Airbnb模式應用的極致?中國開始共享雨傘、衣櫃還有廁所衛生紙
Airbnb模式應用的極致?中國開始共享雨傘、衣櫃還有廁所衛生紙
2017.06.19 | 創業活動

除了共享房子(Airbnb、小豬、途家)、共享汽車(Uber、滴滴、摩拜、ofo等)、共享行動電源(小電、街電等),共享雨傘、籃球、廚房、玩具、衣櫥等等你能想像的、不能想到的全都來了——

1、共享雨傘

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圖/ 36 氪

共享雨傘是指企業在地鐵站點、商業區、居民區、校園、酒店等提供雨傘的共享服務,是共享經濟的一種新形態。 2017年初,中國共享雨傘公司漸漸初露鋒芒,在廣州、深圳及江浙滬一帶開始試運行。

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圖/ 36 氪

目前,IT桔子熱門專輯裡面就收集整理了6家共享雨傘領域的新創公司,其中有 4 家已經拿到投資。

這類雨傘的租借方式和收費模式與共享單車以及充電寶類似。以「魔力傘」為例,用戶只要使用手機掃描自助設備上的二維碼信息就能解鎖完成租傘,用完了搜下附近的傘點還傘。雨傘可以免費借用 15 天,超過期限後每 24 小時收 2 元。最初,這種傘需要 30 元一把的押金。近期這些共享雨傘與支付寶合作,芝麻信用分在 600 分以上的用戶可免押金。

當然,共享雨傘項目也受到很多的質疑,包括:缺乏技術壁壘、准入門檻低、缺乏可持續的商業模式、低頻等等。

但從另一方面看,我們生活中確實會遇到突然下雨,擠在地鐵站門口等雨停的情況,尤其是對於南方那些多雨的城市來說,共享雨傘不失為一種便利人們生活的模式。而且目前純線上流量的爭奪已經非常難了,如果能找到線下場景的用戶痛點,通過線下反哺線上,不失為一種比較好的策略。至於共享雨傘解決的痛點到底有多「痛」,商業模式是否可持續,還有待用戶和市場來檢驗。

2、共享籃球

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圖/ 36 氪

2017年4月25日,共享籃球出現在嘉興的一些籃球場邊,成為「共享家族」的新成員。而該籃球櫃正是由一家叫「豬了個球」的公司所投放。

豬了個球是一家籃球自動分時租賃平台,旨在為全中國5,000萬籃球好愛者提供便捷輕鬆高性價比的籃球自動租賃服務,主要部署在佔全中國80%以上的室外運動場館。據悉,豬了個球的共享籃球收費為2元/小時,押金費用為29元。

IT桔子的數據顯示,豬了個球於2017年5月完成1,000萬人民幣的Pre-A輪融資,投資方為馬笛兒投資。融資金額主要用於加快球場鋪設,升級優化後端管理系統及新一代產品的開發。

3、共享私廚

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圖/ 36 氪

主打私廚共享的新創公司在2015年O2O概念比較紅的時候,有好幾家公司都拿到了融資,如:回家吃飯、覓食網絡、媽媽的菜、我有飯等。但根據IT桔子收錄的信息顯示,媽媽的菜、我有飯、熊貓私廚以及小e管飯都已經關閉,而覓食網絡的最新融資時間距離現在已有兩年時間,且官網已經打不開,可能也停止運營了。

只有回家吃飯仍獨領風騷的進入了C輪階段,公司最早期的天使輪、A輪投資人分別是王剛和朱嘯虎,以及B輪又引入了今日資本徐新的投資。

回家吃飯是一個家庭廚房共享平台,致力於挖掘美食達人,與身邊飯友共享家庭美味。平台經過實地上門認證、衛生標準核查、專業服務培訓和上門拍照試吃等,已發掘上萬家民間「美食家」。家廚以配送、上門自取、提供堂食等多種方式,為忙碌的上班族,不願下廚的年輕人提供安心可口的家常菜。解決對健康飲食的需求與富餘生產力的對接問題,創造一種全新的生活方式。

而倒閉的幾家公司,一方面是在O2O概念火紅的時候,燒錢補貼,沒有控制好成本;另一方面是由於模式本身導致物流、服務以及安全衛生上存在硬傷,沒能好好解決。

4、共享玩具

兒童對於玩具的喜愛似乎是與生俱來的,看到新玩具他們就想要,但是沒玩幾天他們又會膩,因此很多有孩子的家庭裡都堆放了很多的玩具。孩子們長大後,這些玩具很多都會被丟棄,既浪費了金錢,也污染了環境。針對這一問題,「共享玩具」的概念應運而生。

共享玩具的「鼻祖」是來源於美國的一家公司——Pley,該公司成立於2013年,是一個主打樂高玩具租賃服務的網站,希望打造「樂高玩具領域的Netflix」,按月收取玩具租賃費用。用戶可以Pley的網站上面選擇孩子感興趣的玩具,由Pley公司郵寄到他們手上,等孩子玩膩後,再由父母將玩具寄回到Pley公司,然後重新選擇玩具,如此循環。

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圖/ 36 氪

在中國模仿Pley、做玩具共享的新創公司也不少。上面是根據IT桔子的數據庫整理的部分共享玩具領域的新創公司,其中融資額度最大的是玩多多,當然也有活得不如意的公司,像樂童網已經關閉,另外還有兜噠玩具和超人寶寶的官網已經打不開,也可能出現了問題。

共享玩具領域的新創公司也有接入芝麻信用的,例如:玩多多設定的芝麻信用免押分數為650分,當押金金額低於2,000元可以實現免押金。

同樣,共享玩具作為一個新生事物,不可避免的也會存在一些問題,例如:損壞玩具如何協商賠償、玩具的衛生安全問題等等,都需要創業者去解決好。

5、共享衣櫥

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圖/ 36 氪

對於愛美的女生來說,「共享衣櫥」真算得上是一個「福利」。大多數女生都喜歡買新衣服,總是覺得衣服不夠穿,但有很多衣服穿了幾次後就放在衣櫥裡面,再也沒穿過。共享衣櫥的出現,就巧妙地為廣大女性解決了穿衣服的這一痛點,它可能成為一種新的生活方式。

實際上,「共享衣櫥」的概念並不新鮮,它的「鼻祖」Rent the Runway早在2009年就已經在美國成立。Rent the Runway從禮服租賃起家,2015年開始轉向日常服裝的租賃,推出「無期限」套餐服務,每月用139美元即可租到日常穿著及首飾,來回的運費和乾洗費都由Rent the Runway承擔。

IT桔子的數據顯示,目前Rent the Runway已經跑到了E輪階段,公司的累計融資金額達1.774億美元。以Rent the Runway為目標,創業者和投資人們相信在中國至少也能誕生一家類似規模的企業。

我們從IT桔子的數據庫中收集整理了幾家在共享衣櫥領域的新創公司,它們大部分都還處於早期階段,其中有兩家公司(跳色衣櫥和Naive那衣服)的官網已經打不開,只有衣二三進入了B 輪,並且融資金額也是諸多玩家中最大的一個。

衣二三的前身叫久物,主要做禮服和包包的租賃,2015年年底轉型為「衣二三」,開始做日常服裝,定位於為一二線女性白領提供時尚服裝租賃服務,用戶通過包月訂購的方式成為會員後,即可在平台上不斷換穿時裝。目前衣二三也接入了芝麻信用,芝麻信用分在650及以上的用戶,可以免付300元押金。

投資衣二三的IDG副總裁樓軍提到,「這個模式有意思,但從禮服切入肯定是不對的,我們覺得日常裝市場才有戲,橫向比較觀察了一下,大家的規模差不多,所以我們最後決定,誰能最快轉型到日常穿著,我們就投誰。」

當然,共享衣櫥的市場在中國也才剛開始,用戶接受它還需要一些時間。畢竟很多衣服都是貼身穿的,衛生和健康問題就成為用戶最大的擔憂。儘管這些平台都宣稱衣服是經過「五星級」水準清洗消毒的,但是讓用戶跨過心理的那道障礙,可能還需要一定的時間。

看吧,我們的生活已經完全被「共享經濟」包圍啦!

Uber和Airbnb將共享經濟的概念和生活帶到了全球,同時這兩家公司也得到資本市場的認可,Uber的估值高達680億美金,是全球估值最高的未上市公司,而Airbnb的估值大約310億美金,也牢牢佔據著全球未上市公司估值榜的前5名位置。

而聰明的中國人將共享經濟的概念充分發揮到了極致,共享單車、共享充電寶、共享籃球、共享私廚、共享雨傘⋯⋯

尤其是共享單車,被在中國的留學生們評為「中國新四大發明」之一,摩拜單車甚至都出現在了網路女皇Mary Meeker最近發布的報告裡。中國人已經甩開了「Copy to China」的標籤,轉向了「to China Copy」,就連矽谷也對共享單車專案感到嘆服。

同樣,共享經濟類項目在中國資本市場也頗受歡迎。中國最具代表性的新創公司——滴滴的估值已經達到500億美元,在IT桔子的「千里馬俱樂部中」,它是除開螞蟻金服外中國估值最高的未上市公司。同時滴滴在全球未上市公司的估值榜上,也僅次於Uber排在第二名(除去螞蟻金服)。另外,像共享房屋的途家網,以及共享單車品牌ofo和摩拜也都已經成長為獨角獸。可見,共享經濟類項目的成長速度以及在資本市場上的表現都十分驚人。

「共享式生活」已經無孔不入啦!

也許有一天我們可以什麼都不用買了,想想還有什麼可以共享呢?

在發稿之前,筆者又看到「共享式生活」家族再添一名新成員——共享廁所衛生紙,入局共享廁所衛生紙的是某製造業公司的生產經理金德華,他在網上看到不少關於免費廁所衛生紙遭遇文明尷尬被順手牽羊帶走的報導後,萌生共享廁所衛生紙的創業想法:將類似於自助售賣機的出紙機投放在公共廁所,用戶下載App掃碼即可免費獲取一包手帕紙。

大家認為可行嗎?

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #共享經濟
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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