電動機車振興加碼衝出買氣！10月滲透率破14%、銷量衝上1萬輛，重返22個月新高|數位時代 BusinessNext

編按：11月1日更新10月台灣電動機車銷量1年來新高。
全球電池交換生態系統及電動機車品牌 Gogoro 今 (1) 日公布，10月 Gogoro 智慧電動機車掛牌數與訂單數都創下自2020年10月以來的最高紀錄，達到掛牌 7,851 輛與收單近萬張，在全體機車市場的佔有率回升到 10.1%，若加上 PBGN (Powered by Gogoro Network) 電動機車合作夥伴的掛牌數 1,650 輛，10月使用 Gogoro Network 智慧電池電動機車總領牌輛數高達 9,501 輛。

Gogoro分析，整體電動機車市場在疫情稍緩、振興券加溫、地方政府補助加碼的三重利多加持之下，掛牌數與市佔率同步大幅提升至自 2020 年1月以來的新高，再度超越萬輛規模，達到 10,910 輛，市佔率亦提升至 14.0%。

業者分析，今年電動機車的銷售狀況，除1～2月地方政府尚未公告相關補助辦法，消費者持續觀望而延滯購買意願，3月起買氣逐步回溫，即便第2季下旬受疫情與三級警戒影響稍降，自6月開始整體電動機車與 Gogoro 智慧電動機車的銷量皆雙雙爬升，7～10月掛牌數都較上月明顯增加，電動機車總掛牌數在9月突破九千輛後，本月更超越萬輛關卡，以 10,910 輛寫下 22 個月以來電動機車掛牌數新高點。

10月14日
因應2050年淨零排碳及鼓勵電動運具，台北市和桃園市都搭上振興五倍券的風潮，紛紛推出與電動機車相關的加碼或是優惠方案。

台北市：補助最高拿2萬7

臺北市政府推出「振興加碼電動熊讚」，台北市民在110年10月8日起至12月31日止，無論換購或新購電動機車，均再加碼補助8,000元，且不限使用振興五倍券，加碼補助數量以10,000輛為限。

針對淘汰1至4期老舊機車換購電動機車、或新購電動機車，臺北市民購買電動機車日期只要在今年10月8日起至12月31日止，除可獲得政府既有的電動機車換（新）購補助外，可額外再獲得新臺幣8,000元的振興加碼補助金，且不限使用振興五倍券，即在臺北市購買電動機車最高可獲得2萬7,000元補助（振興加碼補助金將在購買後、申請補助時一併撥發）。

除提供振興加碼補助政策外，臺北市交通局也推動電動運具促進計畫，積極建構友善電動機車使用環境，北市換電站迄110年9月已達196站，建置密度達0.72站∕公里，為六都佈設最方便之城市，預計到111年可增至250站以上。

此外，也提供電動機車四免優惠，包括免燃料稅、免牌照稅，以及北市電動機車數成長至13.5%前，北市停管處轄管路邊停車格與路外停車場停車皆享有免費優惠，公有充電站也提供免費充電服務。

欲申請者可至環保局網站補助專區下載申請表格，至線上申辦系統完成申請流程。

桃園市：

桃園市政府也宣布，桃園市民從10月8日開始到12月31日為止，凡使用金額5,000元以上的「振興五倍券」或「好市乘雙券」購買電動機車，除了原本的補助之外，將加碼補助7,000元。SMAT台灣智慧移動產業協會理事長王健全認為，桃園市長鄭文燦任內大力推廣「運具電動化」，成效有目共睹，這次運用巧思結合政府「振興五倍券」的政策，為桃園市民把政策福利的紅包放到最大，桃園市民是最大贏家。

SMAT表示，非常感謝桃園市長久以來持續推動「運具電動化」，這次從10月8日起加上桃園市專屬的五倍劵加碼補助，桃園市民汰購電動機車最多共可取得26,000元補助，新購電動機車最多可享有18,000元補助（詳見表一），讓桃園市市民可以好好利用「振興五倍劵」所帶來的額外補助，用最經濟實惠的價格購買電動機車。

以實際的例子做比較，在原本價錢就比較親民的輕型電動機車類別中，售價最便宜的GogoroVIVABASIC車款，桃園市市民在原本政府的補助加上「振興五倍劵」7,000元的額外補助後，新購只要33,980元，汰購更只要29,980元。在重型電動機車的類別裡，新購一輛原本售價最便宜的GogoroVIVAMIXBASIC車款，在原本政府的補助加上「振興五倍劵」7,000元的額外補助後只要48,980元，汰購的售價更實惠只要40,980元。

王健全指出，桃園市政府這次最大的創舉是，為市民擴大「振興五倍劵」價值的同時，結合「運具電動化」的世界趨勢，用創意推廣政府政策，相信一定可以持續降低PM2.5與碳排放，朝向蔡英文總統宣示「台灣2050淨零碳排」的目標邁進。

依據交通部公路總局資料顯示，目前全台灣六都當中，累積下來的電動機車登記總數或是電動機車占比，都是由桃園市奪冠（詳見表三）；目前電動機車累積的總登記數已經超過7.7萬台，不僅對生活環境有直接的幫助，更是桃園市成為智慧城市的重要指標。

彰化縣：抽百台PGO電動機車

彰化縣響應振興五倍券加碼優惠，15日憑消費200元發票上網登錄，即可獲得抽獎資格，明年1月、4月及7月分3次抽獎，其中獎項包含彰化在地品牌PGO摩特動力共100台電動機車。

為回饋彰化縣縣民購買PGO電動車，PGO也宣布，即日起至110/11/31止針對電動機車Ur1車型再加碼現金價優惠3,000元，若包含振興券5千元以及車廠與地方政府補助，預估彰化縣民購買一輛PGO電動機車最高可省39,500元。

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責任編輯：傅珮晴、錢玉紘

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。

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。

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。

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。

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