KOL商業化後，粉絲還能信任他的推薦嗎？|數位時代 BusinessNext

KOL商業化後，粉絲還能信任他的推薦嗎？

KOL業配時必須秉持與過往相同的標準，不因拿了廠商錢昧著良心說話，否則很快粉絲不會再信任這位KOL所說的話。

溫度、信任、風格，是KOL與粉絲的重要連結

如果要問KOL為什麼值得某一個人去follow（追蹤），答案是因為投緣、投其所好、你喜歡他，可能是因為興趣、說話方式，也可能是他帶給你的娛樂內容。如果提到KOL業配推薦，我認為其中有幾個重點因素要濃縮起來，首重「溫度」、「信任」及「風格」。

Gary Vaynerchuk（矽谷創業家，激勵家）曾經在書裡面分享KOL最重要的幾件事情，其中幾項是「真心做自己」，「不因短暫利益做虛假的內容詐騙社群」，「真心在乎跟自己互動的粉絲與其互動」。

上述我們說的要素「溫度、信任、風格」，溫度代表了互動跟社群之間的氣氛，把粉絲當做朋友一般、而不是一個會員的角色；信任則是維持KOL與粉絲連結的重要因素，推薦的商店與商品沒有地雷，標準始終如一；風格則是個人社群style，例如說有些人完全不管產品好不好用、不以功能取向，專門推薦漂亮的產品，這也是一種KOL的個人style。

真心分享，不改變推薦標準為「信任」

智慧型手機普及的年代，我們每個人本身都是一個自媒體，平常我們都會介紹東西給我們的生活圈好朋友，推薦產品本來就是我們日常生活中會發生的事情，但如果要提到都給你錢了但你不會推薦，這件事情就涉及到產品跟公司的品牌是否會跟你的個人價值觀還有原則衝突。

以我自己個人過去操作的經驗舉例，所有「功能性」的產品可能大家的使用方面跟需求是不一樣的，所以不一定能夠達到每個人的喜好滿足需求。但是「民以食為天」，KOL推薦的美食至少他個人都是試吃過、也覺得好吃才會推薦，雖然每個人對於「好吃」的定義不同，但沒試過或不好吃、不夠自然、香精味太重的，絕對不會搬上台跟大家說「來喔，這個好吃，一起來團這個」，因為一定等著被爆頭。

KOL推薦粉絲的最後信任防線是「標準」

最重要的來了，「KOL商業化之後我們可以信任他推薦的事物嗎？」可以啊，當然可以，只要KOL沒有改變標準就行。回想「如果有人免費送你（是個素人）吸塵器，使用後覺得真的很好用，你就不推薦給朋友了嗎？」如果廠商給KOL錢要他把黑的講成白的，真的很難用的產品說超好用，有夠難吃的食物說好吃到不行、驚為天人，這樣就真的行不通了！

任何人推薦東西背後，本來就有一定程度的原則跟底線，思考KOL的事情之前可以先想想以我們個人平常在生活中的行為，事實上就是一個口碑傳播的大小節點問題而已。

素人影響力小、傳播節點小，KOL影響力大、傳播節點大，如果KOL收了錢做廠商的推廣對任何產品都來者不拒，那大概很快也沒有人願意相信這個KOL了。所以大部分的KOL都會細心篩選，愛惜羽毛，良好的粉絲與KOL的關係就是，粉絲知道KOL在幫廠商廣告，但KOL是細心挑選才執行業配行銷，品牌是請KOL放大產品優勢，替弱點緩頰說話，而不是昧著良心說話。

另外這部分還有一個KOL這一方的擔憂是「粉絲不喜歡看廣告，所以KOL一收業配，粉絲就跑怎麼辦？」這也是一個KOL關心的議題，再來找時間談談。

（本文由呂元鐘授權轉載自其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。