燒錢做電動機車生意，揭WeMo創辦人吳昕霈內心的「綠色交通大夢」|數位時代 BusinessNext

燒錢做電動機車生意，揭WeMo創辦人吳昕霈內心的「綠色交通大夢」

威摩科技（WeMo）創辦人暨執行長吳昕霈在展示完 WeMo 電動機車後，把車牽往路邊狹小的停車格停車。儘管是創業之後才開始學騎機車，但不管是移車，還是從後面踩中柱的動作都已經相當熟練。

重資產、短期難以獲得大量收入，投資人觀望

WeMo Scooter 由光陽 Candy 3.0 電動機車改裝而來，取消傳統鑰匙孔並連結 App 系統。使用者只需要打開 WeMo App，註冊後找尋附近車輛即可透過 App 發動、騎乘與還車。收費方面 25 歲以上前 6 分鐘 15 元，之後每分鐘 2.5 元；25 歲以下前 6 分鐘 9 元，之後每分鐘 1.5 元。

比起共享單車、共享電動滑板車，WeMo Scooter 的造價相對高，需要更長的時間才能回收，現階段的收費金額也無法在短時間內帶來大量收入。吳昕霈坦承目前處於虧損狀態，「造價真的是我們的痛點，但我們為什麼選擇機車，當然是希望能夠對這個城市好一點。」

這並不是完全不可行的漂亮話，根據交通部的資料顯示，每 100 人中就有 92 人擁有機車，是全世界機車密度最高的國家，「當機車族思考其他的可能性時，我們希望能成為第一選擇。」吳昕霈表示，儘管市場有潛力，也需要一段時間等待機車族的習慣與思維轉變。

重資產、短時間內難看到成效的特性，讓 WeMo Scooter 較不受創投的青睞。吳昕霈笑著說：「好的伯樂也不好找啊。」因此 WeMo Scooter 也積極挖掘不同的商業模式，如先前推出的幾米聯名車，「女孩子很喜歡，非常 Instagrammable（值得放上 Instagram）。」讓行銷、廣告成為 WeMo Scooter 拓展的可能性之一。

同時，吳昕霈希望 WeMo Scooter 在交通行程上更加有趣，也透露不少遊戲化點子都在洽談中。

WeMo Scooter的未來：移動的城市數據搜集站

另一方面，隨著會員數增加到 10 萬人，WeMo Scooter 已是台北最大的機車移動資料庫。吳昕霈對於這些數據擁有極大的想像與期望，除了整個公司以數據為導向經營之外，更希望塑造智慧城市的基礎。在公司內部，目前 WeMo Scooter 採用機器學習，小範圍的進行調度與平衡供需的實驗，「用機器學習預測需求，當某一區域需求增加，我們就會進行調度。」吳昕霈說。

對於智慧城市的發展，WeMo Scooter 的數據也能作為交通號誌調整，或是舒緩塞車、交通決策的參考。

在更遠的未來，WeMo Scooter 期望能夠搭載各種感測器來偵測空氣污染，或蒐集不同的聲音、氣味數據。到時候 WeMo Scooter 將不再只是共享電動機車，而是移動的環境、交通、城市數據資料蒐集站。

不過，在夢想成真的那一天到來之前， 吳昕霈與 WeMo Scooter 需要克服的挑戰不只是時間，還有台灣人環保意識的崛起與否。

對已經成熟發展的企業來說，最大的挑戰不是如何創新，而是經驗無法有效傳承，而生成式 AI 的價值正在於此，它讓分散的知識從「共同保存」走向「即時運用」，使組織得以在既有經驗之上，持續累積能力並向上成長。

由旭瑞文化傳媒成立、全台最大直播平台浪LIVE，正是這種轉變的最佳寫照。「我們其實一直都有在整理內部的知識、技術文件和作業流程規範，但做法比較像是集中在倉庫裡，雖然找得到，卻不一定用得快。」旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷（James）形容。

為此，浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI，打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」，讓經驗不再只是被保存，而能實際參與日常營運流程。網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明，這是因為 NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎，並在此基礎上生成內容，故能真正融入浪LIVE使用場景，提升文章產製與活動規劃的效率。

用 AI 提速，回應高頻、快節奏的營運需求

作為直播產業的領導平台，浪LIVE 不僅市占率超過 50%，每月活躍用戶數更高達 40-50 萬人。能夠寫下高黏著度、高互動率的成績，除了堅持以才藝直播為主軸、在市場上做出差異化特色，快速更新的內容與密集的行銷活動，同樣是浪LIVE 維繫用戶黏著度的關鍵。

黎欣捷表示，浪LIVE 每日都會更新社群貼文與文章內容、每個月平均規劃約 20 至 25 檔活動，不僅內容產出量龐大，對速度的要求也極高。編輯團隊在完成採訪後，必須在最短時間內產出文章，且要符合品牌的風格和版型，而營運團隊不僅要不斷發想新的玩法，還得預先估算不同設計下的投資報酬率、參與人數等機率，以確保活動能兼顧創意與成效。

這種高頻的營運節奏不僅極具挑戰性，還容易使團隊感到疲憊。因此，浪LIVE 開始思考如何利用 AI 來提升文章產出與活動企劃的效率，而 NAVI 正是思考後的最佳解答。

應用場景1：文章產製，不再從零開始

吳炳鈞進一步說明，網創資訊如何協助浪LIVE 將 NAVI 應用於文章產製與活動企劃。

先就文章產製來看，網創資訊將浪LIVE 過往累積的大量文章匯入 NAVI，由系統學習品牌文章的語氣與編排方式，及不同編輯的寫作風格並加以分類。之後，編輯只要提供採訪逐字稿或相關素材，並指定想要的文章風格，NAVI 便可依此生成初稿，再由編輯進行調整與潤飾，大幅加快整體產出速度，也讓編輯可以將更多心力投入內容品質的把關與主題發掘，用快速更新而主題有趣的文章，吸引會員持續留在平台。

吳炳鈞強調，NAVI 不是憑空寫文章，而是根據企業過去累積的內容與規範來生成，這樣的產出結果，才會更貼近原本的品牌風格與實際需求。更重要的是，網創資訊還能根據客戶使用情境進行客製化調整。例如，NAVI 可以整合圖片和文字，生成一篇圖文並茂的文章，並同步輸出對應的 HTML 程式碼，浪LIVE 編輯只需貼至後台系統，就能完成上稿作業，不必再花費大量時間去調整版面配置。

應用場景2：活動規劃，從歷史經驗找出新玩法

再就活動規劃來看，網創資訊同樣先將浪LIVE 的歷史活動範本、禮物清單與獎勵機制導入 NAVI，由系統學習營運團隊在發想活動時的思維脈絡，之後，團隊成員只要輸入關鍵字，NAVI 就能建議相應的活動方式與獎勵組合，作為活動規劃時的參考。

黎欣捷認為，NAVI 就像一位資深顧問，不僅提供更多元的視角與玩法建議，縮短活動規劃所需的時間和心力，也能即時調閱過往經驗，協助團隊跳脫個人思考盲點，避免重複規劃過去已經做過的活動內容。

吳炳鈞進一步以禮物清單為例，說明 NAVI 帶來的效益。浪LIVE每一檔活動都需要重新設計禮物或做不同的組合搭配，因此資料庫已累積上百種不同類型的禮物，這使得團隊成員在規劃活動時，常常要花很多時間去發想新禮物或搜尋資料。而在導入NAVI後，系統可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議，協助團隊在規劃新活動時，更有效率地運用既有資源。

不只生成內容：NAVI 三大特色，讓 AI 真正嵌入企業流程

在資料管理與內容生成外，網創資訊也從企業管理需求出發，規劃出以下 3 大系統特色，使 NAVI 得以真正融入企業的營運流程中。

第一，NAVI 支援至少 20種大型語言模型，能因應不同使用需求，處理文字、圖片、音訊和影片等多種形式的內容。第二，系統可部署於私有雲或地端環境，讓資料能留在企業內部，降低被外部 AI 模型使用的疑慮。第三，整合 AD 身份驗證與授權機制，可依部門和角色別去設定資料存取權限，確保 AI 在回應問題或產生內容時，只會引用該使用者可存取的資料範圍，避免誤用或資料外洩的風險。吳炳鈞補充，由於系統可進行部門切割，也能進一步統計各單位的使用量，方便企業進行內部成本分攤與管理。

「企業需要的是能嵌入流程的 AI，而不是只會回答問題的工具。」吳炳鈞指出，因此 NAVI 一開始就定位在企業知識管理系統，從而發展上述系統設計。近年來，因應 AI Agent 趨勢，網創資訊亦將相關概念融入 NAVI，使系統具備更高的主動性，能依任務需求串接不同資料庫與內部系統，協助使用者完成特定工作流程。

未來，網創資訊將持續與浪LIVE 深化合作，逐步導入更多內容至系統中、拓展更多應用場景。也期待在與客戶合作的過程中，共同發掘更多具體的應用靈感，並視需求開發對應功能，持續放大知識與經驗的價值，讓技術不只停留在工具層次，而能真正轉化為企業成長的動能。