打造台法混血「無人小巴」,無人車新創7Starlake串起公共運輸最後一哩路
打造台法混血「無人小巴」,無人車新創7Starlake串起公共運輸最後一哩路

擁有強大的公共運輸系統,能解決城市的壅塞以及空氣汙染問題,以台北市來說,公共運輸的使用率以42.8%高居全台之冠,台北捷運每天使用人數超過200萬人,這個數字可是醞釀了20年才達到。

但,不是每座城市都有錢像台北、高雄等城市蓋大型軌道運輸,而公共運輸要提升,路網也必須跟著提升才會有效果,台灣無人駕駛技術公司喜門史塔雷克(7Starlake)總經理丁彥允今(26日)在2018未來商務展上分享如何透過無人小巴,串起公共運輸最後一哩路。

為共享接駁而生,無人小巴EZ10誕生

喜門史塔雷克(7starlake)與法國廠商Easymile合作無人小巴「EZ10」,這是台灣第一輛無人駕駛巴士,提供6個座位、最多12人的載客量,並以25公里的時速行駛。

根據美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)定義,這款小巴已經可以達到分類層級中的Level 4,意思是在啟動自動駕駛後,駕駛人可在條件允許情況下,讓車輛完全自動駕駛,不必介入,去年五月,更與台大成立「AI無人駕駛車研發團隊」,在台大校園內測試「EZ10」無人小巴。

喜門史塔雷克EZ10內部
無人小巴「EZ10」,這是台灣第一輛無人駕駛巴士,提供6個座位、最多12人的載客量,並以25公里的時速行駛。
圖/ 侯俊偉/攝影

「交通是城市的動脈。」7STARLAKE總經理丁彥允分享,不像Uber或是蘋果研發的無人車,是透過現有車輛加上雷達、感測器等設備改裝,EZ10就是100%針對共享式運輸目的所設計,希望透過共享接駁、共享移動改變城市樣貌。

7STARLAKE總經理丁彥允
無人車是一台會思考的機器人。

邊行駛邊蒐集數據,揪出道路不平問題

以台灣的環境來說,丁彥允認為無人小巴可以做到「封閉園區接駁」、「短程點對點運輸」、「市區接駁路網」三種應用場景。

「你可以把無人小巴想像成是擁有虛擬軌道的捷運。」丁彥允舉例,像是在上下班的尖峰時段,可以利用城市內本來就有的公車專用道為基礎,透過小巴捷運式的經營來運送乘客,因為是仿虛擬軌道的固定路線,路徑行駛誤差可在五公分以內,大大降低意外事故發生機率。

而在離峰時段,無人小巴同樣可以透過定時發車運行的模式運作,像是以淡水來說,部分區域可能因為人潮沒那麼多,因此公車班次較少或甚至沒有營運路線,這時候就可以利用無人小巴定期發車的服務來填補空缺,業者也不必擔心額外的司機人力成本支出,同樣的道理,也可以將小巴應用在偏鄉接駁,憑著靈活性高、載運量較小的優勢,將城市、鄉鎮路網空缺的縫隙填補起來。

除了接駁的主要功能,丁彥允分享,因為無人車裝有攝影機、感測器,只要有在運作,基本上隨時隨地都在蒐集數據,因此車輛在行駛的同時,還可以一邊找出城市道路哪裡不平整、違規停車、雙黃線並排等問題,將蒐集到的大數據貢獻給城市,達到一石二鳥的效果。

關鍵字: #自動駕駛
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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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