Gogoro海外之路踢鐵板！歐洲第一家共享機車夥伴Coup宣布將停止服務|數位時代 BusinessNext

COUP不敵營運成本，結束三年營運

COUP自2016年夏天開始，陸續採購Gogoro 1、2電動機車，在柏林、巴黎、馬德里等城市共投放約5千台車，收費上採取分鐘計費，前10分鐘2.10歐元（約新台幣70元），其後每分鐘0.21歐元（約新台幣7元），另外也提供多種預付費的分鐘套餐選擇。

由於歐洲不像台灣有高密集的換電站，是採取人工換電的方式，為降低維運成本，今年10月COUP才在柏林提供2座換電站供民眾自行換電，不過才測試1個月的時間，終敵不過高成本的問題。

3年多下來，COUP形容：「共享市場高度競爭且服務成本高，長期來說經濟方面是無法負荷的。」成本包括採購車輛費用，以及每日換電池、客服、平台營運等費用。

COUP最初是選擇Gogoro 1作為投放車種，Gogoro 1採用較多特殊規格零件，一旦機車受損，其維修費用也較高昂；加上COUP以人工換電的模式，而歐洲人力成本高，可能也造成維運一定的負擔。

至於COUP旗下120名員工，未來將陸續協助轉職或是遣散，後續車輛處理，會暫時存放在倉庫，並不會直接銷毀。

對於COUP結束營運，另一家德國共享機車業者Emmy接受外媒訪問表示震驚，並強調自家是以長期且具有成本效益在經營管理，在德國有2千台車的規模，今年也把版圖延伸到維也納。

共享機車要長久經營，業者點出2關鍵

對於COUP的消息，Gogoro僅表示感到遺憾，並未多做說明。值得注意的是，Gogoro才在今年推出共享服務GoShare，從硬體研發製造、能源網絡布建、運維服務都一手包辦，現階段積極在桃園、台北投放車輛，預計年底全台將投放4千台車，並同步規劃進軍海外市場，未來是否有機會補上歐洲市場，值得後續觀察。

營運剛滿三年的共享業者WeMo Scooter分析，共享電動機車商業模式要長久經營，除了自我掌握軟硬體研發實力，還要選擇適合投入市場的營運車輛，性價比或後續維修成本都是考量環節。

像是WeMo就是採用光陽candy3.0綠牌電動機車，官方表示上線3年多來，機車的維修、保養費用及電池耗損率相對低。雖然不生產車輛，但握有車聯網關鍵技術，可以將服務移植到任何國家，並使用當地的國產車來推行共享服務，彈性較高。

除了共享電動機車的高營運成本外，COUP提到的市場競爭，恐怕也是業者必經的挑戰。

WeMo日前宣布要大舉瞄準海外市場；小牛（niu）電動車則與Revel Transit合作，在紐約布魯克林區和皇后區佈署約950輛共享機車，看好二輪移動文化能從歐洲、亞洲複製到美國市場。

光靠向消費者收取租車費用，目前看來難以打平共享電動機車服務的支出成本，如何開發更多收入來源，將成為業者長久生存的關鍵考驗。

責任編輯：吳元熙、蕭閔云

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。