不只吃下全世界,Uber還為網路企業打開中國大門
不只吃下全世界,Uber還為網路企業打開中國大門
2016.08.10 | 科技

Google和Facebook都做不到的事情,Uber做到了。

有人認為,這次滴滴出行收購Uber中國,是Uber創辦以來的一大挫敗,但與其說是滴滴吃下Uber中國,倒不如說是Uber吃了全世界。而Uber這場成功的謀略,就像是為其他非中國網路公司,打開了通往中國市場的另一道門。或許這稱不上是康莊大道,卻會是更有把握的一條路。

Uber
(圖說:Google、Facebook都進不去的市場,Uber進去了/圖片來源:Automobile Italia)

中國有超過13億人口,是全球最大的經濟體,如果沒有中國市場,你很難說你擁有全世界。但細數世界幾大網路巨擘,不論是較早期的Yahoo、Amazon,還是後來的Google、Facebook、Netflix,進中國一直都是一道無解難題,直到「Uber中國」的出現。

##兵敗中國?其實Uber現在才是真正擁有中國市場

雖然,就表面上的結果來說,Uber中國狂燒超過20億美元(約合新台幣633億元),最終還是落得賣給滴滴的命運,似乎是打了一場敗仗。但實際上,在這次合併之後,Uber預計可以持有「新滴滴」約17.7%的股份,也就是說,Uber其實比先前還更真真實實的擁有中國市場。

或許,17.7%的比例看來不高,但可別忘了,中國是一塊多大的餅,單單是滴滴出行,目前的日接單量就可以上看1600萬筆,研究機構羅蘭貝格還預估,到了2020年,中國網路預約車市場還將成長超過5000億人民幣(約合新台幣2.4兆元)。

再以財務面來看,兩家公司合併後,新滴滴的估值上看350億美元(約合新台幣1.1兆元);第二,新滴滴幾乎獨佔了整個中國網路預約車市場,代表燒錢補貼大戰也將同步告終,「賺錢」應是指日可待。這也是為什麼過去那些總是質疑Uber估值過高的創投、分析師們,在Uber補上中國這塊版圖後,如今紛紛改口,認為Uber先前625億美元(約合新台幣2兆元)的估值太低。

回頭來看,Uber究竟是如何走出這一局棋?

2015年,負責Uber全球營運的資深副總裁Ryan Graves來到中國尋找負責Uber中國業務的總經理人選,當時他就很清楚,在這塊土地上存在太多無法可解的難題,但即便早已認清這樣的事實,他還是決定擁抱這些問題,一次又一次的挑戰。而從他這樣的態度和一連串舉措來看,其實你可以合理推測,他心中早已寫好一套劇本。

##只要讓滴滴「夠痛」,就可以成就一筆划算的交易

當然,Uber憑藉的也可能只是身為全球估值最高獨角獸的那一股自信,認為終究會有一絲機會可以征服中國市場;但更有可能,Uber其實一直都知道,即便Uber中國無法自己拿下中國的半壁江山,只要他能讓滴滴「夠痛」,讓滴滴不得不出手併購,終將會成就一筆划算的買賣。

滴滴出行
(圖說:併入Uber中國後,新滴滴的估值可能會上看350億美元/圖片來源:滴滴出行官網)

而要讓滴滴不只是芒刺在背,更是痛入骨髓,最直接的方法,就是跟進補貼。

這一招對一般的新創來說或許很難,但對於不愁沒錢花的Uber而言,卻再簡單不過了。即使這樣的補貼競賽,一年就要燒掉10億美元(約合新台幣316億元),但相比於未來數以百億美元計的市值增長空間,這筆錢也只是九牛一毛。

事實上,就在滴滴和Uber中國燒錢競賽的這段期間,兩邊各自募資,估值早已經跟著水漲船高,而現在,兩者合併,Uber成功掌握部分中國市場,更成為Uber給投資人的完美故事,因為現在就連最困難的中國市場,他都拿到了。

在Uber這件事情之後會看到什麼趨勢呢?所有獨角獸會開始知道,什麼叫做進中國?真正應該追求的未必是在中國擁有一家獨立的公司去硬闖,而是像Uber一樣,成立一個獨立於全球總部之外的中國公司,然後想辦法寄居在這些中國網路巨擘身上,借道去擁有一部分的中國市場。

甚至,這也不會只是新創獨角獸的模範,連Facebook都可能在這個模式下找到破口。

##循Uber中國模式,誰將寫下下一個中國故事

持續成長的Facebook,雖然一直在擴大對世界的掌控權,但Facebook創辦人Mark Zuckerberg至今仍無法回答華爾街的一個問題就是:「Facebook什麼時候要進中國?」中國對Facebook而言,至少會是市值再大幅成長千億美元的最好故事,所以我們看到Mark Zuckerberg不只勤學中文、多次造訪中國,甚至也在北京置產,但這些「示好」的舉動,可能都不及成立一家獨立於總部之外的「Facebook中國」來得有效。

而要想在中國找到合作夥伴,對Facebook應該也不會是難事,如以BAT(百度、阿里巴巴、騰訊)三巨頭來看,一直無法補上社群這塊缺口的阿里巴巴,就是可能的對象。

當然,Facebook如果這麼做,那存在於中國的勢必會是一個變形的Facebook,屆時輿論攻擊恐怕也將隨之而來,而要如何像Uber做到既惹人同情,又能獲取實際利益,勢必要有縝密的策畫安排。

此外,以Uber這次的案例來說,若非Uber中國的股東組成,和滴滴出行的股東結構有不小的重疊,兩邊的談判也未必能夠進行地這麼順利。

但可以想像的是,在Uber之後,不論是Facebook也好,Netflix也罷,一定還會有更多非中國的網路公司會嘗試循著類似的路徑,寫下自己的中國故事。

往下滑看下一篇文章
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓