【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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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