WeMo攜車聯網系統出海!瞄準車廠、物流業數位轉型,有哪些新應用落地?
WeMo攜車聯網系統出海!瞄準車廠、物流業數位轉型,有哪些新應用落地?

「原本談好今年要在東南亞海島推共享電動機車服務,但都因為疫情的關係暫緩了,」WeMo Scooter創辦人暨執行長吳昕霈語帶可惜地說。

一場疫情讓WeMo出海計劃大受影響,暫停許多商務合作,同時也考驗WeMo的應變能力。吳昕霈帶領旗下30人的車聯網研發團隊,火速調整海外市場策略,從原本面向消費端轉攻商用服務,推出企業智慧化車隊與管理平台WeMo Nexus,目前澳洲、美國都有合作案接觸中,對象是一家全球前十大電動自行車業者、以及美國連鎖超市旗下物流車隊。

疫情影響共享電動機車布局,轉靠賣系統出海

WeMo是亞洲首個提出共享電動機車商業模式的業者,服務自2016年在台上線後,車輛投放數達近萬輛,在去年風光完成規模上億元A輪募資,預計啟動海外佈局,原定今年初前進海外拓展事業,但因疫情影響,原本在海外的旅遊景點、海島投放電動機車計畫皆受影響,公司決議先聚焦國內市場,在海外運營計畫也進行調整。

wemo電動機車
WeMo原計畫在海外的旅遊景點、海島投放共享電動機車服務,但都受到疫情影響而喊停。
圖/ wemo官網

雖然原本共享電動機車投放計畫受挫,但B2B服務在疫情爆發後詢問度增加,「 原本我們是整個WeMo Scooter共享電動機車要出海,但更多人變成只需要車聯網系統,也才有WeMo Nexus解決方案的出現, 」吳昕霈說,「現在疫情下最夯的行業,就是電商、SaaS軟體即服務。」

而WeMo Nexus就是SaaS(軟體即服務),可讓海外客戶透過雲端,管理車隊或規劃物流路徑,讓運具裝上「智慧大腦」。WeMo開發高階無線數據通訊模組WeMo Sentinel Box智慧控制盒管理車隊營運,WeMo Sentinal Box智慧控制盒配合各種感應器,可即時搜集城市的龐大環境數據,進一步發展遠端控制、車體健康監測與使用者服務安全與分析等項目。在計費方式上,以管理車隊規模計算,採訂閱制收費。

吳昕霈表示,「我們瞄準的對象是中小型移動資產業者,管理車輛規模幾千到幾萬台車,包括車廠、物流業者的數位轉型需求,且運具不限燃油或電動車。」

目前澳、美都有合作案接觸中,其中澳洲已展開測試,吳昕霈說明,「WeMo跟一家前十大電動自行車廠旗下澳洲物流客戶合作,澳洲客戶裝了WeMo Nexus系統,能夠有效掌握車輛健康度。」

這個物流客戶擁有數千台價值10萬元以上的電動自行車,主要用來送貨、載重約70~80公斤,「光是掌握腳踏車的流向,就能夠影響到車輛保險的價格,可控制保險的費用。」

美國的合作對象則是與一家連鎖超市旗下第三方物流業者,導入WeMo Nexus後,掌握自有車隊的物流配送路徑、車輛耗損率,確保人員的安全。由於合作案都還在洽談中,WeMo並未透露對方是誰。

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吳昕霈認為,疫情造成了物流大塞車,在配送上,未來的電商物流車隊勢必需要導入智慧化車隊與管理平台。
圖/ shutterstock

放眼未來,吳昕霈認為還有更大的需求在電商物流市場,在國外有些電商會跟第三方物流配合,特別是疫情期間造成的物流塞車,若要提高營運效率,就會需要導入智慧化車隊與管理平台。

「以台灣來看,有高達100萬輛貨車,除了採用創新技術的物流業者Lalamove、GOGOX外,有多少人具有數位化?」雖然國內也有市場需求,但在資源配置上,WeMo先瞄準海外市場需求為主。

50萬會員交通大數據,推美食外帶、選物自取

回到國內,若有使用WeMo APP的消費者會注意到,近期APP上新增「自取」功能,這是WeMo最新推出的「WeMo Life」服務,提供「美食外帶自取」、「選物自取」功能,消費者可在WeMo APP訂購商品,在預定時間使用共享機車前往自取,而當商家成功販售物品,WeMo會抽成。

吳昕霈表示,WeMo Life原本預計明年推出,但因疫情加速產品開發上線,希望透過「移動+消費」模式,協助店家成功獲取訂單,並增加WeMo APP的黏著度。

wemo推新型態營運模式WeMo Life
WeMo推出「WeMo Life」服務,提供「美食外帶自取」、「選物自取」功能,消費者可以在WeMo的APP訂購商品,在預定的時間使用共享機車前往自取。
圖/ wemo

不過,目前這項產品在他心中僅有30分,仍需持續迭代。吳昕霈提到,未來透過數據的累積,能做到消費者從A點到B點的路徑中,自動推送店家的廣告,甚至精細到,吻合店家出餐與消費者騎乘時間,到了門市可拿了餐點就走免等待,「 特別是後疫情時代,講究越少人接觸越好、讓消費者有安心感,接下來APP也會整合支付功能。

吳昕霈對於WeMo Life的目標,先把合作餐廳數衝到千家以上,讓消費者有更多選擇。在選物方面,是針對WeMo背後50萬會員的平均年齡、居住地以及推測喜歡的品項,精選消費者會喜歡的食材與物品,讓會員打開APP除了騎車外,還能夠挑選商品。

這也是過去WeMo過去不斷強調的,打造一個「智慧生活生態系」,從交通大數據延伸多元化服務,結合更多食衣住行育樂品牌合作。

責任編輯:錢玉紘

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關鍵字: #電動機車
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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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