[冒牌生]一張照片VS.一串數據，你更相信那一個？|數位時代 BusinessNext

為何Pay Your Selfie可以用上傳自拍照賺錢呢？

Pay Your Selfie替品牌客戶發佈的任務，往往能夠提供比老牌的市調公司還要多，還要實際的消息。

全世界最大的快速消費品公司之一的寶僑旗下牙膏品牌Crest就曾經透過Pay Your Selfie發佈任務，號召使用者拿著Crest牙膏上傳刷牙的照片，並從中得到傳統的Focus Group和市調中心得不到的訊息。

photo credit：Pay the selfie

好比，11%的男性使用者，在刷牙時不會穿上衣；下午四點到六點有一個刷牙高峰期，可能是因為每個人都希望在下班後的黃金時間有個好口氣。這些資訊可以進而幫助Crest未來在採買社群廣告時，有更精準的投放時間。

另外，加拿大主打健康，蔬食快餐的Freshii也曾在Pay Your Selfie 發佈過兩次自拍任務，從用戶外帶的健康小吃自拍照來分析，許多人都上傳花生巧克力棒。這代表健康外帶快餐的觀念跟公司傳遞的大異其趣。後來更進一步的發掘，他們的外帶客戶較為喜歡藜麥、豆苗等食材，也透過自拍照蒐集群眾打卡位置，進而作為未來展店的參考。

這樣的商業模式在台灣可行嗎？

我後來把這個APP的案例跟身邊幾個資深廣告人分享，朋友自拍＋任務發佈系統＋打卡功能＋圖片辨識，技術不難，但困難在於執行。

廣告人問我：「客戶假如出10萬可以得到什麼？」

我說：「可以得到數據啊，比如說，喝牛奶的人都喝什麼牌子？也可以得到社群推廣的素材。把10萬裡面分2萬出來，以一張照片10塊來計算，可以得到2000張照片。」

「兩千張照片可以幹嘛？大部分的客戶想要推廣自家品牌，要那種直接又有效的東西。比如說facebook廣告可以有個讚、或者點擊連接到別的地方，進而買東西，如果只是照片還有數據蒐集的價值很難被台灣廠商認可。」

眾多廣告人的結論是，如果照片可以同步擴散到臉書，那麼廠商會願意為了擴散買單，數據是附加價值。

畢竟他們接觸過的台灣廠商多半不會願意花錢在資料蒐集，他們在意的是結案後數據，曝光數字、APP安裝數字、有多少轉換率。

這是第一次用蒐集資料的方式來賺錢嗎？

photo credit：tsu

實際上，在國外有家叫做Tsu的社群平台擁有500萬名用戶，透過和讀者分享廣告收入。簡單來說，你在臉書發文會被拿去做數據分析，然後臉書會再拿去賣給廣告商，但Tsu選擇和使用者分享廣告收入，有些Tsu的使用者，曾在網路上分享Tsu的支票，約莫落在100 － 500美金之間。

於是，Tsu很快的累積到500萬名用戶，但就在2015年9月，facebook封鎖了所有Tsu的使用者，任何網址中帶有Tsu的鏈接全部被清除的一乾二淨，甚至就連以前的相關發文也被清理了。Tsu的使用者總計被刪除了超過1000多萬則貼文，直到美國和歐洲的幾個媒體關注「封殺話題」，2個月之後，Tsu才重回facebook的平台。

社群網路在進化，從原本文字為主的呈現方式轉變成圖片，未來會更進一步的走向影音；五花八門的社群平台層出不窮，但臉書獨大，似乎也沒有想像中友善；無論平台和商家都在思考如何突出重圍的關鍵獲利點，只是當商家開始懂得在社群平台投放廣告以後，不要忽略資料蒐集的前置作業，避免行銷活動到最後事倍功半。

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。