oBike沒有準備好,這個城市也是
oBike沒有準備好,這個城市也是

2011年成立於新加坡的「共享單車」oBike幾個月前進入台灣。不同於我們過去熟悉的YouBike,oBike採用的是所謂的「無樁」設計,使用者可以隨處借還oBike。這對於住家、公司附近沒有YouBike站點的人來說,當然是天大的好消息。

然而,oBike畢竟不是真的「好消息」。這幾天隨著新北市政府開了第一槍,開始拖吊oBike,也讓這項服務的爭議越演越烈。要說問題的核心是什麼?大概「空間」兩個字可以概括。對於城市中早已感到擁擠、疲憊的機車族來說,占據了寶貴停車格的oBike簡直就是犯了滔天大罪。對於行人來說,本來就已經被汽、機車、私人單車弄得寸步難行的人行道,現在還多了個oBike,當然也同樣火大。

因此,新北市政府難得一見的鐵腕、效率立刻引來陣陣歡呼、讚揚。只是,就算我再不滿oBike,新北市政府這一槍我也難以苟同。

政府的短視

幾天前,新北市政府反應相當快速地針對oBike產生的問題,公告轄內17區的機車停車格及大眾運輸場站周邊單車停車格禁止停放oBike。不久,新北市政府還真的一口氣就拖走了329輛違規的oBike,盡顯嚴格執法氣勢。

針對這樣一個禁令,新北市政府主張,由於oBike是具營利性質的租賃單車,不得任意占用公用停車位。也就是說,新北市政府的立場是,當使用者結束oBike的租賃使用後,保管單車的責任、成本就應由oBike公司負責。如此一來,閒置的oBike停放在「公用」的車格中,等同於占用了公共資源。

這看起來非常合理。然而,我還是不得不幫oBike說點話。新北市政府這樣的禁令及其緣由,完全顯露其從未真正認真看待發展「共享」交通工具這件事。換言之,這樣的禁令背後預設的仍是傳統私有、營利導向的交通運輸系統。

oBike確實是以「租賃業」的身分進入台灣。但我覺得,恐怕oBike也是在「表格上只有A跟B」的情況下成了租賃業者。畢竟,他總不能學前輩Uber那樣自己搞個C選項出來吧?

因此,我不覺得用「它是租賃業」來要求「共享單車」比照租賃業者設置管理場站是合理的。對於傳統交通工具租賃業者來說,使用者必須進入其場站後,它才作為交通工具開始運作。但對於oBike這類可隨處借還的共享單車來說,單車本身的「隨處近用性」即是其運作的一部分。因而,閒置的oBike並未真的停止運作。相反地,結合GPS定位與使用者手機App,它成了人們日常移動的一部分。

換言之,在所謂「位置感知科技」(location-aware technology)的基礎上,促使「共享」得以更自然地嵌入日常生活,這才是oBike這類無樁共享單車的真正意義。更抽象一點說,只從「租賃」這一消費的角度來判斷oBike的運作,忽略了共享「不只是」消費這核心意義。共享不只是消費,它是人與人的連結,在「共同合作」的基礎上推動更好的生活。

無視環境的oBike

雖然幫oBike說了點話,但最終從我上述主張的「共享」意義來看,oBike仍是令人失望的。共享不只是消費。但目前看來,oBike的「共享」恐怕仍只為營利。也就是說,它看起來沒有打算將其發展建立在「共同合作」的基礎上。

也許在投入新創事業的人看來,我們這種「外行人」的批評只是在唱高調。有朋友就告訴我,oBike這類以所謂「最小可行性產品」(Minimum Viable Product,MVP)的方式進入市場是很常見的事情。

但對於外行人如我來說,這個詞是挺可怕的。我直覺地想到,在現代社會發展的過程中,不就充斥著這種「先做再說」的效率思維嗎?我們今天所面臨的種種風險社會現象,不就是當初未曾考量發展的「副作用」所招致的嗎?雖然如今的新創可能不再涉及有毒物質、或是巨大的機具失靈問題,但這種「最小可行性」背後隱含的「最大成本外部化」,對我們的社會來說仍是致命毒藥。

因此,我沒辦法喜歡oBike的原因,跟我無法接受Uber的原因一樣。就算不說他們眼中都只看見共享經濟的「經濟」那面,oBike與Uber嘗試進入一個社會的過程,都顯得太過於專斷、自利,忽視其所面對的社會環境本身。

如同我過去所主張的,我始終認為當一個新創事業的企圖是要改變我們的生活方式時,它就必須相對應地將整體環境的變遷納入考量,而不是以「最小可行」的方式進入社會,霸道地要求環境與之配合。換言之,oBike必須從視野更廣的網絡開始思考,當「無樁共享單車」進入一個社會後,它可能影響到哪些社會團體?進而嘗試如何與相關的社會團體合作,找出一條可以融合彼此利益進而促進社會共善的道路。

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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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