改善臨時用車需求等問題？共享汽車租賃服務Zipcar進駐台北|數位時代 BusinessNext

改善臨時用車需求等問題？共享汽車租賃服務Zipcar進駐台北

共享汽車租賃服務Zipcar，今日（5/10）宣布正式進軍亞洲市場，並且選擇以台北作為發展首站，同時也將以台北作為Zipcar進軍全球營運重要據點。

2017/5/11更新：我們後續向Zipcar提問日後在台營運的一些疑問，目前整理如下——

問：在台灣運作部分是否以台灣在地法規模式運作？（例如稅金繳納與使用保險等問題）

答： Zipcar的車輛是符合台灣在地法規進行營運的，車輛由Zipcar系統化管理，負責稅金與車輛保養，Zipcar 的每台車輛都提供充足的保險與道路救援，讓會員能安心地使用Zipcar。

問：目前合作車輛來源？停車位置是有跟特定停車場合作嗎？

答： Zipcar有自己的專屬車隊，停車與特定停車場合作。

問：如何避免未成年或禁止上路駕駛人租賃使用？

答： Zipcar將採取會員制度，線上註冊後會經由內部人員審核，確保駕駛與他人道路安全。

問：若是租賃過程不慎造成車輛損壞 (爆胎、擦撞、刮傷，或將車輛內部弄髒、遭竊與違規等)，Zipcar在台灣這邊會如何處理？

答： Zipcar的每台車輛都提供充足的保險與道路救援，故若有車損及突發事故發生，都會有相對應的措施，讓會員能更安心地使用Zipcar。此外，Zipcar非常重視每一位會員使用車輛的體驗與舒適度，也會有相對應的用車維護守則希望會員一同來遵守，相關細節我們將會於正式上市後公布和說明。

問：台灣地區也會提供加油卡嗎？或是使用者先付再退？

答：台灣地區也提供加油卡，使用隨車的加油卡,即可至合作加油站免付款加油。

在美國各地區經常可看見的共享汽車租賃服務Zipcar，今日（5/10）宣布正式進軍亞洲市場，並且選擇以台北作為發展首站，同時也將以台北作為Zipcar進軍全球營運重要據點。

目前Zipcar已經與全球多數城市合作推廣汽車共享模式，讓臨時有開車使用需求的人可輕易取得車輛資源，同時僅需支付簡單明瞭的服務費用，藉此減少城市過多車輛造成交通堵塞、排煙污染等問題。

之所以選擇台北作為進入亞洲市場首站，Zipcar表示主因在於台北市民有先進的共享思維，同時也有高度計程車與租賃車輛使用需求，因此希望能將過去於全球超過500個城市、將近1萬2000台車輛共享營運經驗帶進台灣市場，最快將會在近期內於台北地區上線運作。

Zipcar全球營運最高負責人Massimo Marsili表示：「我們很高興能夠以台北作為亞洲首站，與生活在大台北地區的民眾一同推廣共享汽車，這對品牌而言也是一個重大的里程碑。我們將憑藉著 Zipcar 於全球近 20 年的共享汽車營運經驗，提供台北都會區有用車需求的民眾絕佳的使用體驗。而我們過往在歐美城市的成功，有很大的一部分來自與有先進思維的城市攜手合作，利用並改善既有的公共基礎設施，進而提供市民更好的都會用車選擇。」

未來正式在台上線營運後，Zipcar將提供等同美國等地區服務運作模式，讓加入會員的使用者可透過電腦、手機登入服務系統，並且隨時預約停放在台北市各地區的閒置Zipcar服務車輛，讓使用者能免去長時間養車、保養等瑣碎事項。目前Zipcar服務提供以小時或天數兩種模式計算使用時間，當使用者完成線上預約，即可前往完成預約車輛停放處透過會員卡或手機App取車，並且依照使用車輛時間支付單一費用。

而Zipcar服務推行概念同樣基於共享，由Zipcar服務提供車輛、相關保養維護、行駛油費、國道通行費用與相關保險，以及長時間閒置放置的場地租賃費用，甚至行駛過程發生故障時也能透過全年無休的道路救援給予協助，使用者僅需針對個人使用需求支付對應費用即可享有車輛使用權，整體運作基本上就跟YouBike的理念相同，同樣提供24小時隨時可租賃服務，至於油費部分則是藉由車內提供的加油卡，或是預先支付，之後再提供收據由Zipcar退還油費。

以先前在美國地區運作模式來看，Zipcar對於短時間臨時租賃相對划算，但長時間使用的話，則會因為累計里程、使用天數產生更高的使用費用，因此若是要長時間使用的話，反而是傳統租賃車服務較適合。

本文授權轉載自：Mashdigi

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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