非營利組織的公關危機處理策略，以購屋新聞為例|數位時代 BusinessNext

近日，國內一家知名的非營利組織，以數億元在市區購屋的新聞引起了輿論批評，有正有反。讓我們從這個案例來做個簡單的探討，非營利組織可以如何處理這一類型的公關危機，甚至是面臨公眾對於該品牌的信任感產生某種程度的減損時，組織應如何因應。

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以下幾個步驟，是剖析非營利組織的公關危機與制訂公關策略的建議，以此次的購屋新聞危機處理為例。

問題與狀況分析

依據非營利組織對外發布的聲明，購屋是累積數年的民眾捐款，財務透明，可供檢驗。這個聲明處理了「法理」，卻沒有處理「人情」。引發社會譁然的是這幾年此非營利組織並未在辦公地點與購屋計畫的部分向公眾溝通，也許認為沒有必要，也許是以為已經做好溝通。

要提醒的是，在財報有編列，不代表有跟公眾雙向溝通，於是公眾無論有沒有捐款，第一時間看到新聞，難免產生疑慮。有些捐款者相信非營利組織，也支持購屋，然而這次危機在於輿論中確實出現負面批評，甚至非營利組織也對外表示，志工接到民眾退捐及指責的電話。

防止擴散與回應

在危機發生後，過往所謂的黃金24小時，在社群媒體與自媒體蓬勃發展的時代，時間已經縮短為黃金1小時。

這1小時，公關要做的是防止危機的擴散，也就是「止血動作」。

首先要先確立新聞稿的訊息，第一是檢視非營利組織的宗旨，找出成立宗旨與此次危機之間的關聯。公眾對於非營利組織的品牌認知，有心理投射的角度，而觀感往往不是理性的。

第二是決定策略。 如果策略是堅持專業判斷，購屋為必要，新聞稿與記者會就要清楚說明決策過程。如果策略是動之以情，就必須找到社會公眾認同的人物來為組織發聲。策略可以有不同，但是要正確而快速地回應，不要偏離溝通主軸。

保持互動與修復信任

非營利組織除了官網，同時也經營粉絲專頁，在發生品牌危機的時刻，社群媒體將扮演相當重要的角色。

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切忌在粉專上無視於新聞發酵，繼續發布日常排定的發文內容，這會導致更多不理性的批評聲浪。即使保持一般內容發文，粉專仍然必須開始回應關於購屋新聞的後續留言。

不回應是糟糕的作法，更糟糕的是一味地強調官方說法，而非聆聽公眾的意見。 為了修復信任感，非營利組織在媒體上、在社群上，必須要更為快速地與媒體及公眾互動。

加強傳遞品牌定位

很重要的一點是，

在與媒體溝通或社群互動的時候，非營利組織要加強傳遞品牌定位。

例如：該組織是一個透過專業人員來管理公眾捐款的單位，目的是讓款項能妥善運用在特定的對象。這次的危機突顯出該品牌過往偏重在「志工服務」，而非「專業服務」的定位，於是，公眾難免聯想到購屋地點與金額，和過往募捐時展現的形象有很大落差。

危機就是轉機

非營利組織和一般企業同樣需要建立危機預防機制。

購屋新聞打擊到了非營利組織的品牌形象，影響後續募款，如果購屋是不可改變的事實，應考慮將未來辦公空間的運用與配置適度加以透明化，邀請捐款人（利害關係人）參訪，歡迎媒體與企業來訪討論更多公益活動，也邀請被扶助的對象（當他們成年後，若願意現身為組織發聲，說明曾經獲得的實質幫助）參與社群，和組織一起幫助更多需要幫助的人。

社會福利機構與非營利組織是同一個生態系，在建立品牌的時候，也要加強整個專業結構，讓這份公益精神可長可久。

（本文由愛曼妲授權轉載自其Medium）

責任編輯：陳建鈞

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（觀點文章呈現多元意見，不代表《數位時代》的立場。）

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。