中國創業進行式 : 經理人的賽道理論
中國創業進行式 : 經理人的賽道理論
2017.09.27 | 創投

這是《中國創業進行式》系列連載的第七篇文章。算一算,離開北京也已經快要一年的時間了。說真的以大陸變化瞬息萬變的程度,我對於大陸的理解說不定只能當作是歷史印象。不要說一年,在北京,一個月就有翻天覆地的變革,更不用說發展最快的深圳,其瞬息萬變的程度,以周或日為單位,都是可能的。在定位為科普文章的專欄裡,取材僅著眼在大方向上,與正在發生事情,還是有程度上不同。

經理人的賽道理論

從上一篇的賽道理論講起,這一篇我們要講當比賽接近終點線時,中國的資本家和創業者會採取什麼樣的策略。這一次,我們來看看網約車大戰的最終發生了什麼事情。

2016下半年,中國互聯網圈最大的新聞,莫過於在網約車法律地位確立後的幾天,滴滴出行收購了優步(Uber)中國,天下一統。歸功於中國的賽道理論,他們也成為唯一的一間同時獲得BAT三巨頭 (百度支持Uber中國、阿里巴巴支持快的打車而騰訊則支持滴滴打車) 三巨頭投資的企業。

值得注意的是,在這個案例裡面,賽道理論不僅僅是資本的投入,連公司的經營者都有密切關係:聯想集團創辦人柳傳志的女兒柳青是滴滴打車的總裁,而Uber中國區的戰略負責人柳甄則是其姪女,聯想控股本身則是滴滴、快的、Uber中國三巨頭之外的領導出行品牌神州專車的主要投資人。柳氏一門早已主宰了整個中國網約車產業。

作為全球「反Uber聯盟」的盟主,在這次的合併之前,滴滴投資了全球主要的網約車公司,包括美國Lyft、印度Ola和東南亞Grab,它們共同的目標是互通各自在地的網約車,封阻Uber全球化。

然而,這次的合併不僅滴滴與Uber的雙方執行長互相成為對方的董事會成員,在滴滴對Uber的投入金額上,也遠超過本來「反Uber聯盟」的投資總額兩倍以上,等於狠狠地賞了原本的夥伴關係一個耳光。

資本無情,又再次得到映證。

既聯合又鬥爭

讓我們把時間倒轉一些,回到2015年上半年,當時中國互聯網圈最大的新聞,圍繞著網約車這個主題。兩間加起來市佔率將近100%的公司,滴滴打車和快的打車合併了。

除了意味著「養套殺」的第三階段來臨,稍早在流血削價競爭階段享受補貼福利的乘客與司機,開始準備被壟斷公司當肥羊宰,合併也給了關注產業的吃瓜群眾很大的想像空間:兩大巨頭股東阿里巴巴跟騰訊,終於要坐下來談合作了。

首當其衝的,就是地圖業務。過去在騰訊的支持下,滴滴打車內建的,是主要投資人開發的騰訊地圖。然而,在全資收購高德地圖的阿里巴巴跟著快的打車加入滴滴出行董事會之後,故事變得不一樣了。

阿里一方面佯投了滴滴的主要競爭對手神州專車,並達成戰略合作協議,以逼迫滴滴董事會正視此事。另一方面,聯合螞蟻金服主導下一輪的融資,在恩威並施之下,將主要的地圖供應者換成高德地圖。

這場戰爭一直延續到了今天。2016年初,據聞滴滴想要翻轉依賴高德等第三方地圖供應者的情勢,重新奪回主導權,因而有意收購騰訊地圖,卻在董事會上被阿里強勢否決,這個消息在對外公關操作上,自然是被嚴正否認了。

然而,今年初的幾個新聞,似乎可以推斷此事並非空穴來風。高德正式對滴滴發起訴訟,除虛假宣傳外,最主要的訴訟,都是針對滴滴挖角高德的核心研發高層主管,所提起的不正當競爭訴訟。

擋人財路如殺人父母,哪怕是自家人,也要同室操戈殺個血流成河。中國人的哲學就是鬥爭哲學,自古至今皆然。

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關鍵字: #地圖導航
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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