共享經濟正夯!歐洲汽車服務Car2go今年拓點亞洲
共享經濟正夯!歐洲汽車服務Car2go今年拓點亞洲
2015.09.11 | 科技

買不起車,卻想開車?也許當你開車時,有人已經幫你把停車、保險費付好了。隨著共享經濟浪潮席捲全球,也同時顛覆我們對於未來交通的想像。

目前在歐洲國家十分盛行的汽車共享服務《Car2go》,至今已拓展至歐美共8個國家,會員數突破100萬人,今年底更預計跨足亞洲市場。Car2go亞太發展總監Rainer Becker也於日前來台,分享服務營運理念。

Car2go是德國汽車大廠Mercedes-Benz(賓士)旗下子公司,自2009年成立以來,服務已擴及歐洲、北美共8個國家,已在30個城市營運,共享車輛超過13500台,目前全球會員數約100萬人。《Car2go》主打「汽車分享」概念,使用者可透過App查詢、訂閱附近車輛,且不限定交車位置,縮短每位使用者在交車、用車的手續時間,一方面提高經濟效益,同時也連帶改善都會交通問題。

圖說明
(圖說:使用者可以透過《Car2go》的App查詢、訂閱附近可用的車輛。照片來源:Car2go提供。)

隨開隨停,使用者付費

《Car2go》的使用方式很簡易,使用者只要在網站上花35美元登錄會員,就會收到內建晶片的會員卡。《Car2go》在每台車上加入GPS定位系統,使用者可以透過電腦、手機App「Moovel」,尋找附近可用的車輛,再用會員卡開啓車輛、取出車鑰匙,並在這時候開始每分鐘的價格計算。

另外,《Car2go》採取與當地城市合作的模式,租金內包括停車費用、保險費、加油費,意即使用者除了會員費以及使用費外,不需額外負擔其他費用。Rainer Becker認為,《Car2go》的成功要素之一,在於現代人的思維已悄悄轉變,不再有「非買車不可」的思維,若與買車所需要花費的器材、汽油、保養等花費相比,租車反倒成為較便宜、方便的選擇。

不過,Rainer Becker指出,目前常見的租車服務,不管是一般租車業者提供的服務,抑或是台北市盛行的「Ubike」,都還停留在傳統「點到點」的思維,必須把車開到固定的地點交車,《Car2go》的服務則因為沒有地理限制,較適合短程租賃,讓車輛達到更有效地運用。

圖說明
(圖說:Car2go亞太發展總監Rainer Becker。照片來源:曾靉攝影。)

亞洲國家挑戰大,台灣仍待考量

Rainer Becker表示,今年《Car2go》也將首度進軍亞洲市場,預計年底服務就會在中國重慶市上線,初期將提供約70台共享車輛。而亞洲首站之所以選定中國重慶,主要是因為重慶汽車工業發達,是好的試驗市場,將藉此測試亞洲消費者的使用習慣與接受度。

不過,亞洲地區比起歐美國家挑戰更鉅,原因在於亞洲多數國家地狹人稠,不像歐美地區民眾較需要短程的租車服務。再者,以台灣為例,待克服的難題在於大都市交通壅塞、停車位難尋,若是遇上塞車,那麼若是以分鐘數計價方式,折算起來並不如計程車划算。

因此,《Car2go》若想將服務推向台灣,仍有許多難題待解,而對於未來進軍台灣的計劃,Rainer Becker仍語帶保留,表示還是要考慮每個市場的適當性,以及配套的在地化策略。而《Car2go》日前已與台北市政府進行初步接觸,討論未來可能的合作形式。

關鍵字: #共享經濟
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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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