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代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

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國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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