終結違規的24小時無人停車場Times
終結違規的24小時無人停車場Times
2003.01.15 | 科技

某句廣告詞說,「台北居,大不易」。都會生活大不易的原因很多,但總不脫食、衣、住、行。而其中最讓人傷腦筋的,可能就是與「行」有關的停車問題。
有時候,只是下車買點東西,或是找朋友打個招呼,沒幾分鐘,愛車竟已遭拖吊,空留一地模糊不清的粉筆字;即使車子僥倖還在,擋風玻璃上可能已是紅單片片,教人好不心疼。
找不到車位讓人傷腦筋,為了短短的5到10分鐘而付停車場1小時的費用,又讓人心有不甘。
這種「沒被抓算賺到,被抓算倒楣」的路邊停車心態,已成為開車族的心聲。
心聲,往往代表著需求。最早在日本發現此一需求而成功加以滿足的,就是經營24小時無人停車場的Park 24公司社長西川清。

**活用零碎土地

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Park24公司把旗下的連鎖停車場取名為「Times」,賣點很簡單,就是希望解決開車者「找不到停車位」因而不得不違規停車的困擾,同時也還給駕駛朋友更順暢的行車環境。
Times大多設於都會區精華地段,卻以20分100日圓到每30分200日圓不等的標準計費,對於有臨時停車需要的人相當划算,有別於其他以小時為單位或包月制的停車場。晚上的收費更便宜,1小時只收100日圓。
地這麼貴,能賺嗎?
說起來,西川清是拜泡沬經濟破滅所賜。由於房地產長期不景氣,各地出現許多賣也賣不掉,租也租不出去的私有土地,再加上住家等建築物周邊一些原本就因面積過小而難以有效利用的小型空地,全都成為西川清籌辦Times的資源。「停車位根本不夠,土地卻放著任其荒蕪,這不好,」畢業自名校法政大學經濟系的西川清直指資源的浪費。
於是,他出面承租這些無從出售或利用的土地,即使是兩棟大樓間30坪上下的小空間,他照樣租下來,為的就是讓地主善用空地,也讓更多需要車位的人可以臨時停車,是「各取所需」的雙贏。
西川清指出,日本至少有7000萬輛汽車,全球第2多;但登記有案的停車場加起來卻只能容納280萬輛,即使加上未登記的,充其量也只能容納500萬輛車,「而且1輛車可以說就需要4個停車位:車庫或自購停車位、公司周邊、經常因商業往來造訪的區域,以及個人前往休閒的地方。」
第1家Times,就這麼在1991年12月誕生。

**停車場是服務業

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事業開始之初,西川清也嘗試在新住宅區附近利用空地成立過可容納5到10輛車子的小型停車場,結果獲得熱烈迴響,「在沒有公共停車場的地方提供停車位,受歡迎是當然的,」他表示。
11個年頭下來,該公司營收節節高升,在結束於去年10月底的會計年度中,已經有358億日圓的營收,較前年度成長15%;經常利益達44.5億日圓,較前年度成長20.2%。而截至去年11月底為止,Times的連鎖停車場在全日本已經有4444個點,共可容納52377輛車。
一般人常會以為「停車場就是停車子而已嘛」,但西川清不這麼認為。「我把停車場當成服務業看待,」他笑著解釋,「停車場過去給人又暗、又臭、又髒的印象,我卻希望從新角度給日本開車族更好的體驗」。雖然自動收費,但Times會有專人定期清掃與維護機器,不會任其自生自滅。
2000年2月24日在地近東京的川崎車站外開設的停車場,是Park 24公司旗下走另一種路線的停車場「Times Station」,不同於利用無用空地的原始想法,而是特別針對停車位奇缺無比的熱鬧繁華地帶,自行購地搭建大型停車塔。
該停車場高10層,共可容納290輛車,一樓還設有連鎖咖啡店、自動提款機、知名門票銷售系統Ticket Pia;入口處以大理石裝飾,再加上照明充足的停車位以及女性為之感動不已的高級化妝室,「感覺上根本就像飯店一樣,」一位停車者表示。
大家對停車場先入為主的既有印象,就在這兒被打破了。
由於Times的成功,Park24公司其後也進入「停車場代管」的顧問事業,協助直營與加盟Times體系之外的其他停車業者管理,或是幫銀行、醫院、政府機關等附有停車場但乏人有效管理的機構導入Times的無人收費制度,讓停車場經營得更好。
Times停車場設有所謂的「精算機」,不只計算車輛實際停駐時間做為收費依據,也同時負有監控各停車格目前狀況的任務。相關資訊每5分鐘就傳輸到總公司的停車場管理伺服器中,並於彙整後於專設的網站上公布出來,供人上網或透過汽車上的導航系統查詢。每個停車場的可容納車輛數、收費標準、目前車位使用狀況、如何前往該停車場等資訊,都在其中。使用手機的人,也可以透過i-mode查詢類似資訊,客滿打╳,車位閒置打○,擁擠打△,一目了然。
2000年1月,該公司另行成立會員制的Driver's Net組織,月費500日圓;會員不但投保汽車險或到Times停車可以打折,一旦碰到事故或車子故障時,還可獲得緊急協助,不會求助無門。更棒的是,你可以指定「預約」某停車場的停車格。
雖然該公司觸角已經從停車場擴展到以「車」為中心的諸多層面,西川清對於收費停車場仍然極有企圖心地表示,「這是個10兆日圓的市場,我們還有很大的發展空間。」
曾經販賣過「禁止在此停車」等交通標誌的西川清,現在搖身一變成為解決停車問題的人,這樣的角色轉換,或許也是一種創新。

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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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