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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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