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

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？

推薦閱讀：新北市不跟進Youbike 2.0，擬改推新一代無樁共享單車

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。

推薦閱讀：共享機車WeMo完成破億元A輪融資，擴大車聯網中心徵才計畫

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！

《數位時代》長期徵稿，針對時事科技議題，需要您的獨特觀點，歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw，文長至少800字，請附上個人100字內簡介，文章若採用將經編輯潤飾，如需改標會與您討論。

責任編輯：陳建鈞

（觀點文章呈現多元意見，不代表《數位時代》的立場

「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。

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%。

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。

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。

>>掌握AI 應用的新契機，立即聯繫博弘雲端專業顧問