自駕車將如何影響都市發展?城市又該如何因應?
自駕車將如何影響都市發展?城市又該如何因應?

許多國家、城市相繼展開無人駕駛測試之後,高雄也選定哈瑪星地區作為無人電動巴士上路的實驗場域,倘若未來高雄成為台灣第一個自駕車普及的城市,並不令人意外。

自駕車即自動駕駛車輛(Autonomous Vehicle,簡稱AV),如果越來越普及,不僅能緩解塞車情形,甚至還可以進一步結合共享與共乘的理念,也可望減少城市裡的車輛。

誰擁有自駕車?

自駕車將如何改變交通?答案取決於自駕車由誰擁有。
其一,人人擁有私家車,只是其中越來越多人選用自駕車。其二,自駕車將以可共享車隊的姿態出現,很可能都是電動車,屬於政府或民間企業擁有,每部車一次搭載一名乘客。其三,共享自駕車車隊,採用共乘制度(car pooling),每部車一次可搭載一名以上的乘客。

就自駕車對都市車輛數減少的影響而言,在以上這三種情境裡面,第三個是最佳的。根據OECD的研究顯示,公共運輸系統搭配自駕車共乘,可讓葡萄牙首都里斯本尖峰時刻的交通流量減少三分之二。另有研究更指出,自駕車共乘會讓路上車輛減為現在的十分之一。

即使陌生人共處一車的共乘制度難以讓社會大眾接受,那也無妨;只要自駕車是共享的,就比私家車更能改善交通。

自己擁有車的人,每次出門都使用同一部車,故傾向買休旅車(SUV)等較大車輛以求舒適;而不買車、純粹使用共享自駕車的乘客,每趟都換用不同的車,故較不介意使用較小型的車輛。

路上大車少了、小車多了,交通自然也就更順暢了。

自駕車不但能使都市車輛數減少,也能讓既有室內停車場的容量憑空變大,因為車輛會自己開進停車格,與過往相比,停車場不再需要留設那麼寬的車道,也不必再留設樓梯與電梯,有研究指出其將可多容納60%的車輛。

市中心區的景觀將大幅改變。市中心地價昂貴,路邊停車格、停車場等室外停車空間的存在會漸成浪費,因為室內停車場的容量變大了,也因為自駕車可自動開去市郊停車場以求更低廉的停車費用。甚至,加油站也不需存在了,道路空間也不需這麼寬了。

許多室外土地將有望釋出,政府可制定法規以引導這些空間改變用途,可行的選項有很多:人行道、行道樹、植栽、散步道、自行車專用道、街道家具、一般住宅、社會住宅、公園綠地、商店、學校、社福機構或創業空間等,各地方政府可因地制宜決定孰為優先。

長途通勤不再痛苦,郊區居住需求將增加

自己開車上下班的人,常會覺得通勤既浪費時間又痛苦。一旦有了自駕車,不必自己開車的人們,就可利用通勤時間在車上工作、睡眠或休閒了。

長途通勤的痛苦程度大幅降低,會使更多人想住到郊區,以尋求比市中心更好的生活品質,要養育小孩的父母尤其如此。一個孩子即使住得偏遠,靠著自駕車仍可照常上下學(不見得要靠父母接送),也不會錯過課後活動,就與住在市中心的小孩無異。這也會讓地處偏遠的學校能維持註冊率而不致廢校。

自駕車的出現,雖讓更多人想住到郊區,但卻也會導致市中心的密度提高。如前所述,市中心區某些土地將轉型再利用,可能會成為住宅,讓市中心出現更多居住人口。

自駕車提供點對點(door-to-door)的服務,讓許多人一天中除自宅與公司,可能不會再造訪第三地了。

以往那種從車站或停車場步行前往各地的人潮將大幅減少,而許多商家向來致力於吸引這些行人停下來消費,未來它們可能會覺得路過的客人減少,位處市中心的優勢減弱了,便會往市郊搬遷,以圖較低廉的租金。

百貨公司與電影院特別有可能這樣做,因為它們不用擔心搬走後流失顧客──反正,會來消費的人們靠著自駕車還是可以順利前來。商家搬走後留下來的閒置空間,亦有可能會被開發為住宅。

此外,商業區或公園的服務半徑內,也就是附近步行可至的區域,房價本來就高,而自駕車的出現,讓就算是沒有車的人也能在短短幾分鐘內抵達這些地方,其結果,就是比以往更大面積的區域被認定進了服務半徑之內,因而房價跟著上漲,隨之而來的也就是更高密度的住宅開發。

開車的人找停車位時,會盡可能找離目的地最近的位子。未來,私家自駕車會先載著車主抵達目的地,再自行尋覓費用較低的停車空間停放,這種設定是為了讓車主花費最小化。

但,假設車主在一地停留的時間夠短,例如只是喝咖啡或看醫生,則自駕車為徹底幫車主省錢,可能乾脆不開去停車場了,而是維持空車狀態,在該街廓周圍繞行,或甚至是併排停車,直到車主辦完事再載其離開。這恐怕會為附近區域帶來多而無謂的交通流量,政府應該要祭出政策,以減少空車繞行或併停的行為。

自駕車能為城市帶來好處,也可能造成問題

自駕車與傳統公共運輸工具相比,搭乘起來既方便又舒適,如果費用又夠便宜,更可能造成公共運輸的衰落。然而,在尖峰時刻,大量的自駕車上路仍會造成熱門通勤路線的壅塞,所以公共運輸還是會恢復高使用率。

大眾公共運輸的發展並不會因為自駕車的出現而衰落,因為自駕車要達到高普及率需時甚久。所以,在未來的許多年內,政府依舊得致力於建設捷運、輕軌與快捷巴士(BRT)這些傳統公共運輸工具,以疏運通勤旅客。

自駕車高度普及的城市,可將許多道路改為單行道,因為單行道越多,交通就會越順暢,交通安全也會提升。開車的人也許不喜歡太多單行道,但當越來越多的人不是自己開車而是搭乘自駕車,對單行道就會更能接受。

目前對自駕車的討論,多聚焦在自用小客車、計程車與公車等載客用途上,但其實貨車亦有望全面自動駕駛化,而消防隊在滅火、載運傷患就醫時,或是清潔隊在清潔街道與清運垃圾時,也均有可能採用自駕車。

每個城市的長程發展策略,都應納入自駕車,以讓城市運作降低成本、提升效率。更多的自駕車上路,也需有更多法規及政策來管理,以因應可能產生的問題。 為妥善管理自駕車在城市中的未來發展,政府必須思考:我們想要怎樣的城市?

本文出自《數位時代》273期雜誌《無人車商業革命》。

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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
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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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