是誰真正擊倒了摩拜單車?
是誰真正擊倒了摩拜單車?

曾經,摩拜是我最看好的物聯網營運商。

不僅因為它是「共享經濟」風口上最炙手可熱的角色,更是因為它的營運模式,很接近電信營運商,具備長期健康成長的特質。

作為一家網路公司,摩拜主要的收入來自於前向收費(從使用客戶那裡收錢),而且基於連接開展營運,怎麼看都像是電信營運商的升級版。

如果這種模式成功,那麼電信營運商領域積累的人才和經驗就有了用武之地,而電信營運商也可能找到自己進一步進步的空間。

去年,在和很多人討論共享單車時,我曾經堅定地認為:共享單車兩巨頭玩的是不同的生意經,如果時間夠久,按照互聯網模式發展的ofo,一定會輸給搞精細化營運的摩拜。

ofo小黃車
圖/ ofo

遺憾的是,4月初的一則傳聞最終成為現實,摩拜被美團收入囊中,經營管理團隊隨即調整,原來的前向營運方式難以持續。

我並不是說美團管不好摩拜,而是覺得自此之後,營運模式的質變會讓摩拜變個樣子,很可能不再是個物聯網營運商了。

帶著些許遺憾,我第二次去盤點某一家網路公司的歷程(上一家是滴滴打車)。

共享單車的興衰

2016年4月,摩拜單車在上海上線,在APP上實名註冊,繳納押金即可租用的模式,讓人眼前一亮。

而在此之前的2015年6月,ofo就在北大推出了共享計劃。

可以說,在共享單車興起之初,兩家之間的合作大於競爭,盡量避免相互攻擊和比較,畢竟是在一起做大市場空間,尤其是在輿論方面,既要引導客戶和監管部門接納新鮮事物,又要斥責那些破壞共享單車的「壞用戶」,還要吸引投資者的關注和參與。

沒有直接對壘,並不等於兩家公司不相互較勁。尤其是20016年下半年到2017年上半年這段時間裡,兩家公司交替發布融資成功的信息,讓人目不暇接。

此時,共享單車已經成了熱門生意,除了紅黃之外,街上充斥著五顏六色的自行車和各色投資者,他們紛紛憧憬著,將這一低門檻的業務發展到一定規模,然後被大佬收購。

他們等來的不是接盤俠,是交通部等十部門聯合發布的《關於鼓勵和規範互聯網租賃自行車發展指導意見》。

隨著對營運的監管規範化,共享單車的營運成本越來越高,越來越多的玩家退出,市場上除了兩巨頭還繼續發聲,其他聲音漸漸消失。

此時,市場上時不時傳來兩家共享單車企業合併的消息,貌似滴滴和快的合併的故事又要重演。

然而,2018年3月,ofo宣布融資8.66億美元,領投的是阿里巴巴,這則消息讓兩公司合併的可能性迅速降低。

半個月後,就出現了文章開頭提到的場景:雖然CEO王曉峰投了反對票,但是根據遊戲規則,美團還是如願將摩拜收入囊中。

摩拜的營運邏輯

曾經有人比較兩家公司的領軍者認為,ofo的創辦人是從校園直接創業,沒有路徑依賴,所以更有敢想敢幹的網路思維,在試錯中前行;而摩拜則是傳統產業專業人士轉身,三思而後行,所以走的每一步都是相對完整的解決方案。

而我一直覺得,兩家共享單車企業是不一樣的經營模式。

ofo走的是互聯網的路子,做平台實現人與車的連接,把入口做大到一定規模之後,透過平台獲益。

摩拜則是基於人與車的連接,透過開展精細化營運,在較長周期內持續獲取收益。

將摩拜的營運流程和規則與營運商進行對照,會發現很多相似之處:都有訂單管理、計費結算、預存和套餐、客戶服務以及投訴處理等等。

甚至連摩拜創造的「紅包車」,也可以提煉出營運框架模型:根據車輛活躍度選擇和發放紅包,被定義為「紅包車」的多是難以被發現的車輛,被紅包吸引的騎行者成了車輛的啟動者。

透過IT手段節省了尋找和搬運的人工成本,這不就是傳說中的資源管理嗎?

猛一看,兩者都是互聯網創新領域的獨角獸,但在事實上,一個玩的是短平快,另一個卻是打算跑馬拉松的。

ofo車輛製造成本低,能夠更快地將資源部署到位,再結合互聯網的宣傳迅速收割入口流量;而摩拜立足於長期經營,所以車輛質量、投入規模、產品優化等,都是基於數位化營運,圍繞改進和提昇營運效率是核心。

摩拜的理想很豐滿,但是殘酷的現實是:企業的規模和業務量以超常規的速度發展起來了,但在營運和管理方面積累和沈澱不足。

作為一家營運企業,當營運管理能力跟不上業務發展速度時,各種問題就暴露出來。

成也資本,敗也資本

在企業家眼裡,企業就像自己的孩子一樣,希望他健康成長,走得更長遠。

而對於資本來說,投資企業就像養豬,盡快催肥然後賣掉,再去尋找下一頭。

這個比喻也許不雅,也許會讓人不爽,但至少對於某些場景,是非常形象的比方。在互聯網的世界裡,很多創新可以在資本的推動下,讓理想成為現實。所以,尋找投資是創業者必須做的事情。否則,在如今的市場環境下,光靠自己的力量,再好的創意也很難落地。

看起來投資者是大爺,其實他們也不容易,既要從浩如煙海的專案淘到真金,還要幫助投資的企業成長壯大。要獲取回報,而且最好是高額回報,投資者的付出並不比創業者少。

在這個遊戲中,企業發展的各個環節都可能被加速或者放大。

就像用化學原料催化動植物加速成長,生長周期短了,產量上去了,然而並不是所有的都能催化,基礎打不牢,就很難蓋起高大的建築物。

對於摩拜來說,初期借助資本獲得發展動力,在研發、生產、佈局等方面得以超常規發展。發展到一定規模時,理論上企業應該潛心梳理沉澱經驗,優化營運規則和管理,為下一階段的突破積蓄力量。

然而,從資本和競爭的角度看,2016到2017年上半年這段時間正是摩拜和ofo較勁的關鍵時期,如果任由各個城市被小黃車覆蓋,客戶沒了,再好的營運計劃也是白搭。

此時,摩拜只能按照互聯網的發展節奏做事,進一步融資,獲取和ofo抗衡的資源和裝備,然後簡單粗暴地砸錢、造車,讓摩拜單車佔領每一個街口。

也許摩拜的經營者期待著能喘息一下,調整好呼吸和步伐後再接著跑,但是無論是ofo帶來的競爭壓力,還是資本給與的成長壓力,都在鞭策著摩拜狂奔下去。

也許有人會指責摩拜經營不善,比如租用了那麼多倉庫,不僅需要支付租金,還降低了車輛的營運效率。不可否認,這些都是可以改進的地方,但是對於一個剛剛成長起來,還在競爭中不斷摸索還要快速成長的企業來說,我們是不是對摩拜有些苛責?

結語

以共享經濟為代表的互聯網浪潮之下,投資者才是真正的玩家,各種概念的公司只不過是他們遊戲的工具和表演的舞台。

翩翩起舞的ofo背後,也是強大的資本在支撐,如果沒有它參與,共享經濟不會那麼熱鬧,摩拜也不會引入那麼多投資。

如果ofo堅持不住,也許摩拜的營運之路還能走下去;如果投資者的耐心再多些,摩拜做得再好些,也不會有最後的一幕發生。

可惜,沒有那麼多如果,事實就是事實,真實地發生了。

故事如此之透明,參與各方如此之坦蕩,足見只有陽謀,願賭服輸。

時也,運也,命也。

本文授權轉載自:鈦媒體

關鍵字: #共享經濟
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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