：找資本、圈資源，負責Business Developement，透過人脈與資源說服傳統旅遊業者一起創新。另外因為金融業的專業訓練，「執行」是強項。

Q3.旅遊新創的展望與挑戰是？
A：旅遊產業真的太傳統，供應商或者既有服務的解決方案提供者大多拒絕創新，也因此阻礙了其他創新的合作可能。但用戶是可以改變的，在產品開發以及客戶行銷上都會更加深耕。

團隊資料：

公司名稱：Klook客路旅遊科技有限公司
服務名稱：Klook客路
公司成立時間：2014年5月
平台上線時間：2014年9月
平台網址：klook.com
App下載：iOS、Android
團隊簡介：30人，來自8個國家與地區，由網路企業背景（BAT）、華爾街投資銀行、4A行銷、旅遊產業等專業人士組成，平均超過8年的產業經驗。共同創辦人為王志豪、林照圍、以及熊小康。

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。

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