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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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