新創公司商業發展的關鍵指標|數位時代 BusinessNext

譯者導讀：找出公司的關鍵業務指標，是一件非常重要的事情，不僅有助評估公司的健康狀況與成長情形，更能使團隊內的成員保持方向一致與同步，建立共同合作與高速成長的企業文化，進而朝著成功邁進。

每個企業都應該有一組定期追蹤的指標(MEtric)，這些指標可能包含了與營收有關的項目，如我們曾經談過的現金、收入、利潤等，但可以被評估的指標，可不僅止有這些而已。

當公司正在開發第一個產品或服務時，這些指標應該與產品開發有關，如開發資源、完成的功能、已知錯誤等等，一旦產品或服務正式上線後，指標可能就轉移到客戶、每日活躍使用者、客戶流失、免費試用、轉換率(從免費變成付費使用者的比例)等。

隨著業務的成長與發展，你可以蒐集給團隊的資料就越多，但如果你不留心的話，你的團隊很有可能會被數據壓垮。

因此，精煉出商業發展的關鍵指標就變得十分重要，通常4~6個指標就足以判斷整體公司的健康狀況和成長軌跡，團隊也最好專注在這些指標上。

我們投資的公司Meetup早已學會專注在那些成功的Meetup團體，這些團體非常活躍、定期地聚會、會員數越來越多、付給Meetup的錢也越來越多。Meetup可以專注於像是每月獨立訪問者、新的Meetup團體、總註冊會員數、營收、獲利、現金等數字。他們蒐集數據並與團隊分享，但他們認為最關鍵的業務指標，是那些成功且運作良好的Meetup團體。

有時候，最關鍵的資料反而是最難搜集的，Twitter知道所有推文在每天、每月、每年的總瀏覽量，是判斷網絡觸擊量的最關鍵資料，但是太多的推文是在第三方的服務、網頁、APP上瀏覽的，蒐集這些資料是非常困難的，Twitter現在才開始測量這些數字。

多數公司的關鍵業務在於營收來源(drivers of revenues)和成長，但並不是所有的公司皆為如此，Etsy花了許多氣力在關注客戶服務指標，這是一個成本中心(cost center)而非營收來源，但公司知道客戶服務對於市場健康來說是至關重要的，因此客戶服務指標是他們的關鍵業務指摽。

我認為將商業發展關鍵指標各自切開來看，是非常不合理的事情，銷售指標應該與開發部門共享，客服指標應該與財務部門共享。

有些公司會買一個大螢幕掛在辦公室的牆壁上，用來公佈他們的關鍵指標讓每個人都看得見，我很喜歡這種方式。但我也喜歡透過定期的Email，讓人知道公司的關鍵業務指標和成長情況。而當然的，這些指標應該與董事會和主要投資人共享。

在發布財務預測(未來幾週我們會談到這主題)時，你應該包含你對商業發展指標的預測，這些指標不僅能夠幫助預測，也有助於公司建立在時間軸上的整體進程。

定期評估公司業務發展的關鍵指標是一個好主意，我建議至少每年一次，大概在編列年度預算(未來幾週我們也會談到這主題)前後，

隨著業務的成長與發展，預計你每年都會改變這些指標，不要只是一昧地加入新指標，你也應該把沒用的舊指標拿掉，你所追蹤的關鍵指標的數量應該保持精簡，好讓團隊成員能夠隨時記得，

在制定指標時，少即是多。

持續追蹤商業發展關鍵指標的理由有很多，但最重要的理由是：文化因素，當關鍵指標朝向對的方向時，能夠讓所有員工方向一致，讓負責不同業務的人彼此同步，進而引領至成功的文化。而當業務目標達到新的里程碑時，一定要好好慶祝一番。雖然這些東西聽起來很蠢，但在建立一個共同努力、迅速成長企業文化時，是非常重要的。

本文作者為MBA Mondays，譯者為林廷恩，原文編譯自〈Key Business Metrics〉。

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。