估值上看65億美元!來自貴陽「貨運界Uber」,如何稱霸卡車物流戰場
估值上看65億美元!來自貴陽「貨運界Uber」,如何稱霸卡車物流戰場

在貴州數博會囊括騰訊、阿里巴巴、Google等重要大廠的主展區內,只有一間是真正發跡於貴州,並成為貴州唯一一間入圍《2018年中國獨角獸企業榜單》的企業。它是被稱作「貨運界Uber」的滿幫集團,同時也是貴州發展大數據所扶植起來的模範企業案例。對此,滿幫副總裁徐強表示:「滿幫是數字經濟產業的代表,更是貴州大數據發展的一張亮麗的名片。」

滿幫
滿幫副總裁徐強表示:「滿幫是數字經濟產業的代表,更是貴州大數據發展的一張亮麗的名片。」
圖/ 蔣曜宇

大數據服務卡車司機,滿幫成全球最大公路貨運智慧平台

2017年中國GDP總額超過12兆美元,其中物流的占比約為15%。對於有著3,000多萬名貨車司機的中國來說,卡車貨運是一個龐大卻又碎片化的市場。絕大多數的司機都是個體戶,缺乏一個統整貨運需求資訊的平台。滿幫看到了這個痛點,運用大數據,有效提升運送流程的效率。

走進滿幫集團位於貴陽的總部,方形的巨大空間裡,有三面牆布置了寬廣的螢幕,上面顯示全中國此刻的貨運需求表單,每分每秒都在跳換。使用滿幫的服務很簡單,司機們只要下載App後進行免費註冊,就可以看到貨主所提出的運貨需求,透過AI運算,司機們也能更加精準找到適合自己的運算貨品。

滿幫
滿幫App的操作頁面。貨主會顯示自己的需求例如車種、地點及希望送達時間等。司機可以自由選擇適合自己的貨運配送需求。
圖/ 蔣曜宇

徐強說,透過這樣的精準匹配,司機找貨的時間從2.27天縮減到0.38天,平均路程從9,000公里上升到12,000公里,平均收入則增長了20%。此外,徐強也強調,物流行業是一個傳統產業,沒有建立起誠信體系,導致貨主與司機間時常發生爭端。因此,滿幫也引進信用積分制度,成功地讓行業糾紛率下降,提升整體物流效率。

滿幫現在是全中國,乃至全球最大的公路貨運智慧平台。截至目前,平台上經過認證的貨主會員有160萬、司機會員650萬,業務覆蓋全中國一共339個城市。去年他們也得到軟銀、Google與紅杉基金等國際大廠與創投基金的融資,獲得19億美元,也使公司目前的估值來到65億美元(約新台幣2015億元)。

未來規劃:向海外發展、研發無人車

在這樣一個大企業的背後,貴州政府提供什麼樣的協助呢?徐強表示,政府給了他們全方位的協助。在資金方面,他們得到國有投資基金的挹注;在人才方面,政府也向滿幫推薦大量的優秀大數據科學家及技術人員;在拓展方面,政府也協助宣傳滿幫到不同省份、甚至是海外地區。

身為貴州發展數字經濟的收益者,徐強也提供滿幫自身的例子,解釋大數據如何協助貴州在過去五年內迅速脫貧。他說,滿幫透過大數據的搜集,針對貴州貧困山區的農產品進行精準匹配,幫農家找到合適的賣家,並利用高效率的運貨調度來運輸產品。「我們把這稱為『黔貨出山』,是滿幫對貴州的回饋,」徐強說。

未來滿幫也計劃要往其他國家發展。徐強表示,目前他們已在開發一些不同語種的App平台,其中包含俄語和越南語。此外,他們也將進一步開發大數據及AI運用,投入研發無人卡車,意圖成為這個創新領域內的新玩家。

「滿幫投資並共股一家做無人駕駛卡車的矽谷新創公司plus.ai,目前已經在北美及蘇州進行路測,」徐強說。雖然短期內還沒辦法正式上路,但相對於一般無人車必須適應城市裡複雜的路況,在封閉的高速路段及貨運通道上駕駛的無人卡車,會更早被實現。

滿幫
滿幫集團總公司的門口屏幕上,顯示著每一刻全中國的貨運需求清單。
圖/ 蔣曜宇

公司尚未收支平衡,補貼戰非長久之計

不過滿幫的前景也不完全是一帆風順,他們的營收主要來自客戶,主要是在平台上使用長途貨運服務的工廠及貨主等,卡車司機註冊成為平台會員免收費,只有在利用平台上部分服務,例如在使用線上支付系統加油時被抽取少量佣金等。截至目前,滿幫都尚未達到收支平衡。

如同瑞幸咖啡、滴滴打車等中國近年來迅速竄紅的大企業,滿幫主要也是透過補貼的方式迅速搶占市場,而滿幫在貨運界獨大的姿態,也引來一些質疑的聲浪。未來滿幫是否能轉虧為盈是觀察重點,目前他們已開放其他服務項目,如開放借貸、建立自有支付工具等。

外界也關注他們何時能達到盈利,畢竟如果擁有更大資本額的阿里巴巴、騰訊等BAT公司也想加入卡車物流的戰場,滿幫能否與巨頭抗衡,將會是一大考驗。

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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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