環狀線確定將開放試乘!通勤時間、捷運票價到底省多少?3個冷知識一次看
環狀線確定將開放試乘!通勤時間、捷運票價到底省多少?3個冷知識一次看

1月16日更新:新北環狀線完成履勘後,今天可望拿到交通部營運核准函,新北市長侯友宜表示,拿到核准函後,需要兩天準備,預計最快19日開放民眾試乘,試乘時間是早上10點到下午4點,正式通車日期會由台北市政府與新北市政府會商決定,預計是農曆年後。試乘一個月內民眾皆可免費搭乘。

這條蓋了10年的捷運,終於將在2020年農曆新年前夕通車,來看看究竟可以為通勤族省下多少時間?

新北環狀線第一階段開通倒數計時!總花費699億元興建,14個站橫跨新店、中和、板橋、三重、新莊,大幅縮減百萬市民車資跟時間。而南環北環何時開通?號稱第一座台灣鋼軌鋼輪的中運量捷運系統,哪些設計比文湖線更強大呢?

新北環狀線
新北環狀線分兩階段,年底要開通的第一階段以地上軌道為主,集中新北市,而第二階段包括南北環
圖/ 新北捷運局
新北環狀線
新北環狀線現在開通路段多在地面上
圖/ 新北捷運局

百萬新北住戶搭車更省時

新北捷運環狀線總計分兩段建設,第一階段即將開通,起於新店大坪林站,終點在新莊新北產業園區站,中間有六站是其他線的轉接點,百萬新北住戶未來搭車時間將大幅節省,晚點出門也不怕。

過去中和景安站居民到板橋站參加歡樂耶誕城活動,要搭橘線、綠線、藍線,或是橘線紅線再轉藍線,不管哪一條路徑都要轉乘兩次,費時26分鐘,票價35元(電子票證28元)。但在第一階段環狀線開通後,景安站到板橋站總計6站,只要15分鐘,票價25元,電子票證價預計20元,大省28%。

新北環狀線
根據環狀線車資表,未來居民不必先進北市轉乘兩次,就能抵達內湖竹科或板橋市,快速又省錢
圖/ 零號出口 Exit No.0粉專

北環若通車,內湖科技園區工作的新貴們可能會更開心!根據捷運局統計,串連新北產業園區到內科劍南站,現在旅客得搭文湖線、板南線及機場捷運線3段轉乘,預計花49分鐘抵達,但北環開通後,將縮短為26分鐘,省錢省時。

比文湖線裝更多人!新北環狀線進化中運量

新北環狀線設計為「中運量捷運」,民眾關心到底能載多少人?答案是每小時單向1~2萬人次,若班次密集度高,可以最高塞入3萬人,雖說是中運量,但比文湖線強大許多。

新北環狀線雖是中運量捷運設計,但跟同樣是中運量的文湖線有三大不同,比如文湖線使用膠輪系統,而新北環狀線用鋼軌跟鋼輪胎,據說維修上較為便宜。

其次,新北環狀線每列車連結四個車廂,數量雖與文湖線每列捷運車廂相同,不過由於車廂內25個座位採縱向設計,加大了通道寬度,通道至少1.1公尺寬,自然可以容納更多人,車廂內也設計行李擺放位置增大空間。

第三個不同是「四個車廂連通」,設計類似高運量捷運有連通走道,旅客可以走來走去;這規劃類似板南線與新蘆線設計,所以比文湖線可容納人數多,設計每列車廂可容納680人,車距可90秒發車一次。

新北環狀線將是臺灣第一條中運量鋼軌鋼輪系統車輛(高運量的板南線也是鋼軌鋼輪),此次捷運局規劃採購17列電聯車,每列4節車廂,所以總計會有68節車廂服務。

新北環狀線
環狀線車廂一列四個,互相連通,座位縱列,空間比文湖線大
圖/ 新北捷運局
新北環狀線
是第一條鋼軌鋼輪的中運量捷運系統,輪子跟文湖線不同
圖/ 新北捷運局

環狀線一階段完工,南北環得再等10年

環狀線路線全長約34.8公里,跨越臺北市與新北市,設31個車站及2個機廠用地,分二階段興建,剛開通的第一階段全都在新北市,即將完工,而第二階段則是分為北環跟南環,預計年底啟動,2021年動工,工程期要10年。

環狀線第一階段自新店大坪林站以地下軌道,沿新店民權路過中正路後出土,隨後以高架軌道方式沿中和景平路、中山路、板南路、板橋板新路、縣民大道連到板橋火車站、文化路、民生路、新莊思源路,最後抵達五股五工路新北產業園區站,路長15.4公里,有14車站(只有1站位於地下,高架13站),機廠位於新店十四張農業區。

臺北捷運環狀線第一階段,機電系統整合測試及穩定度測試前10月25日完成初勘作業,機電系統由義商ANSALDO負責,土建設計包括中興工程、世曦工程、亞新/泰興工程共同營造。

而串連北環跟南環的最終階段環狀線,預計2019年完成細部設計,進行發包,預定2021年動工,南、北環已獲國發會審議通過,納入前瞻基礎建設,預估10年内將可完工通車。

新北環狀線
南環跟北環路線預計還要10年才通車喔~
圖/ 新北捷運局

南環從動物園站為起點,串連木新、木柵路、辛亥路口到新店、中間會穿過政大校園地下,橫跨文山與新店區;北環是從新北產業園區站地下穿過疏洪道經過徐匯中學站,經過重陽橋頭地下、士林站、故宮路下方到劍南路站,橫跨新莊、五股、蘆洲、三重、士林及中山區,南北環都是地下車站總計18座。

參考資料:台北市捷運工程局、新北捷運粉專、零號出口 Exit No.0粉專

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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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