Uber中國賣給了滴滴，Uber俄羅斯也賣給了當地叫車業者Yandex.Taxi|數位時代 BusinessNext

Uber中國賣給了滴滴，Uber俄羅斯也賣給了當地叫車業者Yandex.Taxi

繼中國市場後，Uber也把俄羅斯業務，賣給了當地業者Yandex.Taxi。

繼中國市場後，Uber又把俄羅斯業務「還給」了本土版「滴滴」。

據彭博社報導，Uber與其俄羅斯競爭對手Yandex NV正合併他們的出行業務。當地時間週四，Uber發表聲明稱，將投資2.25億美元給一家新合資企業，占股36.6%，而Yandex以1億美元，占新公司59.3%股份，該合資公司總價值為37.3億美元，目前暫時尚未命名。

雙方聲明，Yandex.Taxi俄羅斯的老大Tigran Khudaverdyan，將擔任合資公司CEO。新公司將有權在該地區使用Yandex.Taxi、Uber兩個品牌，相應兩個App也可繼續使用，只是司機端整合稱單一平臺。

彭博社援引給投資者準備的講稿指出，目前在俄羅斯，Yandex.Taxi年度總訂單額（gross bookings）為10.1億美元，Uber為5.66億美元。業務合併後，兩者每月能處理3,500次乘車需求，未來將向哈薩克、亞塞拜然、亞美尼亞、白俄羅斯和格魯吉亞等地拓展業務。雙方還將共同運營UberEATS食品送貨服務。

預計該交易將在今年最後三個月完成。交易公佈後，Yandex股價漲幅15%至1881盧布（約合新台幣952元），創歷史新高。

無論是合併業務的「姿勢」，還是合併後「用戶」保持兩個App，司機端統一的營運方式，這幕宛若去年在中國市場上演的翻版。

在中國共用汽車的大戰中，Uber損失超20億美元後，終「繳械」退出中國市場。Uber全球與滴滴達成戰略協定，雙方將相互持股，成為對方少數股權股東，Uber中國的品牌、業務、資料等全數資產，由滴滴全盤接手。

俄羅斯是Uber第二次從主要市場撤退，這很可能成為Uber在其他大型，競爭激烈出行市場的前兆。彭博社援引兩位知情人士稱，有投資者日前提出Uber在印度和東南亞持續虧損的問題，並私下問他們是否與市場領導者Ola和Grab達成交易會更好。有Uber離職員工告訴36氪，Uber接下來或也會從印度和北亞市場退出。

Uber最近糟心事還很多。高階主管頻頻離職、性醜聞、專利官司、暗算競爭對手醜聞等，創始人Travis Kalanick還被迫離職。

為緩解投資者擔憂，日前Uber的確做了些改變。

6月底，Uber首次允許司機通過Uber App收取小費，作為決心180天變革的一部分。此外，Uber還將為司機提供賺更多錢的機會。如若乘客讓Uber汽車等待時長超2分鐘，將按時間收取費用；以往乘客叫車後5分鐘若取消訂單，司機才能獲得5美元補償費，之後時間將縮減至2分鐘。而與Yandex達成合併俄羅斯業務的協定也是Uber努力改善收入，縮減損失，處理其法律問題的一部分。

與此同時，財務方面似乎有向好發展的趨勢。華爾街日報援引Uber公司稱，Uber今年第一季度營收為34億美元，環比增長18％，Uber總預訂量也增長9%。同時，Uber虧損達7.08億美元，較前三個月9.91億美元有所收窄。

還有一個好消息是，幾天前，Waymo撤銷了對Uber 4項專利指控中的3項。一切似乎在慢慢回歸正軌，Uber的改頭換面是否能助其重歸往日輝煌呢？

本文授權轉載自：36 氪

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。