Zipcar全球總裁馬西默:從台北的機車,我們看到共享汽車的潛力
Zipcar全球總裁馬西默:從台北的機車,我們看到共享汽車的潛力
2017.06.12 | 產品

擁有1萬2千輛汽車、全球百萬會員的共享汽車平台Zipcar,選擇台北做為前進亞太的第一站,六月份正式啟動服務。雖然這樣的共享模式在歐美已經行之有年,但透過App或會員卡解鎖車輛,並採取以小時、天計算的「自助租車」概念,在臺灣並不普遍;再加上,台北市擁有數量驚人的通勤機車族,在這樣一座城市裡,還有機會發展共享汽車嗎?

有信心讓台北愛上共享汽車,Zipcar: 騎機車代表對移動渴望

「騎機車代表對移動(mobility)的渴望。」Zipcar全球營運總裁馬西默‧莫沙理(Massimo Marsaili)在接受《數位時代》專訪時表示,在他看來,這些市民之所以會騎機車,有很大一部份是因為大眾交通工具沒辦法滿足他們的需求,而開車花費比較高,又有停車困難,才會有這麼多人選擇油錢便宜、好停車的機車。

Zipcar全球總裁Massimo Marsili訪談
Zipcar全球總裁Massimo Marsili是義大利人,對於有大量騎車族的都市環境並不陌生,他強調,羅馬也有許多機車,但還是能發展共享汽車。
圖/ 賀大新/攝影

不過,馬西默提出了另一種角度思考,「其實騎車只解決了某一種情境,就是以最小花費、又不需要像汽車得找停車位,就能到達目的地。」他說:「但如果是家族旅遊、去賣場大採購、甚至下大雨的時候呢?」馬西默認為,其實生活中有許多不同的交通情境,而Zipcar就是希望提供不同車款來解決這件事。

他強調,以Zipcar在全球5百座城市服務的經驗來看,發展共享汽車有三個要素,分別是:人口密度、大眾交通工具發達程度、和塞車、停車的情況,而這幾點台北都符合。

他們也委託市調公司調查台北市民用車習慣,證明自己的看法。例如,在21-45歲的主力車主中,有31.6%的人,考慮降低開車次數,另外,有接近五成車主,在星期一至五的上班日裡,平均每天只開車一小時,其他時間車子都是停止不動的。

「我們希望做大眾交通的延伸,甚至讓大家不需要買車、養車。」馬西默舉美國為例,如果將Zipcar做為地鐵轉乘的選項,平均能讓街上少出現15-20台私家車。

期待和臺北市政府合作,進駐公有停車場

Zipcar認為,當他們的會員數量到達一定的規模時,可以有效解決都市塞車的情況,但這樣的樂觀預期,其實面臨不小的挑戰。

馬西默說:「最重要還是停車的位置問題。」由於Zipcar目前在台北的營運模式,仍採取「甲租甲還」,也就是說消費者使用玩車輛後,仍必須開回原停車場才行,因此便利性打了不少折扣。

對此,Zipcar臺灣區董事長彭仕邦表示:「其實我們和北市府已經討論了兩年了。」他說Zipcar當然很希望能夠和政府合作,但台北市的想法,是要以電動車做為共享汽車的主軸,因此目前還沒有合作機會。

馬西默說:「在比利時的布魯塞爾,你可以把Zipcar停在街上的任一個停車位裡。 」能做到這樣的全方位服務,來自和當地政府的合作。他認為,「停車問題」是一座城市能否發展共享汽車的重要關鍵。

他再舉英國倫敦為例,表示Zipcar在市區裡有超過三千輛車,使用超過三千個停車位,其中很大一部份是政府負責營運的公有停車位,而市政府也允許他們在街上的停車位停車。另外,巴黎的交通管理單位,也開放各火車站停車場和他們合作,讓Zipcar成為轉乘工具。

Zipcar全球總裁Massimo Marsili與車合影
馬西默認為,Zipcar的發展關鍵,會是能否和市政府合作,有效運用公有停車場的力量。
圖/ 賀大新/攝影

不過彭仕邦樂觀地說,光是在服務正式開跑前,Zipcar就已經收到三千多封申請如何成為會員的回函,讓他們打了一劑強心針。「若有這麼多市民有興趣,我們第一階段卻只準備50到100台車,顯然是不夠的。」他說:「接下來的目的,是要讓市民和市政府知道,共享汽車可以帶來什麼改變。」等時間成熟之後,再往臺灣其他城市發展。

關鍵字: #共享經濟
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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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