錢本哲學vs.人本哲學|數位時代 BusinessNext

工業革命之後，大量生產的時代來臨。一九一一年，美國的工程師泰勒(Frederick W. Taylor)出版了一本影響深遠的著作《科學管理的原理》，其要旨為：任何工作者都可以用時間與動作效率來分析，然後分工成獨立的單元，由受過訓練的專業人員執行；管理者最重要的任務，就是激勵和控制員工，確定各分工之間能夠維持協調。
第二次世界大戰結束後，經濟蓬勃發展，創造了大量的市場，而使企業資金成為關鍵性的策略資源（機會無限、資金有限）。公司因此發展出複雜的預算與策略規劃制度來主導資金運用，而為了控管這些制度與決策流程，公司總部的規模日益龐大，公司和員工之間開始發酵出新的關係：在強調效率的過程中，管理的重心變成資金的分配與控制，員工只是可以被替換的工具而已。一九五六年，社會學家懷特（William Whyte）撰寫了《組織人》(The Organization Man)一書，清楚地闡明了企業如何為了便於控管而維持員工的一致性，以致於壓抑了他們主動精神和創造潛力。

**看不見的手，維持平衡？

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讓這個現象雪上加霜的是經濟學家的市場理論，他們假設人人以追求利益為目標，而將企業和市場劃分為彼此敵對的雙方。市場的一方代表社會的利益，期望自由競爭以享受最大的「消費者利益」。企業的一方代表公司的利益，努力營造競爭障礙以保護最大的投資利益。在「人人追求自己最大利益」的前提下，由「供需法則」這隻「看不見的手」來維持市場機制的運作平衡。
波特教授(Michael Porter)被奉為「競爭力大師」，其理論即認為：公司恆與供應商、顧客、競爭者、以及潛在的競爭者處於抗衡與對立，而管理階層的挑戰，就在於如何使敵對者處於劣勢，而從產品的價值中為自己獲取最大和持久的利益。經濟學家這種理論所隱含的假設就是經濟大餅的尺寸是固定的，競爭是零和的遊戲，因此企業的利潤必定與社會的利潤衝突，須由市場來制衡，並美其名為「市場經濟」。

**「市場經濟」，是名詞的誤用

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慶幸的是，經濟學家這種看法並不符合發生的實際狀況。《以人為本的企業》(The Individualized Corporation)一書的作者巴雷特(Christopher A.Bartlett)和高學爾(Sumantra Ghoshal)在長達六年的研究之後發現：「過去一百年來，人類的生活品質之所以能夠史無前例不斷地改善，最重要的原因，就是公司能夠持續地提升其生產力，及創造新產品和服務的才華。就像諾貝爾得主塞門(Herbert Simon)說的，把現代社會稱為『市場經濟』，是名詞的誤用。他認為現代社會主要是一種『組織經濟』，也就是大部分的經濟價值並不是在經濟學家們理想中完全自由的市場裡，透過最純粹的競爭而創造出來的。而是在很有效率而功能健全的企業裡，透過龐大人力的集合運作，並在組織整體的大方向協調之下所創造的。」

**人本哲學的管理策略

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換句話說，經濟學家過去認為「企業只是一個經濟實體，其目的在於利用顧客和供應商來獲取最大的價值」，這樣的觀點已經不符合時代。企業應被視為維持現代社會進步最重要的機制：其為社會所創造的價值乃是提升大眾生活品質的重要動力。在這樣的理念之下，傳統的管理階層把重點放在策略、結構、和制度上的「錢本哲學」，必須改變為以「目標、過程、人才」為主的「人本哲學」。
以市場的角度看待自己的公司，自然也會以市場的法則來對待自己的員工，而當每一個員工都只為了自己的利益來做事的時候，公司就失去成為現代「社會機構」的意義，因為人們在市場中必須先看到自己的利益才會去交易，但是市場本身並無法創造新的價值。公司為了要創造新的價值，必須犧牲某些「市場效率」，把資源用在無法立刻產生最大「市場報酬」的地方。

**新經濟時代的企業觀

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讓人興奮的是抱持這種哲學的公司（如：3M、ABB等）其長久的績效反而超越了只相信「市場法則」的公司（如：Norton、 Westinghouse等）：因為「人本哲學」公司的員工們較善於以合作的精神整合必要的資源來創造新的價值。
「網路新經濟」的來臨讓經濟學家們大為恐慌，因為許多舊的經濟理論不適用了，而「新經濟」發展的速度又快得超乎想像，其渾沌（chaos）與荒謬（absurdity）不是慣於理性與邏輯思考的傳統經濟學家所能理解與掌握的。MIT的梭羅教授說：「世界已經變了，我們必須跟著一起變；（公司應）說服自己不能再只為了個人利益而投資，而要為人類社會的長遠發展而投資。」秉持「人本哲學」的企業，終將「永續長青」。

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。