欣欣客運搶頭香!台北市首條全電動公車路線啟用,車輛國內自主研發
欣欣客運搶頭香!台北市首條全電動公車路線啟用,車輛國內自主研發

「台北市是六都推動電動公車最慢的,」台北市長柯文哲之所以一開口就這麼說,是因為早在多年前,台北市就曾試辦過電動公車,但因為造價、電池續航力不足、維護成本高等因素失敗收場。

在經過長達五個月的籌備後,終於一掃過去陰霾,與華德動能合作,推出全新的電動巴士車款,台北市第一條純電動公車路線正式上路,除了車輛完全是國內自主開發,更導入車電資訊整合系統、充電站還兼具發電與儲能功能,如同柯文哲在致詞中所說的:「要做,就一次把它做好。」

柯文哲
台北市長柯文哲表示:「上線如果ok,目標就是四年400輛電動公車。」
圖/ 華德動能

電動公車上路,十月底前開放民眾免費試乘

全台北市第一條全電動公車路線,由欣欣客運在2017年取得路權,路線由捷運動物園站出發,行經信義快速道路,最終抵達松山車站,往返里程約31.5公里,沿途行經政大、文山運動中心、台北101,路線涵蓋4個捷運站、11個學校、5大商圈,從10月29到31日開放三天免費試乘。

首批電動公車一共有12台,由華德動能自主開發設計。車王電子集團旗下的華德動能,是國內唯一得到交通部核發「自主開發設計」資格的電動車企業。不只是在能源上邁向全電動化,「最特別的是還導入物聯網(IoT)概念,」公車結合華德的資訊整合系統,以及車王電的主動式電池管理系統,能夠分析行車數據、用電情形、能源轉換率,利用這些數據讓公車營運、能源使用更有效率,這些數據也等同是替未來台北市朝向公車全電動化的目標打下基礎。

台北電動公車
首批電動公車一共有12台,由華德動能自主開發,採用低底盤設計。
圖/ 高敬原 / 攝影

根據現場華德動能技術人員說法,這套系統最大的功用,是以IoT的方式遠端監控行車狀況,從馬達溫度、電力情況、剩餘能行駛里程,通通都可以在行控中心一次掌握,「一旦有問題就可以提前更換零件,不會等到真的壞掉才換。」技術人員解釋,電腦系統能做到自我診斷,達到預防勝於治療的功效,一旦有任何蛛絲馬跡,技術人就能提前介入修復,大幅減低公車突然故障的風險,提升整體營運的效率。

台北電動公車
第一階段12台的電動公車從10/29投入營運,欣欣客運表示,預計明年(2019)初還會再添購16台投入營運。
圖/ 高敬原 / 攝影

由華德動能自主開發的電動公車,採用低底盤設計,負責驅動的馬達位於車尾,採用台灣的東元電機負責製造的SRPM馬達,「馬達除了效率很高,還可以防水。」華德動能董事長蔡裕慶興奮地表示,這款馬達就算泡水一公尺都不會有問題,未來颱風、豪雨就算路面積水,也不必擔心拋錨在路上。

台北電動公車
負責驅動的馬達位於車尾,採用台灣的東元電機負責製造的SRPM馬達,兼具防水功能。
圖/ 高敬原 / 攝影

柯文哲:目標是四年400輛

不只是公車本身,還整合了創能、儲能、用能的整套解決方案,「這個地方從荒地,短短幾個月就大變身。」蔡裕慶口中的荒地,是欣欣客運選在木柵,所闢建的國內第一座智慧綠能電動大巴充電示範站。

在停放12輛電動巴士的遮雨棚上方,建置302平方公尺的單晶矽太陽能板,「每天平均可以替充電站創造130度的電力。」蔡裕慶表示,這整座充電站的電力幾乎能做到自給自足,除了提供公車充電、行控中心用電外,剩餘的電量還可以儲存在智慧儲電貨櫃中。

台北電動公車
電動巴士的遮雨棚上方,建置了302平方公尺的單晶矽太陽能板。
圖/ 高敬原 / 攝影

柯文哲市長在通車典禮開場時曾說:「台北市是六都推動電動公車最慢的」,背後的一項憂慮就是擔心營運不夠穩定。目前12輛上路的巴士,都必須回到位於木柵的充電站充電,並沒有在其他地方設置充電設備,技術人員解釋,大型車輛並不適合像Gogoro採用交換電池的方式充電,「因為一直拔連接電池的插頭,反而會影響電池壽命。」以公車來說,採用定點充電仍是目前最好的做法。

台北電動公車
欣欣客運位於木柵的充電站中,設有獨立充電樁。
圖/ 高敬原 / 攝影

每台公車平均五小時就能充飽電力,蔡裕慶談到,巴士滿載時平均可以行駛的距離超過260公里,空載時行駛距離則能超過300公里,以市區固定路線營運的公車來說已經足夠。技術人員透露,電動公車還有一套防護機制,一旦公車電力意外用到一滴不剩的時候,系統會預留一份「緊急電量」,讓公車可以再多行駛約一分鐘的時間,駕駛能有充裕的時間把公車停靠在路邊,避免擋在路中央阻擋交通。

台北電動公車
電池位於車體前方,平均五小時就能充飽電力。
圖/ 高敬原 / 攝影

第一階段12台的電動公車從10月29投入營運,欣欣客運表示,預計明年(2019)初還會再添購16台投入營運。「電動巴士有零污染、低噪音、少震盪的優點,」柯文哲也談到,台北市公共運輸使用量達到40%,未來不只是這條示範路線,運量大的幹線公車更會優先電動化,「上線如果ok,目標就是四年400輛電動公車。」

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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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