SaaS新星Monday成軍不到10年拚IPO，但這間以色列新創還有哪先關卡要過？|數位時代 BusinessNext

SaaS新星Monday成軍不到10年拚IPO，但這間以色列新創還有哪先關卡要過？

來自以色列的新創Monday.com，透過SaaS與訂閱制模式，為各企業提供工作流程管理服務。成立不到10年便提交上市申請，但風光背後還有哪些隱憂？

疫情＋數位轉型，工作流程管理系統異軍突起

為何這種與工作流程有關的平台，近年在B2B市場異軍突起？原因在於，雖然像是Salesforce或SAP這種系統大廠，確實提供從訂單、生產、行銷自動化、CRM到客服近乎一條龍的服務；但企業採購系統時往往是分段進行，基於不同時期與環境的考量下，很可能會發生「一家公司、多套軟體」的狀況。這時系統間的資料串接，以及系統與傳統流程的整合，往往會造成開發端相當大的成本。

因此如Monday.com這類整合公司業務及第三方服務的平台類產品，讓企業無須自行開發，或是以相對低度施工成本，在單一平台串連相關的系統與工作流程。再加上新冠疫情推波助瀾，進而成為中小型企業快速數位轉型的解決方案之一。

從數字上來看，確實帶來不少業績。對於一家需獲取穩定經常性現金的SaaS公司，獲客數與因客戶數而來的經常性收入是最重要的指標。根據Monday.com提交的F-1表格，在2020年ARR逾5萬美元的客戶數，從前一年的76家增加到264家。營收也從0.78億美元提升至1.6億美元。

競爭者多＋財務失衡成最大隱憂

不過，據Seeking Alpha專欄作家Donovan Jones分析，雖然Monday.com營收表現亮眼，但 目前最大的風險在於為數眾多的競爭者 。除了更早切入企業溝通市場的Slack、Asana，另外還有同樣提供工作管理模板的Airtable與Notion，也搭上疫情帶來的遠端工作趨勢，營收分別來到0.33億與0.13億美元，都是不可忽視的後起之秀。

此外，Donovan Jones認為 財務風險同樣不能輕忽 。攤開財務報表，雖然Monday.com營運翻倍成長，但營運費用也是同步膨脹。其中最大宗的業務與行銷費用，不論是2019年的1.18億美元或2020年的1.91億美元，都大於該年度的總營收——這對於投資人而言，恐怕對財務管控的評價大打折扣。

正是因為SaaS類型的新創企業，為了搶佔市占率與營收，會發生客戶數與行銷成本同步飆升，犧牲利潤率。因此要衡量SaaS體質，美國企業家Tim Feld提出「 40法則 」，也就是 「營收成長率」加上「營業利潤率」大於40%的公司，才是較為健康的SaaS公司 。

以Monday.com今年第一季的成績，營收年成長率85%加上EBITDA（未計利息、税項、折舊及攤銷前的利潤）為負64%，為21%，顯見在利潤率與營收的平衡上，仍有改善空間。

但營運端似乎已意識到財務面的危機，從2019年至今，業務與行銷費用占營收比例已經從151.8%降到118.8%，今年第一季更是來到106.9%。另外現金持續外流的狀況也有改善，今年第一季自有現金流為負159.5萬美元，去年同期則為負595.9萬美元。

資料來源：Protocol、Seeking Alpha、SEC
責任編輯：文潔琳、蕭閔云

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。