【Meet創業之星】 Carpo共乘媒合平台，幫你找到對的共乘夥伴|數位時代 BusinessNext

你常常需要到外縣市通勤或週末返鄉嗎？一群台大學生推出Carpo共乘媒合平台，幫提供空座位的駕駛及需要找共乘的乘客，找到對的人。洪仲丘遊行時，Carpo特別開出專區，創下網站瀏覽量單日破萬，單日媒合數高達50、60筆。

林柏甫指出，都市愈來愈擁擠，加上經濟不景氣，油價又漲，買車、開車是一大負擔。100年交通部的調查報告指出，計程車有35％的時間和路程是空車，浪費車子的空間資源，也增加碳排放量。他說，「Carpo推出手機、線上媒合平台，不僅省錢、環保，還能認識新朋友。」對駕駛而言，既順路也有人可以貼補油錢，對乘客來說，也可省下較高的通勤費用。

創辦人吳敬庭在寒暑假實習的過程中，經過公司佈告欄，發現上面有張小紙條，是公司員工在找上下班共乘的資訊。吳敬庭第一次接觸共乘的概念，想讓更多人都能接觸到共乘資訊，提高共乘的成功率。台大創意創業學程修課期間，2012年底吳敬庭做了這個平台，2013年3月，其他成員陸續加入。

Carpo克豹有限公司在去年底剛成立公司，但網站上線已經超過一年。目前有超過3500位會員，活躍使用人數是每個月300人次，前陣子推出Android APP之後，使用人數為每個月500人次。客群以18-35歲最多，特別集中在25-35歲，長程是最多人使用共乘的主要目的，像是連假、春吶等活動，人數會增多。

目前，網路上已有5-6個共乘媒合平台，以PTT共乘版使用者居多，但固定每週可提供空座位或是找座位的使用者，每週都要重新發文，對使用者非常不方便，也不易搜尋。再加上ptt是匿名帳號，林柏甫說，「目前共乘還沒有很盛行，我們覺得可能是因為使用者有安全的顧慮。」

為了解決目前共乘平台普遍的問題，Carpo希望透過科技來加強人與人之間的信任。Carpo共乘媒合平台主要提供三大功能，第一，刊登方便：透過日期、地址定位，篩選掉很多不需要的資訊，在找共乘時直接、快速，常常固定有空座位的駕駛也只要設定一次。另外也提供專區整理，目前提供桃園機場和新竹專區。第二，訊息功能：可以直接與對方互動，使用者按下「立即訂位」鈕會馬上傳訊息給駕駛。第三，評價機制：提供評價使用者的功能，減少有問題的人出現。開站至今，沒有發生過共乘的糾紛。

此外，Carpo透過E-mail和Facebook帳號驗證來確認使用者的身份，綁定Facebook，原因是讓使用者可以透過FB的公開資訊，先認識對方，若發現有「共同朋友」，則會讓使用者更安心。Carpo未來打算做定位追蹤整段路程，提供繞路提醒，或在APP裡增加報警資訊，增加女性乘客搭車的安全性。

Carpo共乘媒合平台，提供座位的人比搭車的人還多，比例大約是三比一。Carpo也在思索下一步要如何突破，計劃與大型活動合作，例如地點不方便、時間過早或過晚的路跑、演唱會，或是學校的畢業典禮等等。未來甚至也可以在平台上媒合4人共乘計程車，一起分攤車資。希望能打造更友善的搭車環境，讓使用者搭車更方便。

Carpo成員，圖左起為陳俊安、張荃、林柏甫、劉庭瑋。（攝影／林衍億）

【創業教我的事】創業讓我們訓練出不斷面對新問題仍不退縮的心態，並絞盡腦汁找到新的解決的方法。

**** 獲利模式是最常被詢問到的問題，尚未建立獲利模式，但會將規劃的兩個方向：抽手續費及共乘專區，與投資人一同討論，徵詢投資人的建議。

**** 以目前使用者規模、知名度還不算大的情況下，要能成功與企業或活動廠商合作，需要相關的人脈、管道，目前正在試著尋找相關的資源。

**** 6人，3人負責程式技術開發，2人負責行銷，1人負責設計。

**** 跨裝置、跨平台的共乘媒合平台，可透過電腦及行動裝置使用。

**** 2013年12月17日

主要用戶 user 年輕上班族，上下班通勤或週末返鄉

**** 未來規劃第一種是抽手續費，當乘客和駕駛配對成功後，向駕駛抽取部分乘客補貼的油錢。第二種是和企業或者活動主辦單位合作，幫他們量身打造專屬共乘專區，並收取費用。

網址 http://carpo.co/

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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