「現有市場鼓勵上市公司自我毀滅！」《精實創業》作者成立「長期股票交易所」欲改寫華爾街規則|數位時代 BusinessNext

上市追求短期績效、遏止創新，加速企業自我毀滅

萊斯形容，當今的市場環境，其實是鼓勵企業自我毀滅，而這也是為什麼美國上市公司從 1996 年的巔峰，跌到現在只剩一半不到的原因。

他認為，問題的根源在於，投資人總在追求每季銷售、利潤、用戶量等數字是否成長，一旦公司達不到預期，投資者便撤資，股價也下跌。為了避免此狀況，經營者花費更多時間在追求短期績效，例如管理人為達到營運目標，放棄才投入半季還未見成效的創新專案。

一直以來，美國科技新創都想改革公司上市發行股票的流程，以保護公司免於受到市場注重短期表現帶來的不良影響。例如，Google 在 2004 年 IPO 時曾試圖用少見的的荷蘭式拍賣（Dutch Auction）分配股份，Facebook 在 2012 年 IPO 時也嘗試減少投資銀行家的控制。矽谷創辦人希望透過不同類別的股票，在公司上市後依然保有控制權，可讓公司免於被迫施行短期利益的政策。

三大規則：著重長期經營表現、鼓勵長期持股、要求資訊披露

相較之下，LTSE 採用更為激進的手段，確保公司和投資人以長期發展為目標。透過 LTSE 上市的公司，除了需符合傳統 SEC 的規範，還要配合 LTSE 的附加條件。LTSE 和傳統證券交易所主要有三點不同：

LTSE 上市公司需要選擇經 LTSE 核可的薪酬方案，讓管理人獎金不受短期股價表現影響，而是著眼長期營運表現。

LTSE 考量「股票持有時間」，依據持有時間長短而調整投票權重。

LTSE 要求資訊披露，包含讓股東瞭解公司正在進行何種研發項目，也讓公司知道誰是長期股東。

萊斯解釋，執行長或其他高階管理人，每季獲得多少獎金，通常依據每股營收的多寡，也讓他們極力追逐數字。要在LTSE上市的公司，必須配合LTSE的薪資方案，以確保管理人薪資不受短期股票表現影響。例如，萊斯希望鼓勵公司接受股票組合，就算管理層離開公司還是涉入其中，促進他們做出有利於長期的營運政策。

此外，LTSE也希望可提高公司和投資者的資訊共享，例如研發經費。而為了鼓勵資訊公開，LTSE用投票權當作利誘，如果投資者提供受益人真實姓名、持有股票時間越長，可獲得更大比重的投票權。

萊斯認為，LTSE可消弭過去私人企業對上市可能帶來不良影響的疑慮，透過LTSE，他們可將精力專注於服務消費者，而非當今市場上那些破壞公司價值、令人分心的事物。長遠看來，大家可因此賺更多錢。

兩大挑戰：通過監管機關核可、說服公司上市

不過，想推動 LTSE，首先要面臨的難關便是如何通過監管機關SEC核可，特別是試圖改變現有遊戲規則。不僅如此，後續說服公司在 LTSE 登記上市也是一大挑戰。《Quartz》指出，公司可能會考量 LTSE 是否能提供足夠的投資活動而卻步，擔心無法獲得流通性和合理價錢。

有鑑於此，LTSE 也同意公司可於其他在美國規範內的市場上市，包含紐約證交所和那斯達克。在制度上，《彭博社》指出，萊斯的改革不見得能達到預期效果，例如，讓長期股東握有更大投票權，會讓股票收購變得更困難，最後受益的將是得意自負的管理人。

由於獲得 SEC 核可還需要幾年，LTSE 目前鎖定的不是 Uber、Airbnb 這類獨角獸新創，而鎖定有潛力在未來 IPO 的中型新創創辦人。「IPO 不會讓你失去創新能力」，正是他最有號召力的口號。

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。