產業鬥陣做大版圖,看Uber如何實現5年內空中飛車載客
產業鬥陣做大版圖,看Uber如何實現5年內空中飛車載客

為解決地面交通壅塞狀況,近年來有許多航空公司、新創紛紛開發電動垂直起降的飛行器(以下簡稱eVTOL),作成為空中共乘的新型態交通工具,Uber喊出5年內讓空中共乘服務(uberAIR)走入大眾生活。

Uber於8/30-8/31在日本東京舉行elevate亞太峰會,除了宣布首批試營運候選城市名單外,也對外公布uberAIR計畫從產品開發到整個營運規劃藍圖,一步步把科幻小說中的飛天車化為現實。

Uber攜手製造商、建築公司,建立產業生態鏈

Uber eVTOL飛行器模型,像是一台小型飛機,內可乘坐四名乘客,以及一名駕駛,Uber將攜手5家製造商打造eVTOL,包含波音旗下的Aurora Flight Sciences、Pipistrel Aircraft、Embraer、Bell和Karem Aircraft合作,這些製造商在生產飛機、電動飛機已有一定底子,目前正積極著手開發eVTOL。

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Uber eVTOL飛行器參考模型,每架空中載具配備 4 組由電力驅動的螺旋槳,時速 240~320 公里。
圖/ 陳映璇攝影

而要完成空中共乘的理念,Uber提出空中航站(Skyport)的想法,每小時可進行1千次的起降,成為空中交通運輸的樞紐。為了方便快速興建空中航站,Uber將採模組化結構,可依腹地大小進行擴充,目前Uber與六家建築公司合作,思考空中航站如何融入城市,提供運輸服務。

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Uber與六家建築公司合作,設計空中航站(skyport),作為空中交通運輸的樞紐。
圖/ UBER

Uber空中交通總監Eric Allison表示,空中航站的設計,目前還不可能這麼快出現,會以現有的建築空間去設計空中航站,像是停車場、購物中心,並依照當地建築法規去設計。

管制空中交通,打造 Dynamic Skylane導流網絡

此外,多了eVTOL,空中交通勢必變得更加繁忙,為有效管制空中交通,Uber提出Dynamic Skylane網絡,該系統會依空中交通狀況,做虛擬道路、橋樑及匝道的導流。

Uber太空科技工程總監Tom Prevot表示,此系統不僅能管理自家空中載具eVTOL,也能與其他空中系統互相整合,成為一個開放的共同管理標準。

而起初eVTOL將由駕駛操控,在營運一段時間後會逐步改為全自動飛行。目前Uber已經和美國太空總署(NASA)簽署兩項太空法協議,一為無人駕駛的交通管理模型及無人空中系統的合作研發協議,而第三項協議則為都會區的空中交通系統,內容與空中交通概念和技術相關。

Uber太空科技工程總監Tom Prevot
Uber太空科技工程總監Tom Prevot表示,Dynamic Skylane網絡不僅能管理自家空中載具eVTOL,也能與其他空中系統互相整合,成為一個開放的共同管理標準。
圖/ UBER

uberAIR空中共乘服務預計在2020年展開試營運,2023年正式商轉,目前美國達拉斯、洛杉磯、日本東京列為首波試營運城市,而印度、澳洲、巴西、法國列為候選國家,最快在半年內宣布下一個開發uberAIR的國際城市。

空中飛車市場競爭,紛紛完成首次試飛行動

不只Uber,越來越多大廠、新創搶攻飛天車商機,像是空中巴士子公司A³已開發單人座的Vahana原型機,採純電動、自動駕駛系統,在今年初進行首次試飛,飛到5公尺高,飛行時間長達53秒。

德國無人機公司Volocopter研發的飛天車,類似一架小型雙座直升機,最長飛行時間為30分鐘,時速可達100公里,去年已在杜拜完成試飛,採手機App預約,預計五年內展開空中計程車的服務。

Uber eVTOL
不只Uber,許多大廠、新創都在製作能垂直起降的eVTOL原型機。
圖/ 陳映璇攝影

另外Google共同創辦人賴利·佩吉(Larry Page)投資的新創Kitty Hawk,已發表兩人座的飛天車Cora,正在紐西蘭進行試飛,時速約180公里,飛行距離約100公里,最高可飛900公尺,預計最快三年內在紐西蘭正式營運。

還有飛機引擎製造大廠勞斯萊斯(Rolls-Royce)也投入研發飛天車,但這款飛天車採用燃氣渦輪技術發電,不需額外充電,能夠搭載4到5人,以超過400公里的時速行駛、飛行距離達800公里,預計2020年就能問世。

電池輕量化、安全性成挑戰

不過目前所有研發eVTOL的業者,共同挑戰在於電池與安全問題,Uber挖角先前曾在特斯拉工作的電池專家Celina Mikolajczak,要研發一款適合eVTOL使用的高能量又輕的電池,已找上台灣鋰電池廠商能元科技共同研發,目前eVTOL電池原型已出爐,但仍需考量每架飛行器裝幾顆電池、重量配置、蓄電量狀況,從開出規格到正式量產仍有一段路要走。

而像這種尖端交通運輸,安全疑慮也成為大眾聚焦問題,Uber空中交通總監Eric Allison強調,uberAIR在營運前會進行各種測試,搜集數據進行調整,以建立一套安全標準系統。

除了需克服技術難題,Uber也要和當地政府進行溝通,配合各國航空監管要求取得營運許可,才能將空中共乘的夢想化為現實,為交通帶來新革命。

關鍵字: #Uber
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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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