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

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業，如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者，老師傅退休、新人才接不上的現況，更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具，許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出，全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元，每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失，只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉，老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口，正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發，歷經近十年研究與工廠驗證，嘗試把老師傅腦中的射出經驗，轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型，解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI，射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備，不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後，生產現場仍得依產品、材料與機台特性，調整溫度、速度、壓力、位置等條件；即使使用同一種塑料，不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處，不只是記住參數，而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的，就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後，第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統，工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊，sMolding 便能計算第一組成型參數；若試模後出現產品缺陷，再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點，但不知道路怎麼走，導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言，這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例，傳統方式需 7.5 小時，導入系統後縮短至 2 小時，材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤，整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步，真正進入量產後，工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損，都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組，透過射出壓力數據持續監控品質，並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之，AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」，進入量產後還能因應製程變化持續修正，進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局，桃園如何助攻智穎智能跨過0到1？

但要讓 AI 真正走進工廠，智穎智能採取 SaaS 訂閱模式，將核心運算留在雲端持續學習與更新，降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備，因此智穎智能的方案既能導入既有設備，也能與射出機、控制器業者合作，在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌，就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言，AI 真正走進製造現場的關鍵，在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言，降低導入門檻還不夠，更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言，桃園不只是公司所在地，也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說，第一個就是要經費、要人才、要場域，再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期，團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源，降低早期研發與營運負擔。更重要的是，桃園密集的製造業聚落，本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業，智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」，成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入，合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言，第一個願意開放場域的客戶，意義遠超過第一筆營收。

如今，從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次，完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示，透過市府帶領團隊前往日本神戶，智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下，團隊成功對接了神戶知名加速器，更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局，為下一階段海外市場拓展做準備。

AI 解決「怎麼生產」後，下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」，張詠翔看到的下一個問題，是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他，如果我的產能多了 20%，但沒有多 20% 的訂單，我何必要做那麼快？

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家，品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商，也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商，讓品牌端能依條件尋找供應商，也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務，初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究，到桃園工廠提供第一個實際驗證場域；從把老師傅經驗變成 AI「導航」，再走向能自行修正製程的「自駕」，智穎智能試圖數位化的，是製造業最難被保存的資產：人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散，這套從桃園工廠磨出的 AI，下一步不只要替老師傅找到數位接班人，也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源，將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去，讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。