共享電動機車新秀GoShare竄起,老大哥WeMo如何見招拆招?
共享電動機車新秀GoShare竄起,老大哥WeMo如何見招拆招?

陸續有新玩家加入共享電動機車市場,對新創團隊威摩科技WeMo Scooter(以下簡稱WeMo)來說,長久以來的孤獨之路已經結束了!

看待和泰汽車、Gogoro相繼參戰,WeMo創辦人暨執行長吳昕霈認為,這代表共享市場已被大廠所認可,具有發展潛力。尤其WeMo還是一家新創公司,可以養的餅有限,若陸續有其他業者投入,它就會是一個很大的聚落。

共享交通市場發展潛力高

到底共享的市場有多大?「這個市場可說是大到驚人,」吳昕霈分析,全台有近1,400萬輛摩托車,約有5成摩托車齡超過十年,換算下來約600-700萬台的老車需被汰換。

若從使用者習慣來看,一年騎不到3千公里的機車族,占比5成5,這些車主一年騎很少,甚至一天騎不到1次的人數相當高,這些人都是潛在共享使用者。

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截至108年7月,台灣機車數量近1,400萬輛,為全世界機車密度最高的國家。
圖/ 攝影/田蕙欣

放眼國外,各國訂定禁售燃油車時程,2輪電動機車市場逐漸起飛。歐洲地區注重環保,對電動機車接受度高;東南亞則是台灣20-30倍規模的市場,全球共享機車市場等待被挖掘,吳昕霈說,現在已不是所有人都追求擁有車的權利。

做出產品差異性,持續嘗試新商業模式

但在進軍國外前,仍得先在國內站穩腳步。Gogoro旗下GoShare共享服務一出手就打出AI人臉辨識,3分鐘快速註冊,以及智慧化推薦車輛,優化使用體驗,解決過往使用痛點。

 GoShare共享電動機車
GoShare首站桃園一口氣投放1千台共享機車。
圖/ GoShare via Facebook

對此,吳昕霈表示WeMo很快地將導入AI人臉辨識註冊,過去採人工審核的方式,約4到6小時完成註冊,是注重用戶的安全性,且審核相當嚴格。

即便GoShare首發桃園,WeMo主攻雙北,兩者暫時無正面交鋒,但競爭態勢已相當明顯。

GoShare首站桃園一口氣投放1千台共享機車,已於昨(29日)正式上線,更預告12月前還會有新的擴區進度;WeMo則早在今年5月就預告,年底前雙北將投放到8千台車,正如火如荼展開擴區計畫,目前六都已攻占台北、新北兩都,下半年還會再進軍一都。

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WeMo創辦人吳昕霈表示,接下來一年內會先以台灣市場布局為主,對於出海計劃,陸續都有海外廠商主動來敲門。
圖/ 蔡仁譯攝影

上線2年、擁有近20萬用戶的WeMo,該如何維持先行者優勢?吳昕霈爽快地回答:「就是做出差異性,我們公司的DNA是服務業,」WeMo下一步會朝更智慧的生活前進,以車聯網技術為核心,引導消費者使用WeMo服務,不再只是一個租賃平台。

今年7月WeMo首推短租吃到飽方案,提供3、6、24小時不限趟次的短租方案,價格150元起,費用直逼傳統租車業,至今推出以來已占付費會員1至2成。(WeMo推短租騎到飽,想一口咬下旅遊、美食外送與物流市場

當消費者規劃來台北輕旅行時,共享機車就可以和大眾運輸達成互補關係,吳昕霈分享一個使用情境,用戶騎WeMo到台北永康街吃剉冰,結束後可以搭捷運到101,接下來再租借一台WeMo到民生社區富錦街喝咖啡。這代表消費者不會被一台車綁住,帶來的是「交通的自由感」。

過往來台北旅遊的人,往往需要走到租車站租車,現在透過科技的便利性,打開手機App就能直接租車,「我們用吃到飽,打出一片藍海!」WeMo公關經理張睿纖自信地說。

接下來WeMo會趁勝追擊搶攻大型企業客戶,吳昕霈說,共享服務其實和許多行業類別有互補關係,像是美食外送平台、代駕業者等都是潛在合作對象。

像外送員若沒車,就可以使用WeMo短租吃到飽方案;或是代駕員可以騎乘WeMo到各餐廳載客,一樣採隨租隨還方式。

WeMo創辦人吳昕霈
WeMo長期的目標是成為智慧生活生態系一環,我們的DNA本質是服務業,透過科技手段,進一步把共享服務帶給乘客貼心、安全、便利。

2年來,WeMo不斷嘗試各種新商業模式,每台電動機車所安裝的「黑盒子」,搭配GPS定位系統與4G無線通訊模組,還有車上各種感測器,其累積的車輛大數據,除了能優化服務外,也可以應用在智慧城市。

「我們已走過新創『零到一』的階段,現在是準備加速的階段,」吳昕霈透露,接下來一年內會先以台灣市場布局為主。對於出海計劃,陸續都有海外廠商主動來敲門。

手握車聯網技術,出海看重「在地化」

對比GoShare主打端至端服務(end-to-end),採用白牌等級Gogoro 2,從硬體研發製造、能源網絡布建、運維服務都一手包辦;WeMo擁有車聯網技術、運維服務,但沒有生產車輛,採購光陽Candy3.0輕型電動機車,WeMo定調是走「Android模式」。(站在Gogoro肩膀上,GoShare共享服務可以跑得多快多遠?

也就是說,WeMo的車聯網技術也可以移植到任何國家,甚至是把技術賣給營運商,使用當地的「國產車」來推共享服務。

WeMo Scooter
WeMo在台上線2年,擁有近20萬用戶,年底將擴增至8千台車。
圖/ AppWorks

吳昕霈認為,共享交通服務必須做到「因地制宜」,與在地的合作是有其必要。更開玩笑說最後大家比的可能還是誰安全帽比較臭、誰的保險比較好,車子的性能並非重點。

站穩腳步前進,目標全台提供10萬輛共享機車

現階段台北部分區域,每台車單日達到10-15次的租借次數,「其中18-25歲的消費者,10個就有2人是WeMo用戶,」吳昕霈驕傲地說。光是2019上半年至今的騎乘次數已較去年同期成長近5倍,拉長遠來看,未來WeMo目標全台擁有10萬輛共享電動機車。

作為台灣第一個共享機車業者,2年來外界對於WeMo的評價多是正面,樹立共享機車的榜樣。除了堅持必須看到市場有需求才會投放車,更重視車輛的運維管理,因為不當管理就會造成城市負擔,而失去共享本質,吳昕霈說接下來仍會站穩腳步,走出自己的路。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #Gogoro
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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