花380億為自動駕駛新創Zoox贖身,亞馬遜這筆交易有賺頭?
花380億為自動駕駛新創Zoox贖身,亞馬遜這筆交易有賺頭?

近日,亞馬遜宣布,斥資13億美元(約新台幣380.2億元)收購成立6年的自動駕駛新創公司Zoox,雖然這次被稱為Amazoox的交易,堪稱亞馬遜有史以來最大的收購之一。

但相較於Zoox在2018年的32億美元(約新台幣936億元)的估價而言,亞馬遜還是賺到了。

亞馬遜表示,該交易將有助於使ZOOX的「自動駕駛叫車願景變為現實」。亞馬遜全球消費者CEO傑夫·威爾克在一份聲明中說:「Zoox正在努力想像,發明和設計世界一流的自動乘車體驗。」

消息傳出後,亞馬遜股價應聲上漲。

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900人:自動駕駛天團收之麾下

據了解,2014年,澳洲企業家和設計師蒂姆·肯德里·格雷和史丹佛大學無人駕駛計劃的傑西·萊文森創辦了Zoox,總部設在美國加州。原始團隊包括來自特斯拉、Alphabet和蘋果公司的工程師和專業人員。

與同行專注於軟體開發、感測器套件或車輛改裝不同,Zoox成立伊始的目標就是為Robotaxi(自動駕駛出租車)所需的硬體和軟體,力爭開發一款全新的自動駕駛汽車。

亞馬遜
Zoox的創辦人肯特利·克萊和萊文森。
圖/ 鈦媒體

換句話說,Zoox的野心很大,想一家包辦自動駕駛、車輛設計與製造、打車服務等服務。原本Zoox計劃今年底發布首款車型。亞馬遜則表示,收購就是幫Zoox實現夢想。據悉,雙方希望在9月前完成收購。

6年間,Zoox累計募資8億美元(約新台幣233.9億元),其還透過可轉換債券獲得了將近2億美元(約新台幣58.5億元)的資金,但燒錢極快,所以發布了裁員資訊,但仍有900名員工留守。而亞馬遜入主後,相關交易細節也被曝光:

首先,關於錢。亞馬遜收購Zoox拿出了13億美元(約新台幣380.2億元)現金,超過了競爭者——通用/Cruise的10.5億美元(約新台幣307.1億元)報價而勝出;交易完成前,亞馬遜還會為Zoox提供3,000萬美元(約新台幣8.7億元)的過渡性募資。

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同時,公司創辦人兼CTO傑西·萊文森將拿到一份為期三年的兌現計劃,佔其補償款的40%;公司CEO艾查·埃文斯將拿到價值340萬美元(約新台幣9,944萬元)的獎金;現有僱員的獎金池包括1.25億美元(約新台幣36.5億元)的現金和價值1億美元(約新台幣29.2億元)的亞馬遜受限股權;老的普通股現在每股價值70美分(約新台幣20.4元),傑西萊文森手上的股權價值3,400萬美元(約新台幣9.9億元)。

另一位離職的創辦人蒂姆·肯德里·格雷,也將拿到這個數字。至於其他員工,則能透過股票變現2,300萬美元(約新台幣6.7億元)。

Zoox無人駕駛系統路測
Zoox無人駕駛系統路測
圖/ 鈦媒體

其次,關於人才。亞馬遜表示,該公司的共同創辦人兼CTO傑西·萊文森和CEO艾查·埃文斯將繼續領導團隊。

同時,亞馬遜還擬定了關鍵清單,包括多份員工名單,後者均要求必須簽字入職亞馬遜,基本上保留了Zoox的原班人馬。

有媒體計算,亞馬遜花了13億美元(約新台幣380.2億元),目前Zoox員工900人,每個員工的成本竟高達144萬美元(約新台幣4,211萬元)的天價,但是考慮到亞馬遜能在矽谷留住這樣一支900人規模的自動駕駛天團,這筆買賣還是賺到了。

關於技術。目前,Zoox已擁有了完整的自動駕駛系統方案,其自動駕駛測試車輛已經在加州DMV授權的道路測試三年。

Zoox的自動駕駛汽車早在2018年底已獲得加州的自動駕駛打車服務營運牌照,這意味著Zoox可以為加州居民提供自動駕駛出行服務了。

因此,亞馬遜在收購Zoox之後,不僅間接拿到了自動駕駛打車牌照,而且有相對成熟的車輛可以融入物流配送體系。

亞馬遜表示,收購完成後,Zoox將繼續作為獨立部門營運,並繼續開發自動駕駛汽車。為此,亞馬遜可能每年要投資20億美元(約新台幣584.9億元)來維持Zoox的營運。

8年:亞馬遜為自動駕駛下了多少血本?

但是,也正是因為先後拿下了Aurora和Zoox,讓亞馬遜有底氣與Alphabet旗下的Waymo、通用的Cruise、Uber、特斯拉和蘋果正面交鋒。而巨頭們的反應也很熱烈,Cruise開始挖Zoox人才的牆角。而馬斯克則在推特上怒懟貝佐斯是「抄襲者」。

這次收購,意味著亞馬遜在自動駕駛領域的佈局正式開始。比起打造自動駕駛全新車輛平台,亞馬遜更在乎的是將自動駕駛融入電商運輸配送的重要環節。

其實回顧亞馬遜在自動駕駛領域的發展路徑,我們還要追溯到2012年。當時,亞馬遜收購了Kiva Systems公司,後者生產用於搬運貨物的倉儲機器人(AGV)。截至目前,亞馬遜已經在全球各地的倉庫中共投放了數萬台機器人。

2013年,亞馬遜還推出了「Prime Air」計劃,嘗試無人機投遞包裹,口號宣稱客戶下單30分鐘送達。雖然遭到群嘲,但是亞馬遜不為所動,依舊在完善計劃並重新設計分配中心,引入航空專家助力開發。雖然新型Prime Air試飛測試成功,但至今未能正式投入使用。

空中配送的路不太順利,亞馬遜又投入地面的研發。2016年,亞馬遜研發團隊,計劃開發無人駕駛卡車及叉車,以進行貨物運輸及車輛調配研究。2017年1月,亞馬遜開始申請管理無人駕駛在可逆車道導航的專利。後者能讓無人駕駛汽車具備車道「分配」的能力。

據路透社統計,美國專利商標局在2016年12月至2019年5月授予亞馬遜的5,000多項專利中,至少有210項涉及無人機和自動駕駛主題,堪比Google、蘋果、Uber等巨頭。

2017年,亞馬遜已經整合資源,建立了自己的自動駕駛汽車部門。它的探索從供應鏈上採用無人化系統,到無人機,再到叉車、配送車到商用大車隊。同時,亞馬遜也加入了豐田無人駕駛平台的「e-Palette聯盟」,希望可以搭載不同的車身,提供包括送貨等多種服務。

亞馬遜
亞馬遜加入了豐田無人駕駛平台的「e-Palette聯盟」
圖/ 鈦媒體

2019年初,亞馬遜收購了送貨機器人新創公司Dispatch,利用其技術搭建了六輪自動送貨機器人Scout。據悉,Scout由電池驅動,以步行的速度前進,將為加州顧客運送包裹。為了確保安全,暫時會有人陪同。

Scout可以搭載貨物自動規劃路線將其送至消費者門口。經過幾個月測試,Scout在加州爾灣正式啟用。

2019年2月,亞馬遜等以5.3億美元(約新台幣155億元)入股自動駕駛新創公司Aurora。後者由前Google無人駕駛汽車專案負責人和特斯拉公司自動駕駛團隊負責人領導。入股之後,亞馬遜迅速引導其改變研發方向。

這就不難理解,為什麼Aurora共同創辦人兼技術長斯特林·安德森會今年突然宣布將卡車自動駕駛的開發置於優先位置。要知道,Aurora作為業界頭部,可是一直專注的是為乘用車開發自動駕駛軟體。

對此,斯特林·安德森解釋稱「如果你想要一個安全的系統快速進入市場,最好是從卡車運輸開始。」

而此前,亞馬遜正是向電動卡車初創企業Rivian投資了7億美元(約新台幣204.7億元),隨後又訂購了10萬輛專用電動送貨車,預計2021年年初開始分批投放這些車輛,在未來五年內交付完畢。目前Rivian已經在開發電動皮卡。

類似的,亞馬遜看好Zoox此前展示的樣車底盤,因為後者更接近最後一公里配送的無人小車的規格,雖然短期內還看不到成效,但是可以預計亞馬遜將在未來3-5年,用自動駕駛串聯起一個新型配送體系。

貝佐斯的「算計」:要為省錢而花錢

很明顯,亞馬遜正在力推自動駕駛配送全鏈條的商業化。試想如果,亞馬遜接連搞定了Aurora(幹線運輸)、Rivian(城際、城市配送)、Zoox(短途、最後一公里配送)、Kiva(倉儲自動化所),那麼這個市場空間將有多大。

據統計,過去的2019年,亞馬遜在全球範圍內投遞了超過30億個包裹,其中有一半都是由亞馬遜自建物流體系完成。配送體量巨大,直接導致亞馬遜的倉儲物流費用高企。

有統計顯示,亞馬遜物流支出成本每年高達379億美元(約新台幣1.1兆元)。另據摩根士丹利測算,2019年其物流成本佔電商總成本的12%,若使用無人車,亞馬遜每年至少可以節省200億美元(約新台幣5,851億元)成本。

2020年,受疫情影響,電商需求量急劇增加,但人力成本也在上升,直接導致2020年第一季倉儲物流費用支出高達115億美元(約新台幣3,364億元)(2019年四季度是96億美元,約新台幣2,808億元),佔據一季度營業成本的26%以上,這也讓亞馬遜對於自動駕駛物流配送體系的需求更加迫切。

從自動駕駛行業角度,亞馬遜入局其實為垂直整合提供了思路。畢竟,作為科技巨頭,亞馬遜強大的資源背景,可以支持它透過控制供應鍊和對供應商合作夥伴的嚴格要求,來建立一個自己的自動駕駛物流標準,保證軟硬體無縫銜接。

而其他的橫向整合,則要求自動駕駛生態系統參與者,共同探討一系列互聯互通的標準,還得注意同步開發,商業協同。

從根本上講,亞馬遜是希望自動駕駛盤活自建倉儲物流無人化的轉型。彭博研究報告顯示,預計到2025年亞馬遜運輸成本將超過600億美元(約新台幣1.7兆元)。

而隨著Zoox等所帶來的自動駕駛配送體係將大幅度降低相應成本,這或許才是貝佐斯在公司大會明確表示對汽車領域著迷的真正原因。

責任編輯:林芳如

本文授權轉載自:鈦媒體

關鍵字: #亞馬遜
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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