巴黎觀光交通新選擇:共享電動滑板車實測與攻略
巴黎觀光交通新選擇:共享電動滑板車實測與攻略

在交通方面,共享電動滑板車新創Lime 與 Bird 絕對是全世界崛起速度最快的獨角獸。

Lime 在獲得 Google Venture 領投 3.5 億美元後,估值超過 10 億美元;Bird 則在紅衫資本的支持下,估值高達 20 億美元。

參與 Bird 三輪融資的知名投資人 Mark Suster 曾在部落格分享,他完全不知道 Bird 在紅什麼,但在一次嘗試之後,他直接騎著電動滑板車到 Bird 的辦公室懇求創辦人收下投資。

而 Lime 也在今年 6 月,宣布進軍歐洲的觀光聖地巴黎。讓《數位時代》有機會在 10 月底造訪巴黎電玩週時,嘗試台灣體驗不到的共享電動滑板車。

騎車指南

1. 為什麼是 Lime,而不是 Bird?

其實在巴黎街頭不只 Lime、Bird,還有 Bolt,會選擇 Lime 實測的理由很簡單,因為路上看到的車最多。

根據資料顯示,Lime 於巴黎街頭投放了 150 台;Bird 則約為 50-100 台。

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在開放共享電動滑板車的區域中,隨處可見 Lime 的蹤影。
圖/ 陳君毅攝

2. 騎乘流程

Lime 的騎乘流程也相當簡單,下載 Lime App,綁定信用卡或其他支付方式如 Apple Pay。值得注意的是,Lime 採取的是儲值制,能夠選擇 10、20 與 50 美元,儲值 20 美元能夠獲得一張折價卷;50 美元則有三張。

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採「儲值」方式的 Lime,共有三種金額可以選擇。
圖/ 陳君毅攝

完成後,在路上找到車掃描車上的 QR Code 即可開始騎乘。

而騎完後也只需停車後打開 App 選擇騎乘完畢,此時 App 會請你拍攝一張停車照後即可走人。最重要的是,目前 Lime 在巴黎有設定停放區域,如果停在合法區域之外,將會加收 50 歐元(約新台幣1750元)的罰金,藉此遏止共享電動滑板車胡亂停放的亂象。

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綠色為能夠停放、提供服務的區域,若停在綠色區域以外,將會被處以 50 歐元的罰金。
圖/ 陳君毅攝

3. 計價方式

要先知道 Lime 的計價方式,每次騎乘先扣 1 美元,之後每分鐘 0.15 美元。以下為實際的騎乘里程數,5.2 公里的路程,走走停停實測拍照共花了 37 分鐘,共 5.55 歐元(約新台幣 195 元)。

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五公里,共 37 分鐘的時間,結帳金額為 5.55 歐元。
圖/ 陳君毅攝

以巴黎來說,每次騎乘 30 分鐘左右,大約可走 3~5 公里,花費平均在 4~6 歐元間,如果只是體驗大概儲值 10 元的方案,足夠來回即可。

註:歐元和美元計價方式相同,騎乘先扣 1 歐元,每分鐘 0.15 歐元。

4. 騎乘體驗

如果沒有打算要去太遠的地方,Lime 在體驗上來說非常方便。

Lime 的車款共有兩種,主要的差別在於剎車的方式,一為按鈕式,另一則為較熟悉的煞車把手。加速方面則跟台灣人的習慣不太一樣,是按鈕式動力,但能夠很快習慣。

在騎乘的路況方面,車速最快可達時速 20 公里上下。由於記者大部分的騎乘時間都在中午之前,路上的行人並不算太多,騎乘的範圍約在巴黎的第 7、8 與 15 區,路上都設有自行車道,騎行起來非常順暢。

在巴黎騎電動滑板車的優、缺點

優點

快速、方便。如果目的地距離出發地並不遠,可以省去很多查詢交通資料的時間,騎乘時也可隨意停下腳步。在最後一哩路上,確實能夠感受到共享電動滑板車的強大競爭力。

再加上在巴黎充滿歷史感建築的街頭上,騎乘電動滑板車多少有一種讓人恍如隔世的反差感。

缺點

比起搭車可能貴上一些,以及在巴黎騎乘電動滑板車不需要駕照,也不需要戴安全帽,可能有些安全上的疑慮。

此外,就是一些騎乘上會遭遇到的問題,像是沒有手套的話會非常冷、遇到過大的坑洞與高低落差時要牽車,牽車將龍頭抬起時,車身會擺向小腿,撞到會很痛。

觀光熱區巴黎,同時也是共享交通聖地

如果你不想騎 Lime,巴黎的選擇也很多。除了 Bird、Bolt 之外,台灣人熟悉的共享單車也遍布巴黎,包含 ofo、摩拜、oBike,以及有樁式單車 Vbike。想要嘗試摩托車也有 COUP 服務能夠使用,可以騎到熟悉的 Gogoro。

在巴黎街頭上隨處可見各家的共享單車,多多少少有些「街頭亂象」感。也是有了共享單車的前車之鑑,共享電動滑板車不管在投放的數量以及擺放位置都有所限制,因此大部分都排放的相當整齊。

避免交通亂象,共享電動滑板車的努力

共享電動滑板車輕便的優點,同時也是容易被外部暴力破壞的因素。從美國加州傳出不少電動滑板車被破壞的案例。Lime 透過安全警報系統嘗試解決這個問題,只要有人試圖用暴力解鎖,滑板車會發出警報。

而 Bird 則透過三大準則整頓亂象,試圖營造「好形象」讓各地政府允許更大的投放量:

1.每日整理車輛:每晚 Bird 都會派出團隊巡視街道,將車輛一一停好。
2.合理的車輛投放數:Bird 會在審視成長數字後,提出合理的車輛投放數。
3.收益回饋:每日、每輛車將捐贈 1 美元給政府,以建立更多的腳踏車車道等基礎建設。

此外,Bird 與 Lime 透過特殊的「充電獵人」,讓當地人在閒暇時刻將電動滑板車帶回家充電,並重新拿出來妥善排列好。以 Bird 為例,為每一台車充電 Bird 會支付 5~20 美元不等。如果獵人必須翻山越嶺才能「獵」到那台車,則能獲得 20 美元,有些年輕人一晚就可以賺取 600 美元。

最後,也許某些人會認為電動滑板車容易造成行人的危險,但以巴黎的體驗來說,滑板車配有警示行人的鈴鐺能夠使用,只要腳踏車道設置良好,其實並不會有太大的問題。反而路上超多的鴿子......很容易造成行車上的驚嚇。

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路上的鴿子相當多,在高速行駛時容易嚇到。
圖/ 陳君毅攝
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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