[Meet創業之星] Rocket Internet做後盾,Tripda共乘服務不一樣
[Meet創業之星] Rocket Internet做後盾,Tripda共乘服務不一樣
2015.09.09 | 創業

分享經濟潮流襲捲全球,不少國外服務紛紛來台灣搶地盤。除了Uber、Airbnb、Foodpanda之外,從巴西出發、目前已在全球13個國家營運的共乘平台Tripda也在去年登陸台灣。經過近10個月的努力,Tripda現在的成績如何?對台灣市場有何觀察?

Tripda
圖片來源:Tripda。

已在全球13個國家營運

Tripda最早是由創辦人Pedro Meduna在巴西聖保羅推行共乘概念,目的是降低人們在城市之間的移動成本。後來獲得集創投、孵化器和網路公司於一身的德國Rocket Internet青睞,在Rocket Internet的奧援之下走向全球市場,目前已經在13個國家營運。亞洲營運範圍則包括台灣、馬來西亞、菲律賓、新加坡、印度和巴基斯坦等國家。美洲部分,除了加州有經營團隊之外,墨西哥、巴西、智利、哥倫比亞、阿根廷等中南美洲國家也能使用Tripda的服務。

去年10月底,Tripda台灣服務正式上線。台灣總經理王鶴穆表示,到現在為止,全台註冊使用者約有1.1萬人,曾經提供共乘服務的駕駛超過1,600人,使用過共乘服務的乘客則超過3,000人。

王鶴穆是Tripda在台灣的第一位成員。他表示,自己在去年9月初加入Tripda,花了將近兩個月的時間獨自籌備網站,包括將網站中文化、規範出合理的共乘服務價格等,以確保服務能夠貼近台灣用戶的使用習慣。經過將近一年的時間,目前團隊成員已經擴編至5人,包含線上、線下行銷推廣和視覺設計人才。

短程通勤與長程返鄉約1:1

台灣現有共乘服務有批踢踢共乘板、Carpo共乘、QCar和新北市政府的共乘網,Tripda和這些服務有何不同?使用Tripda時,只要透過Facebook帳號就可以登入。登入後,使用者就能在平台上瀏覽所有行程。如果看到符合自己需求的行程,可以向駕駛預訂座位,並且獲得駕駛的聯絡方式如email、手機號碼。車程結束後,駕駛和乘客可以互相留下評價,做為日後其他使用者的選擇參考。

為了讓女性用戶能夠安心共乘,Tripda還提供以Facebook資料篩選性別的服務,讓女性駕駛可以指定搭乘對象的性別。王鶴穆指出,大多數女性用戶第一次使用Tripda時,都會勾選「女性專用」選項,但使用過幾次、建立起對平台的信任感之後,就不會再指定性別了。

Tripda的共乘分為長程、短程和活動共乘,不論是學生返鄉、上班族日常通勤或是為了到外地參加特定活動如音樂祭、棒球賽等都可以使用。王鶴穆表示,目前長程和短程的比例大約是一比一,但是短程通勤由於使用頻率高,因此比較容易吸引駕駛,通常一次可排2到3個月的行程。

真正符合傳統「共乘」定義

同樣是交通運輸服務,Tripda和Uber有什麼不一樣?王鶴穆直言:「最大的差別就在於price(價格)和behavior(使用行為)。」

他指出,兩者雖然同屬共享經濟,但是Tripda才真正符合「共乘」的傳統定義。「傳統共乘是指駕駛跟乘客都要去同一個方向,起點、終點可以不一樣。這個概念的重點就是『順路』和『互相幫助』,所以是互相分擔行車成本,包含車錢、油費和過路費。在這個定義下,共乘的價格就會變得非常非常便宜。」他強調,「我們的value(價值)是互相幫忙,並不是hire(聘僱)一個駕駛」,因此駕駛和乘客不僅可以分擔車資,也很容易在車程中分享彼此的生活經驗。

為了讓共乘觀念在台灣生根,Tripda過去積極透過大型活動推廣服務。王鶴穆表示,目前Tripda完全免費,乘客的車資百分之百都歸於駕駛。但未來會考慮串接線上支付,再從交易中抽成。

Tripda
圖說:由右至左為趣達有限公司視覺設計師連純瑩、台灣總經理王鶴穆、網路行銷經理劉澄真、市場開發經理盧韋辰。圖片來源:郭涵羚攝。

【創業快問快答】

Q1.最主要客戶群為何?
乘客年齡層落在25到35歲,駕駛年齡層為30到45歲。大致是住在台北、竹科等周邊城市的通勤者,還有為了返鄉、出差的長程旅行者。

Q2.貴公司服務的競爭優勢為何?
資金和團隊。共乘在台灣是需要被培養的行為,有資金就會帶來更多時間。此外,我們是目前台灣最積極推廣共乘的團隊,其他服務只有平台維護。

Q3.團隊目前缺乏的資源是?
使用者最常提出的問題是「共乘合法嗎?」我們相信只要滿足市場需求,Tripda趣達終究會長大。越早讓共乘法規上路,就能越快將共乘行為規模化。

【團隊資訊】
公司名稱:趣達有限公司
服務/產品名稱:Tripda趣達共乘平台
成立時間:2014.10
網址:http://www.tripda.com.tw

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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