「未來十年不再需要有車子」，靠電動滑板車、自行車能取代城市交通？|數位時代 BusinessNext

「未來十年不再需要有車子」，靠電動滑板車、自行車能取代城市交通？

在城市中「搭車」的比例會在未來生活中越來越少嗎？Uber執行長多拉·霍斯勞沙希（Dara Khosrowshahi）對城市交通有截然不同的想像，透過無樁式腳踏車、電動滑板車，以及未來的空中計程車為基礎，打造多元交通服務願景，霍斯勞沙希喊出要當「運輸界亞馬遜」的目標。

Uber：希望未來十年，大部分的人都不再需要有車子

Uber執行長多拉·霍斯勞沙希（Dara Khosrowshahi）先前曾喊出明年（2019）下半年要IPO，最近也才順利找到了懸缺已久的財務長，不過商場上的變化說變就變，最近對手Lyft也傳出為了與Uber對決，也打算要IPO。

霍斯勞沙希本周強調，目前市場資金充裕，就算與Lyft時間強碰在一起，也不影響Uber的IPO計劃；另外，先前Uber旗下無人車曾發生撞死行人意外，測試活動全面喊停，霍斯勞沙希表示，旗下無人車公司Advanced Technologies Group是公司重要資產，未來有極大的賺錢潛力，絕對不會分拆出售，還樂觀地談到無人車測試最快在今年底前就能完全恢復。

在霍斯勞沙希擔任執行長這一年的時間中，Uber斥資數百萬美元收購JUMP單車，宣布要推出無樁式共享電動單車計畫，布局多元運輸模式，在本周科技媒體《TechCrunch》舉辦的 Disrupt 活動中，霍斯勞沙希談到手機叫車是Uber目前最重要的收入來源，但更長遠來看，未來應該是要逐漸擺脫對汽車的依賴。

Dara Khosrowshahi says Uber's future vision is to be the "Amazon of transportation," and predicts ride-hailing will be less than 50% of its business in 10 years #TCDisrupt pic.twitter.com/TWSNEBLfhH

— TechCrunch (@TechCrunch) 2018年9月6日

「我們想當運輸界的亞馬遜」，霍斯勞沙希說：「希望未來十年，大部分的人都不再需要有車子。」會這麼說，是因為Uber未來的主要戰略，就是發展多元交通模式「模式切換（Mode Switch）」，不論是無樁式腳踏車、電動滑板車，或是先前於東京峰會上揭露的空中計程車服務，「其實，我非常非常看好電動車，我們必須把傳統汽車忘掉，這是未來很重要的使命。」

在Uber的想像中，這些正在萌芽的新交通工具，將能提供用戶更多的交通選擇，吸引更多的人使用Uber，終極目標是要讓「手機取代汽車」。

電動滑板車熱潮方興未艾

細看Uber布局，今年一月Uber與JUMP合作，讓用戶可以在Uber的App中租腳踏車，目前已經在美國多個城市提供JUMP共享單車服務；接著七月又以3.55億美元參與電動滑板車新創Lime的融資，未來同樣會在App中整合Lime服務。

不只是Uber，許多共享車新創都很看好電動滑板車，像是明年要IPO的美國第二大手機叫車平台Lyft ，本周就跟小米旗下的代步工具生產商Ninebot 合作，在美國的丹佛市推出電動滑板車服務，第一波將先投放 350 輛滑板車，其中100輛投放在低收入或公共交通不足的地區，除了 Lyft 外，Bird 和 Lime 也都在丹佛市投放了共享電動滑板車，Uber 未來也計畫在這裡推出相同服務。

另外一個電動滑板車很火熱的城市是法國巴黎，繼美國Bird與Lime這兩大新創進軍法國市場後，愛沙尼亞手機叫車服務公司Taxify，本周也宣布進軍巴黎。事實上，在戴姆勒集團（Daimler AG）與滴滴出行的資金挹注下，Taxify除了是巴黎第三家電動滑板業者，更是巴黎第一家把叫車與電動滑板車服務，整合到同一個App中的業者。

Taxify 創辦人維林格（Markus Villig）認為，結合叫車與電動滑板車服務是Taxify的獨特優勢，有趣的是，Taxify的電動滑板車跟Lyft一樣，同樣是由小米負責生產，看來在這波共享電動滑板車浪潮中，小米應該也受益不少。

電動滑板車熱潮方興未艾，截至目前，電動滑板車新創已經募資約10億美元資金，然而也不是每一座城市都適合電動滑板車，與美國相比，歐洲城市的道路更為擁擠、平均通勤距離較短就相對很適合；此外，更不能忘記法規問題，像是英國規定動滑板車不可以騎上人行道跟馬路；Uber跟Lyft想在美國將電動滑板車服務整合進App，本周申請案件遭到駁回。

不論是電動滑板車或是飛天計程車，要真的達到霍斯勞沙希所說的：「希望未來十年，大部分的人都不再需要有車子。」恐怕還有許多障礙需要克服，但從霍斯勞沙希「我們想當運輸界的亞馬遜」的野望中，更讓我們看見交通運輸的100種可能與想像。

「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。

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%。

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。

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。

>>掌握AI 應用的新契機，立即聯繫博弘雲端專業顧問