共享變臭名!從中國單車墳場奇景,台灣可以學到什麼
共享變臭名!從中國單車墳場奇景,台灣可以學到什麼

共享單車近兩年在中國相當盛行,被喻為是中國新四大發明之一,據中國官方統計,去年(2017)中國共享單車總投放量超過2千萬輛,但隨著共享單車暴力擴張,業者胡亂投放、民眾隨地亂丟,在各地造成亂象,近期福建省廈門市同安區就出現一座「共享單車墳場」,而這樣的墳場也在其他城市如上海、杭州、北京出現,為什麼共享單車會形成這樣的局面?

資本層降溫、耗損率高,中國共享單車掀倒閉潮

中國共享單車近幾年湧入各大城市,全盛時期拓展到5,000多家,主打低碳環保的生活方式,引領共享經濟風潮,但也因迅速擴張,很快地面臨泡沫化危機,去年6月悟空單車成為首例倒閉的業者,後續3Vbike、町町單車、酷騎單車、小藍單車紛紛爆出經營不善而倒閉,造成用戶押金損失逾人民幣10億元,而倒閉主因,大多是融資失敗、資金鏈斷裂等問題,目前市場上僅剩摩拜、ofo兩家獨大。而倒閉的業者也無力回收投放出去的單車,加上棄置的單車被當地政府集中保管,因此中國隨處可見這樣的單車墳場。

第二,耗損率非常高。共享單車主要的收入還是租金、押金,即便押金的收益巨大,但比起付出的成本,幾乎是有去無回,像是單車維護等各項成本,過去在北京、上海、廣州出現多起共享單車被盜、蓄意破壞的公共事件,這些都直接增加單車管理與維護的費用,3Vbike創始人巫盛華就說,倒閉原因之一是「車都被偷光了」,投完一個月內就看不到車。

第三,跟風創業。在歷經創業失敗後,3Vbike創辦人巫盛華表示,自己從未接觸自行車行業,在沒有行業經驗累積之下,冒然入局。而悟空單車的創辦人雷厚義過去從事O2O、iOS軟體開發,也因為共享單車火熱,才跟風投入。在創業動機不明,且缺乏商業策略布局,一旦融資受挫,就難逃倒閉命運。

缺乏配套措施,台灣共享單車亂象同步上演

中國共享單車因快速擴張,導致泡沫化,當地政府也只能被迫處理問題,延伸出共享單車墳場的問題。相較之下,台灣共享單車市場就沒這麼火熱,僅UBike、obike、V Bikes等業者,不過共享單車亂象也曾在台灣發生,去年四月新加坡obike進駐台灣時,因obike屬無樁式共享單車,可隨停隨放、不受限制,卻也造成停車亂象,與占用機車停車格引發民怨。

為有效管理共享單車,各縣市從一開始祭出鐵腕直接拖吊開鍘,慢慢地轉而透過管制的手段,包括台北市、新北市、台中市、高雄市提出共享運具管理自治條例,透過收取權利金、限制投放數量、設置停放區、裝置全球衛星定位系統設備等方式,政府適度介入管制,找出與共享單車的共處方式。

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新加坡共享單車obike去年四月引進台灣後,因可隨停隨放、不受限制,卻也造成停車亂象。目前不少縣市提出共享運具管理自治條例,透過法規介入管理。
圖/ shutterstock

雖然共享經濟已是全球趨勢,但從兩岸引進共享單車的案例來看,若只是一昧投放單車,缺乏配套措施,無法在科技與法規之間取得平衡,共享單車也只是曇花一現,「單車墳場」也可能在台灣上演。因此政府與業者需思考,如何透過妥善管理降低社會衝擊,共同打造雙贏局面。

資料來源:經濟日報蘋果日報自由時報

關鍵字: #共享經濟
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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
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

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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