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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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