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 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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