繼續留在台灣營運,但為何Uber不願成立「大車隊」?
繼續留在台灣營運,但為何Uber不願成立「大車隊」?

「Uber條款」修法預告期26日正式結束,除了消費者、租賃車司機擔心權益受損,美國在台協會(AIT)日前也發函表達立場,質疑1小時起租、需返回營業地點等規定不合理。對此,交通部表示,尊重且歡迎各界提供意見,但仍希望Uber能加入多元計程車,成立「Uber大車隊」。

稍早Uber發聲明表示,將持續在台營運,沒有任何改變。儘管諮商期已結束,仍會持續為1萬名合作的代僱駕駛、超過200間的合作租賃車業者以及3百萬名用戶與政府溝通。

根據《自由時報》報導,交通部接下來將答覆各方意見,再通過法規會與部務會議,公告後3個月後才會實施修改《汽車運輸業管理規則》第103條之一草案。而交通部長林佳龍認為,共享經濟是趨勢,他在觀念上支持但也到雙方須磨合,Uber在台灣必須守法,規範不足就修改,這也是民主常態而非零和賽局。

多元計程車
交通部表示,希望Uber能加入多元計程車,成立「Uber大車隊」。
圖/ 台灣大車隊

「Uber大車隊」長啥模樣?收費方式:跳錶再加成

如果Uber直接接受多元計程車方案,會發生什麼事?

按照《汽車運輸業管理規則》規定,申請多元計程車有以下條件: 
1. 車身顏色不得為傳統小黃計程車的黃色
2. 免設車頂燈
3. 免車身識別標誌(如車行標誌或是合作社標誌)
4. 掛白底紅字計程車營業車牌
5. 費率彈性化(不得低於計程車現有費率)

從規定來看,多元計程車收費由業者於規定內自訂,頂多在於費率有下限,如至少70元起跳等條件;上限則由地方主管機關核定。但和Uber之間的最大差異在於多元計程車仍比照一般小黃,需加裝通過政府檢定收費表來計算里程

大都會多元計程車
多元計程車收費方式比起小黃彈性,不過仍在固定範圍內變動加成。
圖/ 大都會

一般來說,從捷運國父紀念館搭小黃到府中站約花350元車資,而多元計程車會依照不同車行規定加成計算。以台灣大車隊為例,目前有「豪華」、「商務」、「舒適型」三種車款給消費者選擇,前兩種的價格為跳錶金額的1.4倍;舒適型則和小黃跳錶同價。

不過,Uber北亞區公共政策總監波立文(Emilie Potvin)向《數位時代》表示,Uber的計費方式會依照當下車輛供給、消費者叫車多寡即時調整,這種方式才屬於公平的市場機制,而非依照車款,或是上、下班、雨天尖峰時刻,讓車價固定多幾倍。

另一項差異,則在於「 能否提前預估車資 」。Uber在叫車時會顯示車資並扣款,即便司機繞路、走錯路也不會額外收費,但多元計程車需以跳錶數字為基準,事前預估車資無法百分百準確。

多元計程車法規鬆綁未明,Uber:難評估下一步

波立文強調,交通部未明確表態多元計程車的鬆綁規則,Uber目前無法評估在台灣的下一步究竟要如何調整,不過,對於交通部表示希望創造小黃與Uber、租賃車的雙贏想法表示肯定。

根據交通部最新的「計程車營運狀況調查報告」,2017年全國共有8萬7,604輛計程車,平均空車率為31.6%,低於2015年的33%,顯示藉由科技資訊的管理,降低專職計程車駕駛人的空車時間及空繞里程,有助於提升營運效率。其中,台北市共有2萬8,450輛小黃;新北市則有2萬2,243輛,二者合占全台計程車輛數的57.9%。

Uber認為,台灣多元化計程車的數量僅有1,800輛可供預約,並未顯著增加消費者的選擇或司機的福利。

但換個角度來看,計程車業肩負「大眾運輸」責任,受到費率管制,是為了服務民眾。若Uber能拿出實際數字向交通部證明,其動態、彈性費率,在紅海市區裡能幫助平衡市場供需,將會更具有說服力。

關鍵字: #Uber #交通部
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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