手機感應直接騎走!GoShare率先導入Apple Pay租車,如何花90天與蘋果「龜毛」煉成?
手機感應直接騎走!GoShare率先導入Apple Pay租車,如何花90天與蘋果「龜毛」煉成?

過去要租借共享機車通常得透過手機App預約,但現在臨時想租車,只要走到GoShare電動機車身旁,透過手機感應車身,就能直接把車騎走!

Gogoro旗下號稱最會圈粉的共享機車品牌GoShare,上線不到一年,用戶數已突破70萬人,更率先成為第一個和蘋果談成Apple Pay NFC技術的共享交通業者,就連悠遊卡公司都遲遲未導入。

GoShare新事業總監姜家煒接受《數位時代》專訪,透露如何在90天內整合蘋果Apple Pay NFC技術,讓用戶透過iPhone觸碰車身,就能快速租借車輛並使用Apple Pay付款。

「我過去常常被念,別家導入一個支付一個月,你們家(GoShare)導入支付要半年起跳,」姜家煒笑說,過去一年內,GoShare先是在去年12月開通Line Pay,接著今年6月導入Apple Pay支付。

看似GoShare導入支付腳步走得慢,但背後很大的原因是—— 在乎用戶體驗 。身為共享機車後進者,GoShare提供「端至端(End-to-End)」服務平台,一手包辦車輛、軟體、服務,採用自家Gogoro電動機車,GoShare自行研發的App軟體,再加上後勤服務輔助,完整掌握使用者體驗,且在上線第一天App就符合歐盟史上最嚴個資法GDPR規範,和蘋果重視用戶體驗、隱私不謀而合。

蘋果開口第一句問:為什麼我們的科技適合你?

不同於大部分平台公司都希望客戶趕快使用,蘋果的態度完全不同,「他們(指蘋果)比較不像是sales,而像是傳教士。」姜家煒做了有趣的比喻。

蘋果開口第一句就問GoShare團隊:我們的科技為什麼適合你?NFC這個場景在你們的車上是合理的?我們可以幫助你在用戶體驗上有什麼突破?

初期雙方花兩個月在聊用戶體驗,技術工程、費用反倒是其次。GoShare告訴蘋果團隊,導入前後的差異,有了Apple Pay NFC技術有什麼改變,蘋果團隊也會協助重新設計使用畫面,光設計App內「 Rent with Apple Pay 」按鈕就設計好久,「蘋果的guideline(準則)非常嚴,還要送到美國審查,放什麼詞都要跟蘋果討論。」

GoShare Apple Pay NFC
感應NFC貼紙,GoShare App就會跳出「 Rent with Apple Pay」的按鈕。
圖/ GoShare

究竟在實際使用上,消費者真的會直接走到車輛旁租車嗎?這要從QR Code掃碼租車開始說起⋯⋯

GoShare租借方式分為兩種,一種是透過手機App做預約,另一個是QR Code掃碼租借,只要掃GoShare車上的QR Code就能直接租借車輛,但QR Code還是有環境光線、掃描等問題。

由於GoShare本來就有NFC(短距離無線通訊)功能,因此當時內部就在研究有沒有更好的互動,能否用手機感應車身就能租借,於是進一步導入Apple Pay NFC技術,將舊有QR Code掃碼功能體驗再往前推升。

導入「預授權」機制,國內從未有經驗

為了導入Apple Pay NFC技術,GoShare成為第一個使用Apple Pay「預授權Delayed Capture」的業者。

過去在超商使用Apple Pay支付,通常會先知道金額,透過掃臉或指紋辨識才會付錢;搭Uber會事先知道用戶的目的地,App會先算出價格,再使用Apple Pay付款;但共享機車使用場景不同,App並不會事先知道目的地,因此這次開通預授權機制,用戶透過手機感應就能自動預約車輛,且 不需預扣信用額度 就能先完成付款授權,到目的地按還車後,即可完成付款。

但要通過Apple Pay的預授權機制也並不容易,姜家煒不諱言,GoShare需背負很多責任與驗證,短短90天內要完成落地,背後的技術困難度不低。

由於預授權功能國內從未有經驗,且台灣PSP(Payment Service Provider,支付服務供應商)實作經驗較少,因此GoShare工程團隊,也協助PSP商做體驗上的調整;在硬體方面,為強化訊號,車內加裝線圈,連車身NFC標籤的黏貼位置都講究,全以消費者使用流暢度作優先考量。

Gogoro VIVA 車款 Apple Pay 標示
Gogoro VIVA 車款 Apple Pay NFC標籤。
圖/ GoShare

姜家煒認為,若只是用折扣價格來驅動消費者,那會來得快、去得也快。「如果只是導一大堆支付,就跟玩俄羅斯輪盤一樣,消費者只會看哪天優惠多就選哪個,這不是我們想要的。」

不過攸關系統架設成本、手續費用等問題,GoShare未正面回應,「價格並不是我們衡量的第一個問題。」

與蘋果合作,為支付拼圖GoPocket做準備?

這次與蘋果的合作,是否有助於推動Gogoro另一塊拼圖GoPocket支付服務?根據經濟部商業司商工登記公示資料查詢服務顯示,Gogoro在今年3月11日向桃園市政府登記設立新分公司「睿能數位金融股份有限公司」,營業項目就有第三方支付服務業(從事商家、收單銀行間的代收、代付平台)。

對此姜家煒回應,重點不在支付,而是場景、生態圈的建立,「未來有多少人願意加入我們(Gogoro)是關鍵。」這也可以理解為什麼Gogoro一直以系統平台自居,當有越多的車廠夥伴使用Gogoro系統平台,能讓這個生態圈變得更龐大(截至6月30日,PBGN聯盟掛牌數突破31.6萬輛)。

姜家煒_GoShare新事業總監
GoShare新事業總監姜家煒認為,Apple Pay穩坐美國行動支付龍頭的地位,很大的原因是使用場景多元。
圖/ 蔡仁譯攝

姜家煒分析,Apple Pay站穩美國行動支付龍頭的地位,很大的原因是使用場景多元,從iPhone、iPad到電腦,像是在國外網拍透過Apple Pay付款,當舊型的電腦沒有指紋辨識裝置,還能引導至手機付款。

回到GoShare身上,目前Apple Pay NFC技術僅支援iPhone XR以上機型,也就是說iPhone舊機型、Android手機無法適用。姜家煒看好,今年蘋果首支5G手機iPhone 12推出後,將有一波換機潮,並賣關子說:「我們整合NFC技術不會只做一件事情,很快會有不同使用場景,絕對不會僅限於iOS系統。」

GoShare小檔案
上線時間:2019年8月
用戶數:超過70萬
車輛數:4,000輛(年底到6,000輛)
服務範圍:桃園市、雙北市、台南市

責任編輯:蕭閔云

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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