叫Uber也能付比特幣！為何遲遲沒推出？拆解背後兩大原因|數位時代 BusinessNext

叫Uber也能付比特幣！為何遲遲沒推出？拆解背後兩大原因

Uber執行長曾表示，未來的某一天開通加密貨幣的支付功能，現階段還無法上線的原因，跟交易費用、環境能源等問題有關。

##### 搭 Uber 也能用加密支付？

炎熱的夏天、潮濕的雨天、寒冷的冬天，亦或是單純目的地距離車站、捷運站等大眾運輸太遠，許多人都會選擇搭乘 Uber 來作為代步工具，但你知道嗎，未來的 Uber 也會推出加密支付，使用加密貨幣也能叫車？

近日，國外的加密貨幣媒體 Telo News 就在推特上分享了這則消息，稱 Uber 執行長透露，民眾很快就能夠透過加密貨幣搭乘 Uber。

這則消息看似毫無根據，許多人也抱持著質疑的態度，認為 Uber 根本不可能整合加密貨幣，並批評 Telo News 是在造謠，但事實真的是這樣嗎？

##### 執行長曾證實，但受限於 2 條件

抱持著懷疑的態度實際考究後發現，這則消息確實並非空穴來風，早在去年 2 月，Uber 執行長 Dara Khosrowshahi 就曾在外媒《彭博社》的專訪中表示，Uber 的應用會在未來的某一天開通加密貨幣的支付功能。

不過當時，Dara Khosrowshahi 也解釋了之所以遲遲不開放加密支付的理由，除了交易所的成本可能會帶來過高的交易費用外，加密貨幣挖礦對能源、環境的影響，也是 Uber 尚未採用該技術的原因：

那麼問題來了，Uber 啟用加密支付的那一天是否真的即將到來？這點從 Dara Khosrowshahi 開出的兩個條件中，我們可以稍稍從側面進行推敲。

##### 交易費用問題如何解？

首先是關於交易費用問題，Uber 所擔憂的交易手續費過高的問題，在 Layer 2 正蓬勃發展的現在，或許已經得到解答，Layer 2 擁有更低的 Gas 費用、能同時承載更龐大交易量，以及交易速度更流暢等優勢，對於加密支付的轉換問題而言，確實是很好的解方，想單純透過比特幣支付的人，也有閃電網路可以做使用。

此外，加密支付與傳統金融支付工具，如 Visa 或 Mastercard 等的不同之處在於，支付過程所產生的衍生費用無需由企業負擔，而是由付款客戶自行承擔相關的損耗，這意味著無論過程消耗的 Gas 費用如何，對於 Uber 公司都不會有太大的影響，還有可能降低部分的企業成本。

不過與此同時，考慮到像 Uber 這樣的公司，在收到加密貨幣後必須將其轉換為法定貨幣，以及日常維護加密支付功能運轉所需的人力、物力等，提供加密支付的收益能否真正趕上整體的支出，仍舊是現階段難以計算的問題點。

🛎️延伸閱讀： 什麼是閃電網路？Twitter前執行長傑克多西推「c=」功能，讓比特幣交易「夠多、夠大條」

##### 環境污染與能源問題

至於能源與環境污染問題就較為難解，我們可以看到，在去年底以太坊透過合併，正式放棄高耗能的工作量證明，轉向了權益證明，不僅讓礦機挖礦走入歷史，徹底終結過往巨量的能源消耗，也讓使用以太坊、BNB Chain、Tron 或 Layer-2（如 Arbitrum、Polygon 或 Optimism）區塊鏈時，每筆交易的平均能耗都下降到幾乎可以忽視的程度。

但與此同時，比特幣的礦機仍舊持續在運轉，整體能源消耗也非常高，這部分尤其是在亞洲國家最為明顯，包括中國在內，目前的主流發電方式都是以燃燒煤炭等火力發電為主，儘管成本低，但對環境造成的污染也極其嚴重，目前尚不清楚比特幣挖礦從開始到現在，實際上造成了多少碳排污染，國際間至今也無法抓出一個準確的數字。

為此，對於 Uber 公司的加密支付而言，或許使用 Layer2、BNB Chain 或是 Tron 區塊鏈，會是不錯的解決方式，這也說明在有解決方法的現在，能夠透過加密貨幣搭乘 Uber 的那一天，或許並不遙遠。

本文授權轉載自：加密城市

核稿編輯：高敬原

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。