捨棄YouBike 2.0,為什麼新北市選擇無樁式自行車共享系統呢?
捨棄YouBike 2.0,為什麼新北市選擇無樁式自行車共享系統呢?

共享單車在中國曾經掀起浪潮,無樁式成就了共享的自由,隨時可以租借,隨處可以歸還,但前陣子oBike在台灣造成的混亂,仍讓許多人不敢恭維,於是本土的YouBike再次綻放優點,固定的樁位避免了街道上或躺或斜的單車災難、專為台灣人設計的悠遊卡付費方式,都讓大眾頻繁回頭再次使用。2018年底時,台北市府重新招標,並打算將共享自行車服務升級為電助車,再次由YouBike承辦,但為什麼新北市府面對2021年即將到期的合約,並不打算升級為YouBike 2.0,而是改以過去爭議較多的無樁式取代呢?

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台北市力推共享單車Youbike 2.0升級,新北市卻不打算跟進,還要引進新一代無樁共享自行車。
圖/ shutterstock

新北市政府的考量

以下節錄自新聞報導:

新北市交通局長鍾鳴時強調,過去YouBike站必須先找到土地,再請來台電配電,透過樁柱管理,一次要設置30台以上,但無樁式公共自行車就自備GPS等系統,只要在一處空地畫設範圍,就能以電子圍籬定位,即便僅設置5台也OK,能夠更深入社區,且因為無樁柱,停車空間不會只限定一家業者,各家業者都能使用,選擇更多元……

降低建設成本

新北市政府的首要考量即是成本。YouBike 1.0以「站點」為單位,需要設立自動服務機、中控刷卡機、電路配線,站位規畫門檻較高,成本也較高,一台車約需要5萬;YouBike 2.0則以「樁」為單位,一樁一車,透過樁上的太陽能板充電、刷卡付費等等,減少大型站點、多餘機台的費用,成本減少約3萬;無樁式電助車以車為單位,不需要其餘硬體設備,成本最低。此外,因為僅需要設置停車格與電子圍籬,圍籬內可以有不同廠商營運的自行車,市府期待如目前的共享機車一樣的發展軌跡,有多家廠商,如:GoShare、WeMo、iRent,促成良性競爭,讓消費者可以有更多選擇。

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提升使用人口

政府的善意與政績需要讓人民感受到、使用到,因此觸及更多民眾亦是考量之一。目前將讓YouBike 1.0與無樁式電助車並行。首先聚焦新北市內的使用人口,目前暫定原先站點不移除,而無樁式電助車設點將可以更深入社區與各個景點,如淡水、新店、三重,吸引更多人使用。新北市內使用人口成長,但雙北不同步,造成跨區租借產生問題。雙北往來密切,跨市日均租借人口超過2,000人,若台北市逐步汰換YouBike 1.0將會造成交通上的斷點。

新北市無樁電助車前進台北

根據過去雙北共享單車的發展,我認為無樁式共享電助車服務有機會會前進台北市。過往台北發展YouBike,而新北則是NewBike,但雙北生活圈的緊密與站點的規模,最後由YouBike單一系統整合兩座城市,因此在利大於弊的情況下,即便YouBike 1.0短期內仍會服務雙北民眾,但對於跨區間的交通與長橋連接的道路設計,地形限制較小的電助車仍有非常大的優勢,在YouBike兩代系統不相容的情況下,我相當看好新北的無樁電助車前進台北。

提升市府形象與政績

近期討論新北市共享自行車計畫的新聞、網路文章相當多,抵抗慣性、選擇無樁式電助車的決策讓新北市政府占據媒體版面,對於新北市政績是正向加分。目前僅有少數縣市使用YouBike以外的系統,且高雄市CityBike也將退場,改由YouBike取而代之。然而許多縣市都曾經營運自家系統,除了降低成本外,冠上縣市名稱的共享自行車,不管對遊客、當地居民都具有象徵意義,是良好的市政宣傳。但YouBike的城市象徵與台北市較為緊密,因此若此次無樁式電助車可以在新北實驗成功,再從將版圖橫跨到台北,將對新北市形象有正面的效益。

潛藏的問題

不論是YouBike 2.0或是新北市目前使用的無樁式電助車都整合了GPS系統,可以從手機App查看單車狀況、位置與數量,符合這個世代的手機使用者需求。找到車後,以實名制租借管理,能有效提升公共自行車傷害險的投保率,掃碼付款也大大增加方便性,但「還車站點」的差別則兩者迥異,YouBike 2.0相當接地氣,以車樁為主降低單車的失竊率,太陽能充電系統也能減少換電池的雇員,減少營運成本,而無樁式電助車僅需要停進設有電子圍籬的停車格內,就能歸還。

但無樁與科技帶來的方便,有可能會讓民營業者負擔更大的風險與成本。首先少了停車樁的自行車,無法利用太陽能板充電,需要增派人手換電,另外無法透過停車樁鎖住自行車,容易增加失竊風險,和共享電動機車不同,自行車的輕重量容易整台失竊,甚至電子圍籬內沒有車樁的放置,可能遭放置機車或其他交通工具。

新北市政府仍需要和廠商討論出更為接地氣的配套措施,避免重蹈oBike覆轍,甚至需要和台北市政府有更多的討論,讓往訪雙北的旅客、通勤族能不受影響。即便如此,不同的交通工具,乘載不同使用者的需求,因此我相當期待,看到更多元的共享運具出現在台灣的街道上,但需要「整齊」擺放!

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責任編輯:陳建鈞

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關鍵字: #共享經濟
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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