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從新創企業現狀觀察AI發展熱度

作者 : 黃燁鋒，EE Times China
2021-07-12

從人工智慧(AI)新創企業市場，以及類似Nvidia新創加速計畫(NVIDIA Inception)的專案，都可觀察AI技術或產業如今的發展熱度...

現在的很多生態締造者對於潛在生態的開發都十分在意：比如說及早深入教育市場，生態建設「從娃娃抓起」(編按：指從小開始)；再或者對新創企業的扶持或孵化計畫。這裡所謂的「生態締造者」的範圍可以很廣，比如雲端供應商、作業系統供應商、針對應用開發解決方案的供應商，以及各種硬體廠商等。

這些其實是吸引更多開發者，潛移默化中造成開發習慣、黏性的關鍵。《電子工程專輯》中國版(EE Times China)先前拜訪過微軟(Microsoft) Azure一批又一批的孵化企業；還有華為HarmonyOS當下對眾多新創企業的扶持……這類新創企業扶持項目都有著相當易於理解的商業邏輯，亦屬常規操作手段。

而在AI生態建構上頗具代表性的應該就是Nvidia，畢竟筆者之前也一直在提Nvidia在AI生態打造上的完備程度多高，這種生態對新創企業的扶持當然也是必不可少的。Nvidia新創加速計畫(NVIDIA Inception)進入中國是在2016年，這個計畫本身就在加速AI創業公司發展。從AI新創企業市場，以及類似Nvidia新創加速計畫這樣的專案，都可觀察AI技術或產業如今的發展熱度。

AI市場這兩年的新機遇

截至去年底，這項計畫在全球範圍內覆蓋了超過7,000家AI新創公司，去年一年加入Nvidia新創加速計畫的公司數量較上一年多出了25%。從Nvidia的總結來看，新冠肺炎疫情可能很大程度推動了該計畫。之前Nvidia業務開發VP Jeff Herbst曾提過：「2020年一場全球性質的瘟疫攪動了經濟發展。但新創生態系統卻在此期間一度繁榮，這很可能不是巧合。」

這些AI新創企業，依照類別來看主要包括了IT服務、醫療健康、媒體與娛樂。看起來是完全符合預期，就如同疫情期間全球的PC和資料中心市場發展受到刺激一樣，這恰好也是Nvidia業務發展的重點。可以說，疫情雖然短時間內造成了停工停產，但Nvidia可能是這波行情下獲得最大發展機會的企業之一。

數位生活方式的轉變促成了很多領域的快速發展，包括在家辦公、遠端醫療、家庭娛樂等。隨Nvidia大趨勢本身的利多，以及大環境的影響，去年加入Nvidia新創加速計畫的新創企業的一大部分都在這些類別中。

在中國市場上，該計畫去年扶持的企業超過800家。這個數字也極大程度說明了AI在中國發展的繁榮。換句話說，全球25%的成長量也可間接表現出，新冠疫情的蔓延客觀上也推動了AI的發展，而且不止於醫療健康。

AI新創投資市場現狀

Nvidia新創加速計畫可認為是觀察AI新創企業，乃至整個AI產業發展的冰山一角。CB Insights先前公佈了一份AI 100榜單，列出100家AI新創企業——而且據說是從超過6,000家企業中選出來的。這份榜單涵蓋了跨18個核心產業的各種解決方案，這個數字其實已蠻驚人。這份榜單總結了這些年來AI新創公司獲得的融資金額、最具代表性的產業類別，以及有不少企業處在A輪融資階段。其中12家是獨角獸，而在地理位置分佈中，64%位於美國，8家位於英國，6家在中國和以色列等。

針對這個市場有一些更細緻的資料可以列舉。以前不久微軟豪擲197億美元收購Nuance為代表，目前美國最大的5家科技公司中，有4家大量收購了AI新創企業。其中蘋果(Apple)最多，收購次數達到了29次——這也是CB Insights前不久才更新的資料。僅今年一季，全球與AI新創企業相關的交易(如收購、兼併等)次數就達到了626次，交易金額大約是177億美元。與去年相比，2020年整年的資料是354億，這其中的增量還是相當可觀的。有投資機構認為，預期今年針對AI相關的企業交易量會是去年的2~3倍，這種持續活躍和加速的趨勢仍相當明確。

很多機構針對企業所作的統計也顯示，企業對於AI產品的採用計畫正在增加，或者說更多的企業在數位化轉型過程中準備應用AI。Signal AI針對1,000位C級高層的統計顯示，92%認為自家企業需要依靠AI技術來提升決策制定流程。GTC 2021上，Nvidia共同創辦人暨執行長黃仁勳針對Nvidia發佈的AI for Enterprise特別提到：「我們將AI擴展到企業的邊緣。我們相信企業產業邊緣將會是AI產生巨大影響的地方，包括醫療健康、倉儲物流、生產製造、零售、農業、交通。AI還沒有觸達這些產業，但現在不同了。」

所以從投資方和需求方兩個方面來看，AI新創企業相關的投資都在持續擴大。不過這一現象可能與其他熱門領域的發展具有極高的相關性。比如推行SaaS的企業如今受到格外的關注——而這些企業普遍將AI作為企業產品的一部分。所以AI成為某些正在快速成長中的市場的組成部分受到追捧，本身也是AI成長的原因。達成全球AI交易金額的新記錄，可能會在今年持續發生；今年截至目前交易輪次也仍然表現出了熱度。

這其中有一點轉變，是近一年才發生。亦即去年很多企業對於AI的接受度仍然不高——AI之前的存在更像是一種行銷手法：即告訴客戶和投資人，產品中有AI技術才能獲得青睞；而現階段逐漸在轉變至用AI來更實際地解決現實問題的階段發展，或者不需要再去反覆解釋究竟為什麼要接受AI。AI也變得越來越平常，這也是大部分技術走向成熟的必由之路。雖然從投資風向來看，這個市場遠未及成熟，Nvidia在此時持續做針對AI新創企業的新創加速計畫投入，還是相當好的時機。

兩個新創加速計畫示例

與此同時，Nvidia新創加速計畫在客觀上也是降低產業進入門檻的一種方式，所以該計畫本身又在推動AI產業發展。從這個層面來看，這一市場行為與Nvidia本身在技術上進行生態建構還是一脈相承。

對於加入計畫的AI新創企業而言，該計畫提供的支援主要包括幾點：Nvidia的部分產品折扣、AI技術支援(包括Nvidia深度學習學院DLI線上自主培訓課程免費兌換200次)、Nvidia管道的市場推廣(如在GTC大會上給予展示、演講等的機會)、融資服務、業務推薦等，也就是從技術和市場兩方面提供一些基礎支援。除了免費加入的新創企業，計畫中另設有高階會員(設定要求包括至少完成A輪融資或已產生業務收入等)有更多的支援，比如開發者關係支持、更多市場推廣等。

這些服務和支援，基本也顯示了當代新創企業扶持計畫的常規，大方向上也符合AI新創風向的趨勢。這裡列舉兩個加入Nvidia新創加速計畫的新創企業的例子，大致可從中體會此類新創扶持計畫的價值。

中國有家名為心咚科技的企業，主要業務方向是將AI技術融入到時尚、服飾產業。這家公司產品的核心，包括了物理引擎和數位面料中心：設計師藉由心咚科技的產品，可以將現實中的實物面料和服飾，虛擬地呈現出來。這其實很類似於「原型產品」、「設計驗證」，虛擬產品因此能做到「零廢棄物製造」。市面上大多數現有的3D服裝設計軟體都只是視覺模擬，而沒有工業級高精準度物理模擬所需的運算結果。

所以心咚科技採用Nvidia的GPU及互連等方案，實現了高效能運算(HPC)應用，完成對複雜光線追蹤、視覺化運算工作負載的處理，以虛擬的方式完成從選擇面料、成衣設計、審稿、打版到生產過程。心咚科技本身是Nvidia新創加速計畫會員，這個例子也顯示AI相關技術新創企業借助Nvidia的資源、支援和平台，能夠加速應用實踐和延展。

再舉個例子，美國有家新創企業Zippin，他們的產品針對零售店購物可實現自動結帳，這個過程主要是對消費者購買的零食、飲料等進行影像辨識。顧客在支援Zippin系統的店內買東西之後就可以離開，app會保留收據，追蹤消費記錄後收費(app或信用卡支付)。這個專案的市場契機，主要來自國外很多體育館、娛樂場所重開，Zippin自動結帳無人商店不需要排隊就能買東西。

Zippin如今的業務擴展似乎還頗順利，其商店數量在穩步增加，包括一些大型體育場館和零售連鎖店；而且擴展到了美國以外，包括巴西、俄羅斯、日本。這套「自動結帳」系統相關AI的核心部分，應該是商品的影像辨識，並且結合更多感測器實現位置、重量辨識等。不僅是顧客買了什麼，也在於商店本身的庫存管理自動化，Zippin用的是Nvidia Jetson在終端進行模型推理。

Zippin聯合創始人兼首席科學家Motilal Agrawal在談加入新創加速計畫時提到，「Nvidia新創加速計畫團隊與我們見面、借給Zippin第一個NVIDIA GPU並針對我們的應用提供關於Nvidia SDK的指導。」
這兩個例子都是在Nvidia新創加速計畫扶持下，業務得以擴大影響力或開展落地的典型。Nvidia在其官網列舉的實例還有不少，本身也算是對這些企業的市場宣傳途徑之一，可能不同參與者受惠於新創加速計畫的體驗是不同的：Nvidia自己列舉的案例中，有家AI醫療影像手術導航機器人相關新創企業，相當推崇Nvidia深度學習學院DLI 的培訓課程，包括部分課程後Nvidia頒發的一些認證證書。如前面所述，Nvidia深度學習學院DLI線上自主培訓課程也是Nvidia新創加速計畫的重要組成部分，這類課程對於AI新創企業的養成具備相當的價值。

無論是免費的自主培訓課程，還是Nvidia GPU產品折扣、AI技術支援、市場推廣、融資服務、業務推薦，這些Nvidia新創加速計畫的組成部分。對AI新創企業快速入門和進階AI開發、加速產品上市，以及對於Nvidia本身培養AI生態有其價值。

正如本文一開頭所述，這種潛在開發生態與習慣的培養，是大部分生態締造者佈局生態時的必要行為。AI新創企業市場如此火熱，是Nvidia開展新創加速計畫的契機。與此同時，這類計畫本身又在促進AI整個產業往前發展，也是推動AI產業現階段百花齊放、迸發AI創意的起點。

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210712nt61-ai-development-from-the-dynamics-of-new-venture/?fbclid=IwAR1AVhpCZaFFqeTnmgvW7ZoTBBv48gtKEMsxZa4u4i_BDryyVfKnQcYLQ40

各行各業的AARRR （下）

#快消品零售：決策時長1-10分鐘

快消品(FMCG) 指的是在貨架上週轉率很高，消費者天天周周月月在買的東西，像是飲料、衛生紙、洗髮精、甚至保養品都是。

這類商品是我最疑惑到底適合不適合使用AARRR模型的，畢竟除了週末去看電影或逛街遇到做活動，誰買飲料是經過試喝的，多半是看到新奇有趣，品牌還算可靠，或者朋友中沒有傳來惡評就可以買了吧。以我今年買過喬亞咖啡（可口可樂引進，日本累積銷售第一，陳柏霖代言）的經驗

A 到處都看到陳柏霖拿咖啡的廣告，好像聽說是日本精品咖啡 -->
A 聽說超商有賣７折價， 去找找看（我還找了好幾天！） -->
R 不難喝，排隊等煮咖啡要等太久時候，可以試喝第二次 -->
R (以下沒發生）太好喝了，乾脆買個一箱囤貨 -->
R (還是沒發生) 越喝越喜歡，推薦朋友非買不可

有沒有發現，我把首購當成激活啟用，而不是獲利。

這是因為快消品的試飲活動再怎麼頻繁，了不起也只能接觸到幾千人（假設一場活動有10個試喝攤位，時長2小時，每小時每個攤位試喝100人，也不過接觸到2000人。那還得找到有2000人出沒的場子），這些試喝試飲活動通常是做品牌宣傳，給個印象，而不是真的圖從這裡轉化消費。

真的首次激活消費，其實是從鋪天蓋地零售商的上市折扣算起。你說快消品利潤高，即使七折還是大賺，怎麼能把七折類比於免費試用呢？

如果我們把快消品上市的廣宣費用對比到有多少不重複客人首購，例如兩千萬元的上市預算，首批鋪貨量180萬罐，首月銷售50%，那每罐負擔的廣告成本是22元。

廣告預算 = 2,000 萬元
便利商店 = 1.2萬家
每家鋪貨6箱，每箱24瓶，每家鋪 124瓶
首批鋪貨 = 173 萬瓶（大約算 180萬瓶，比較好心算)
假設銷售 50% (這是高估，其實我只看到我自己買，排隊時候沒看到其他人買)
首批銷貨 = 90 萬瓶
每賣出一瓶廣告成本 = 22 元
以我們一開始計算收益的方式，ROAS = 1.7 （Return on Ad spend. 一塊廣告賺多少收入）

這怎麼算我的第一次購買都不會讓廠商賺錢吧，更別說還有上架費、物流費、授權費、瓶罐生產費等等費用得支出（對，我都不想算飲料本身的成本了，低到不想看...)

你說但可口可樂是巴菲特最愛的公司不是嗎？這中間一定哪裡有問題吧，關鍵在復購，當消費者持續購買甚至指名購買，用它取代我其他日常飲料，或因為有這個產品而增加喝咖啡的次數時候，這產品才開始替公司賺錢。

你又說這種計算過於瑣碎，實務上沒人這樣算。我十多年前做快消品的時候，還真的不會這樣算，不但因為財務能力還不夠（或是有些資訊攤不出來），也因為算不出來哪次是首購哪次是復購等等，但坦白說今日的財務數據與消費者數據取得容易許多，計算這些是很有價值的。

當然啦，這種歸類是我的個人意見，目的是要強調追蹤、成本與獲利收益的概念。在不同組織或不同商業目的下，會有不同認定與做法。

而傳統上快消品用的模型是AIDA (Attention 引起興趣->Intention 誘發注意 --> Desire 刺激慾望 --> Action 誘發購買)，也沒有細分成試用、首購、續留、推薦，這跟銷售與溝通通路的轉變都有關係，從AIDA 到AARRR 的線上線下通路整合，就又是得開另一篇來寫的題目了（畢竟已經五千字了, 我哭）。

*我把之前寫過一篇AIDA 的連結也放在留言

.

小結一下，

AARRevenueR 先留客再獲利最後轉介：品牌電商、汽車金融業、教育App或軟體、快消品
AARRRevenue 先留客再呼朋引伴最後獲利：手遊
AARevenueRR 先收錢再續用最後轉介：訂閱制服務（Spotify、SaaS)

經典的AARRR模型（Acquisition拉新-->Activation激活啟用-->Retention留存-->Revenue獲利-->Referrel轉介）用在品牌電商或者汽車金融業很合理，

但用在手遊等實質是廣告的產業，可能得把獲利擺最後，讓消費者（aka 工具人）使用越久並且拉越多朋友來才是上算。

而在快消品業，過去沒辦法清楚分清哪單是試用，哪單是留存，哪單是獲利，有了更精準的財務分析或數據追蹤系統後，有可能可以把一切都看清楚。

.

這些思考的起源都是，不看淨利不追蹤到P&L的最後怎麼行？要了解自己行業的真正商業模型，才能夠確認你的AARRR模型怎麼用。

也歡迎你分享自己家的商業模型與你觀察到的AARRR

......

而寫個人部落格卻不加上打賞連結，就是個挺失格的行為，簡直是在路邊派發沒有聯絡地址與電話與ＱＲＣＯＤＥ的傳單...

歡迎鞭策我快把打賞連結做好（進度：已經申請好金流了，下一步要去部落格裝套件

各行各業的AARRR (中）

#汽車金融業：購買決策時長短則 1-2週，長則3-6個月

汽車業或金融業的消費決策過程跟品牌電商有點類似，但商業模型足以支撐１-2月甚至1-2年的資料留存。

A 自己或他的車子年紀到了，又看到新車上市或年度促銷-->
A 留聯絡電話預約賞車，開新車，爽 -->
R 開始比價砍價，詢問贈品與車貸付費方式 -->
R 付錢後掛牌交車驗車等等 -->
R 開車載朋友家人上網炫耀，甚至貼出自己的轉介碼（特斯拉充電！）

金融業中信用卡過去因為被當成信貸、理財等商品的敲門磚，一度有價值上千元的辦卡禮，那是把消費者辦卡當獲取『跟你聯絡，知道從你身上賺錢潛力的許可』，而不是從辦卡本身賺錢。隨著利率降低，貸款利潤變薄，信用卡的辦卡禮也逐漸縮水變首刷禮甚至變成要年費才有禮等等，都是產品在公司內角色的改變。

#教育或軟體：決策時長7-30天

教育類或者軟體類的app ，很多有試用的服務，那就可能回到獲利在轉介前。我試用 Roam Research 的經驗是

A 好幾個筆記控與學習控朋友推薦好用，找來下載看看-->
A 免費試用30天但要留信用卡，就試看看吧 -->
R 找各種攻略跟著做做看，看習不習慣 -->
R 30天過了忘了取消付費，被扣款了（寫信去請他們取消） -->
R 雖然沒有繼續使用，但因為客服回信迅速態度友善，下次遇到朋友討論時候也推

#訂閱制或SaaS服務：決策時長7-90天

同樣是教育或軟體類，有趣的事情來了。

你讓消費者第一次買單就能獲利嗎？以一個消費者取得廣告成本200元來看（算不貴了），一個月的月租費如果是300元可以回本嗎？還是很難吧，畢竟還是有產品成本（不要跟我說軟體無邊際費用這種夢話啦，你還是有房租水電、雲端機房安全維護更新...等會隨著使用者數量增加的支出吧）

所以大家會想盡辦法讓消費者續用(＝續付)，家底厚得像蘋果谷歌網飛給你長達30-90天的免費試用、家底沒那麼厚但還是得招攬客人的像Roam也會盡量給足30天。

為什麼？就是希望你用得久了，愛上產品，自然會習慣了忘了懶了取消訂閱。利用人性讓你繼續付錢（至於你有沒有一直用，就不是廠商要煩惱的問題）（也只有網飛客戶基礎夠大，真的有社會良心或者可能有社會責任包袱，才會推出『你太久沒有用，我自動幫你取消訂閱』這種機制）

所以訂閱制產品持續有收入的結構是

A 好幾個筆記控與學習控朋友推薦好用，找來下載看看-->
A 免費試用30天/90天雖然要留信用卡，就試看看吧 -->
R (Revenue) 過了免費期，但用起來還不錯，姑且用一個月看看-->
R (Retention) 用久了資料都在上面，要搬也很難搬走，就繼續用吧 -->
R (Referral) 因為花了好幾個月的時間跟錢在上面，感覺跟開發者同群了。為了感覺心安，朋友問起時候也大力推坑

當然也可以把這兩段合而為一，變成 AAR4，讓retention 出現兩次。不過我看到大部分的企業遇到獲客續留都重要的時候，就會拆開兩組人馬管理了，各自有各自的P&L了，不需要硬是把大家湊成一團。

//也有人(Gabor Papp, Andrew Chen)把這些用RARRA框架來說明，也就是

R retention 留存是目的
A activation 啟用
R referral 分享
R revenue 獲利
A acqusition 獲取新用戶

我比較駑鈍，目前還沒有參透 RARRA 的使用法，等我想清楚會再寫另一篇。//

#手遊App：購買決策時長 0.1-14天

手遊類商品（你搶劫我的村莊）是非常典型的轉介可能在獲利前的例子

A 原來遊戲玩膩了，聽說新遊戲不錯玩，正好看到廣告就去下載-->
A 下載後註冊帳號，試玩一下決定要刪掉還是留著app -->
R 7天後還是繼續玩，打發時間挺不賴 -->
R 邀請朋友進來玩幫助我破關 -->
R 朋友圈內要玩的都玩了，或者遇到破關半夜，只能自己課金

根據統計，休閒類遊戲的七天留存率中位數是3%，100個付費取得的客人只有3個人會留到七天以上，那不用說有多少人會課金了。這種狀況下遊戲業者怎麼賺錢？想當然是靠廣告，於是遊戲內廣告可以讓遊戲玩家從第一天就開始當業者賺錢工具人（也要遊戲夠好玩才會一直當工具人啦，算是互相互相）。

.....

訂閱與手遊兩類都是行動網路時代商業模式的種種變化，但其實也沒那麼新。有線電視、電信服務也都是訂閱模式，只是增加綁約門檻的變化。拉斯維加斯或澳門等大型娛樂賭場，也是從提供很多免費或低價服務開始吸引你進去，甚至呼朋引伴，最後讓你逐步想變大爺。

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會有點興奮、期待、緊張
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[旅行的旅行] 行動傳播技術空間中的旅行：#當我們用GoogleMap找路時 / 李長潔 🚎
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時常有人問我，你每次去日本的那些超級冷門的風景、傳說地點、氛圍氣喫茶老店，到底怎麼找到的，聽都沒聽過這些地方。剛開始，我會查詢中文與外文的旅行資訊，像是旅遊手冊、觀光網站，都是基本工作，可以給旅客一點基本的地理想像，如方位、氣候、規模、人文特色等。接著，我會做一件事—大量地運用google map細查地方資料。
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地圖，是一種人對空間權力的掌握，當旅人們從地圖繪製者的手中，搶回擁有地圖的權力，這將如何改變我們的旅行生活？然而，我們真正因為google map而搶回了對空間的掌握嗎？我們先從紙本地圖的使用開始。
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▓ #紙本地圖的時代
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不只是到了旅遊的當下才使用google地圖來找路，而是平常沒事時，就打開地圖滑呀滑，細察預計拜訪的地點，了解地理資訊。不過，在2005年以前，旅行時掌握地理環境的技術大都依賴紙本地圖，旅客與觀光客在出發前，會購買旅遊手冊、旅行文學，透過特定旅行專家與旅遊資訊編輯的視野，來觀看地方（林子廉，2009）。在那時之前，各種「旅遊天書」隨著出國人數的增加，而銷售量大增。
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出國旅行度假，不單僅是選好地方、買張機票、然後去就可以說「#這是我的旅行」，旅行的體驗是由生活中的不同媒介內容（電視、廣告、電影、書籍、旅遊手冊，現在還有社群網站）與你的真實旅程所交織而成（Urry, 2002）。當然也包含地圖。
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地圖是一種地理狀態的再現。我們覺得地圖模擬了真實的環境樣貌，但事實上，地圖是一種「#簡化」、「#挑選」、「#裁切」，尤其是紙本地圖，在有限的平面版面上，地圖的終極目標並不是一比一的還原，而是透過地圖繪製與資料整理，表現製圖者對大地的擁有權、解釋權。
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在從前的旅行中，我會在行前買一份巴黎的城市地圖，在台灣時就把旅行手冊上看到的景點標示在地圖中；並在旅程中逐一刪除，有時候還會用紅筆將散步走過的路徑畫上，以展示我對巴黎的熟稔程度。基本上，整張巴黎地圖我都畫滿了。
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▓ #google地圖的出現
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2005年，Google Map正式上線，一開始只是電腦版，同一年裡很快地推出手機版本，並且加入Google Earth的服務，直至今日，google的地圖是Google公司流量第二大的營運項目。Google Map運用了地理資訊系統（GIS），整合地表空間幾何特性以及地理屬性等兩種資訊之資料庫， GIS 中記錄的資料藉由適當的軟體解譯後可重現地表相關地形與地貌，使用者可以免費且自由地在地圖檔上標記並添加註記。這個地圖很快地成為旅行者的最佳找路工具，可以用微觀與巨觀的視野，審視空間樣態（廖酉鎮、陳均伊，2013）。
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相對於傳統紙本繪製，#地理資訊系統（Geographic Information System，GIS）的廣泛應用，省卻了實物儲存的難處，也使我們可以在同一空間的地圖上看到不同的主題的重叠和互動，我們更能按照我們的想法，在給定的地圖框架上任意標籤，製作對我們有意義的地圖（Lo, 2012）。
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Google不斷推出越來越豪華的地圖服務，像是「#交通資訊」、「#街景服務」、「#旅行規劃」，最近更加入虛擬實境的概念，將導航升級成「#AR導航」，透過 GPS 獲取用戶的位置，並使用街景資料產生「視覺定位系統」（Visual Positioning System，VPS），快速辨識周遭地標建築定位用戶位置，並在手機相機中以巨大的動畫箭頭結合街景，藉以更清楚地告知方向。這些方便的工具是積累在行動通訊技術、運算技術與人群使用習慣的大量應用與快速進步上，嶄新的地圖技術深刻地改變了旅行、旅人與城市的互動關係。
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▓ #人與機器結合下的旅行：地理媒介
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人與機器在移動技術空間中，被結合成一種人機複合體，或是Bruno Latour行動網絡理論中的「人—物」，這讓人的體驗更加複雜。你有沒有一種經驗，就是打開Google Map後，隨著指標轉動身體，試圖協調數位與真實的空間方向。或是，跟著導航行走，耳畔響起「向左轉」，就毫不猶豫地走向左方的街道。又或是，最一般的情況下，使用者會打開軟體，了解地理定位下自己與週邊資訊（店家、車站等）的關係。
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進入到隨身行動傳播科技時代，人與物結合下的移動與定位本身就是一種資訊，這些資訊詮釋了流動空間、網絡連結、移動過程的具體樣態。一方面，機器深刻地鑲嵌入人類的生活世界中，反過來說，人們亦透過機器產生全新、方便、延伸的特殊經驗。這種人機合一、日常鑲嵌的 #地理媒介（geomedia）（McQuire、潘霽，2019），在旅行實踐中更顯鮮明。
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在Web2.0時代，藉由地理媒介所構連起來的網絡式公共空間，展示了人類時空感知的嶄新轉變。透過行動傳播與數位化的技術，遊歷的地點本身不只是被媒介再現，而是，這些地點本身就是媒介，在程式運算的框架下，人與人、人與城市有了全新的關係：Google Map的使用與資料的積累，很大的程度上，人們利用社會實踐、消費行為與協商互動來定義旅行的地方。
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例如這次我們旅行到關東地區，特地前往宇都宮吃餃子。在行前我們藉由Google Map的即時資訊決定乘車的方式，查詢車站附近所有的餃子店以及他的評價、照片、菜單，用街景服務來定位自己如何到達要去的「餃天堂」。然後在這家算是有特色的餃子店鋪，我們竟然在餃子裡吃到了一根鋼刷鐵絲，店家也沒有很認真地看待。就默默地打開Google Map說明了當下的狀況，並給予較低的星級。
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▓ #自願式的地理資訊（volunteered geographic information）
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上述的情境是一種建構主義的場境，使用者們可能自知的情況下，#自願參與地理資訊的建構，這稱做自願式的地理資訊（VGI，volunteered geographic information）（Sieber and Haklay, 2015），Google Map的VGI使得人們更有機會參與城市意義的詮釋，在公共參與的意義上，Google Map也是一種社群媒體，它建築在遊客、居民、店家等大量用戶的傳播意向性上。在McQuire與潘霽（2019）的「地理媒介」評斷便提到中，媒介傳播技術、隨身行動和城市地理元素的深度融合，共同造就了「#成為公共」（becoming public）的體驗，打開城市生活的審美維度，同時推動了「成為公共」的過程。城市中的社會關係和權力關係，不再僅僅依據根植於城市空間結構的生活形態，而是更直接地被轉化為主動的「傳播」過程。
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從知識論的角度來看，Google Map有著三種資訊類型：自然的資訊、技術的資訊與文化的資訊。自然的資訊，如同人們所可以感受到的地形等；技術的資訊則如道路、水系的測量描述；而文化的資訊則指涉各種人類的行為，如駕駛、消費等。透過運算平台，當然也包含IG、FB上的「#社會標註」，像是打卡、分享美照、「#」，使用者、物、與城市風景大量交織成數位形式與真實形式共存的存在，並且在公共性的概念下交往互動。
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可是，我們還是可以想像與批判，一個反烏托邦正在進行。有時候我們不知道自己正是地理媒介的延伸，甚至不得不參與地理資訊的建立。當你想要運用導航系統時，其使用者本身正參與著車流量預測的演算過程。當我們行動時，我們也正經歷一種數據式的物化，個人與機器結合後，個人在時空中的所有作為都有可能面臨資本主義的收編，例如在Google Map上顯示個人化的位置性商業廣告。
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▓ #流動的社群與信任革命
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旅行者們對Google Map的使用，構成了一種流動與移動的社群，這個社群強調的並非穩定的社會記憶，他們更欣賞獲得片刻的超凡體驗，與享受如遊戲般的過程，在虛實間讓自己更能夠掌握旅行的地方。從Google Map的旅遊嚮導設計就可以發現，Google Map將每一位參與地理資料建構的人們都當作「專家」，這個構想在另一個旅行APP「#TripAdvisor」裡也非常鮮明。你可以在「TripAdvisor」裡分享更多評價、文章與圖片，分享你在移動時的超凡體驗，以獲得「#頂尖攝影師」、「#飯店達人」等等標章，以提高個人體驗的可信度。
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不過，有批評家認為，我們太容易把Google Map、Google Earth上的作為，理解為一種全景全知的圖像、透明的秩序，甚至是前面討論的參與和賦權的工具（Kingsbury & Jones, 2009）。閃耀著令人暈眩光茫的球體，反映了人類的戴奧尼索斯的妄想，我們狂亂地航行，歡天喜地地喧囂，我們全心全意、不加思索地信任它，卻低估了虛擬世界對真實世界的集體監控。
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▓ #回歸地方化?
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不過，站在創用的立場，我還是傾向對科技保持信任。信任研究者Bostman（2017）在《#信任革命》中談到，只有「信任」，人類才能在進程上有超越性的變革。當然，對Google Map的信任早在2010年以後就幾乎被廣大的使用者們接受了，雖然偶而還是會看到我父親打開地圖導航後，然後罵導航太笨，繼續走自己的路。但無疑得，Google Map扮演了旅行實踐的重要推動角色，它把商品、交通、約會與各種推薦搓合起來，讓旅行同時是個人的行動，也是集體的社群參與。也因為這些更加錯綜複雜的信任，旅人們才能獲得更多足以創新生活的服務。
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回到McQuire的地理媒介概念中，如果傳統大眾媒體帶給旅行者與地方的是一種想像的、再現的、去地方化的全球化幻覺。那麼這些隨身、隨地的地理媒介，像是Google Map，則在旅行者與地方之間形成更回歸地方化的關係，同時還包含了跨文化溝通的實現，透過這樣的地理媒介技術，更能提高人們對差異性與流動性的接受程度，還可以確保城市網絡中與他者共存的技能。
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#參考文獻:
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1. 林子廉（2009）。旅遊手冊如何影響遺產觀光客對於原住民石柱真實性知覺、旅遊動機及體驗。文化大學觀光系碩士論文。
2. Urry, J. (2002). The tourist gaze. Sage.
3. 廖酉鎮, & 陳均伊. (2013). 讓地圖活過來一 Google Earth 運用於地球科學教學設計之應用. 科學教育月刊.
4. LO, K. H. (2012). 論班雅明式史觀和空間觀: 並以領匯霸權地圖為例. Cultural Studies@ Lingnan 文化研究@ 嶺南, 32(1), 1.
5. Sieber, R. E., & Haklay, M. (2015). The epistemology (s) of volunteered geographic information: a critique. Geo: Geography and Environment, 2(2), 122-136.
6. McQuire, S., 潘霽（2019）。From Media City to Geomedia: Cross-disciplinary Insights into Information Society from a Pioneering Australian Scholar。資訊社會學研究，36。
7. Botsman, R. (2017). Who Can You Trust?: How Technology Brought Us Together–and Why It Could Drive Us Apart. Penguin UK.
8. Kingsbury, P., & Jones III, J. P. (2009). Walter Benjamin’s dionysian adventures on Google Earth. Geoforum, 40(4), 502-513.