【更新】捷運環狀線1月31日正式營運,它創下了幾個「北捷第一」?
【更新】捷運環狀線1月31日正式營運,它創下了幾個「北捷第一」?

編按(2020.1.21更新):環狀線將於1月31日正式通車!在交通局核准下,雙北市政府共同研商後決定於1月31日上午10時,在綠建築車站「十四張站」舉行通車典禮,由臺北市長柯文哲與新北市長侯友宜共同主持。

環狀線通車後捷運路網工程施工總長度來到152公里,131座車站;實際營運收費路線長度由131.1公里增加為146.5公里。

19日起至1月30日每天10時至下午4時試乘時間不變,31日通車典禮後將於下午2時起通車營運,正式與臺北捷運路網銜接。

千呼萬喚始出來,台北捷運環狀線第一期在歷經數次延遲後,終於在今(19)開放讓民眾試乘。 即日起民眾只要持電子票證即可免費試乘,開放時間為每日的早上十點至下午四點。

新北市長侯友宜今早也現身環狀線,他對媒體表示,以前從新莊頭前庄站坐捷運到板橋站要39分鐘,現在只要5分鐘,為市民省下34分鐘。而以後環狀線也會一條一條開通。至於 正式通車日期,則預計要到農曆春節過後。 屆時民眾也會享有一個月的免費試乘優惠。

撇除淡海輕軌,自2015年7月板南線的延伸站頂埔站啟用後,雙北捷運已近五年沒有拓增新站點。這也是環狀線引起大眾焦點的原因之一。究竟這條15.4公里長、途經14座車站,耗費十年打造的第一期環狀線,有何特別之處、創下了哪些「北捷第一」呢?

延伸閱讀:設計篇。新北環狀線,這條蓋了10年的捷運特別在哪?

一、首條全線落於新北市的捷運路線

環狀線第一期起於新店大坪林站,終於新莊新北產業園區站,行經新店、中和、板橋及新莊等新北市的人口稠密區,是第一條不經過台北市的捷運路線,這使得環狀線可以協助分散運量,降低轉乘站的壓力,同時也節省往來新北市不同區域的通勤族的交通時間。

舉例來說,新北市捷運局就統計,若是乘客要從大坪林站坐到景安站,過去必須從松山新店線的古亭站轉往中和新蘆線,途經8站,加上轉乘時間需19分鐘。搭環狀線的話,則只要坐4站,耗時更是只需8分鐘。

環狀線
環狀線第一期全長15.4公里、共14個車站,6個轉乘車站。

此外,環狀線也接連松山新店線、中和新蘆線、板南線與桃園機場捷運。乘客也可以在板橋站轉乘台鐵與高鐵。未來連接機場捷運線的新北產業園區站也預計提供預辦登機及行李託運的服務,欲前往桃園機場的旅客因此不用再特地前往台北車站,省時也省力。

二、全台首條採用「中運量鋼軌鋼輪」列車的捷運路線

環狀線和文湖線目前為北捷唯二的中運量路線,因而時常被拿來比較。由日立軌道義大利(Hitachi Rail Italy S.p.A.)與經濟部國營事業台灣車輛共同承造的環狀線列車,與文湖線列車主要有三個不同。第一個在於車廂的設計比起文湖線列車要來得寬敞, 縱向擺設的座位維持了至少1.1公尺寬的通道距離 ,避免了人們詬病文湖線在尖峰時間的擁擠問題。

另一個讓乘客有感的,可能是環狀線四個車廂中間的連通設計。環狀線列車打通四個車廂,使 每個列車可承載680人 。這比起目前兩款文湖線列車,法國馬特拉VAL256型中運量電聯車的456人以及加拿大龐巴迪BT370型中運量電聯車的372人都要多上許多。

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此外,相較於採用膠輪系統的文湖線,環狀線採用了鋼輪系統,是第一條中運量的鋼軌鋼輪系統。 比起易耗損、國際上普及率較低導致規格不一的膠輪系統,要來得便宜、設備供應商的來源也可以比較多元。 然而,它也少了膠輪系統的一大好處:低噪音行駛。

新北環狀線
採用鋼輪系統的環狀線,比起膠輪系統的文湖線要省錢,但也相對較不抗噪。
圖/ 新北捷運局

也因此,在施工期間新北捷運局也使用了「磨軌車」,用每小時一公里的慢速行駛方式,邊開邊磨平軌道凹凸、降低鋼軌鋼輪摩擦時的噪音。

三、首次採用「高架疊式月台」設計

環狀線行經中和區,是全台人口密度最高的行政區域之一,路幅窄小導致施工困難。因此環狀線的中和站、橋和站及中原站都採用「疊式月台」的方式建造,也就是不同方向的月台分別建於不同的樓層上。

事實上,疊式月台並非特例。北捷許多其他車站都有採用這樣的設計,像是中和新蘆線的景安站、永安市場站都是如此。但「高架疊式月台」則是環狀線的首例。這是因為從中和站以降行經的景平路、中山路、板南路,路寬都只有20至24公尺寬,一般高架月台則約佔20至22公尺寬。如此一來不僅影響住戶生活品質、也會干擾救災作業。

新北環狀線
環狀線途經中和一帶採「疊式高架月台」設計,節省月台站體空間。
圖/ 新北捷運局

高架疊式月台的設計,則讓 整個月台的軌道跟站體合計起來寬度約9公尺,為道路兩旁省下約5至7公尺的空間 ,不僅體現工程團隊因地制宜的規劃方式,也為北捷增添了一幅獨特的景致。

四、首次引進「站外轉乘」機制

環狀線的板橋站與新埔民生站兩站,是北捷首次推行「站外轉乘」機制的兩個站點,分別連接板南線的板橋站以及新埔站。兩站相距不遠,大約在步行五分鐘左右的距離內,然而對不便於行的人士來說,仍然是一大痛點。

為了讓民眾更方便搭乘,新北捷運局表示, 持電子票證的旅客只要在20分鐘內轉乘,就可合併里程計費,不會重新計算費用。至於持單程票的旅客,則需要走特定的「單程票專用閘門」出站、進站才行。

環狀線
持單程票旅客,站外轉乘時必須走專用的閘門。
圖/ 新北捷運局

加上環狀線後,台北捷運目前路網長度來到146.2公里,車站總數達131座。環狀線第一期為台北捷運局及新北捷運局「三環六線」願景中的第一步,接下來還有預計在今年底完工的淡海輕軌藍海線第一期、以及預計2022年完工的安坑輕軌。

至於眾所期待的環狀線第二期南北段路線,恐怕還有得等——該路線目前還在設計階段,最早的完工時程落在2029年。加上本月初剛於國發會通過可行性研究的東環段路線,台北版的東京山手線要真的落成,民眾恐怕還要等十年以上。

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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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