編按：在AI人工智慧加持下，結合政府開放資料、共乘技術與「在地人服務在地人」的兼差司機創收機制，「食醫助行」不僅解決偏鄉交通的資源配置難題，也為當地居民創造新的收入來源，促進社區的經濟成長與社會凝聚力。
「以移動力打通偏鄉微血管」，是筆者長期致力的學術使命；其中，「食醫助行」就是這幾年在台灣所推動的偏鄉照護創新模式與社會實踐。
食醫助行是結合逢甲大學的研發能量、中央和地方政府公務預算（例如，國發會、衛福部與各縣市政府交通、衛生或社會局處）、非營利組織（例如，1919食物銀行）與民間企業ESG資源（例如，裕隆集團、中華電信），共同攜手參與社會發展的公私協力（Public-Private Partnership, PPP）。
這套創新服務模式整合交通、醫療、食物（惜食）與社區照顧的綜合移動服務模式，專為偏鄉地區的高齡者、兒童與弱勢族群設計，提供便捷的交通運輸、就醫支援、食物配送與居家照護服務，也用「在地人服務在地人」的社區互助精神，讓當地居民能兼職開車提供運輸服務、賺取收入。
然而，偏鄉資源稀缺且需求分散，如何善用「人工智慧」（AI）的大數據媒合效率，與第一線接送人員提供感動服務的「工人智慧」（Human Intelligence），撮合更多客與貨共載出行，有效調度偏鄉有限車輛，又能創造出在地工作機會，是重大挑戰。
利用開放資料進行配置
過去十年以來，筆者主持的系列研究計畫或社會實踐場域，大多著重於偏鄉交通（行）的長者就醫接送媒合。因為承接地方政府長照交通預約媒合平台的建置與車輛調度，協助不同縣市政府的長照車隊，調度上千台的長照交通專車，迄今平台也累積了近600萬筆的就醫數據量。
為有效整合偏鄉的不同交通運具與政府跨部會資源，進一步提升偏鄉不同出行服務的效能與效率（例如，物流運輸、就醫接送、幸福巴士、到宅居家照顧、食物銀行……），筆者今年開始嘗試運用開放資料思惟，結合政府的公開資料庫，實驗讓每一趟交通運輸資源達到最佳配置，實現共享交通與節能減碳的永續城鄉目標。
我們十分幸運，歷經超過六年的地方縣市政府場域驗證（Field Trial）可行性實證之後，兩個月前，團隊正式報名參加2024總統盃黑客松提案競賽，刻正進入最後的決選階段，希望有機會前進總統府進行提案。
黑客松（Hackathon）是指在特定時間內集中精力，快速開發創新方案的合作模式。其核心是開放資料的使用，參與者透過分析、處理和結合各種公開數據集，設計出更有效、解決實際問題的創新應用。黑客松式的開放資料思惟，強調資料的共享與多方合作。透過對政府與民間的數據進行分析、整合和應用，創造出具備實際效益的服務方案。
在食醫助行的運作中，開放資料提供各類數據支持，如交通班表、長照據點分布、人口家戶地理資訊等統計，而共乘媒合則進一步提升交通服務的靈活性與成本效益。兩者結合可以讓偏鄉的運輸服務，達到更高效的調度，減少資源浪費，並增強服務的便捷性。
因為每年總統盃黑客松都會選出前五名的「卓越團隊」，由總統親自頒獎；在獲得政府認可之後，許多卓越團隊的提案得以申請補助，往下推動或直接列入國家的施政計畫。本文將探討由逢甲大學所推動的食醫助行，如何透過開放資料與科技整合，達成更有效的偏鄉服務模式。
偏鄉地區面臨地理位置偏遠、人口密度低，以及公共資源匱乏帶來的交通困難，高齡者經常因為交通不便而無法就醫，兒童上學缺乏交通工具，弱勢族群難以取得穩定的生活物資。傳統的大眾運輸或公共交通方式，在偏鄉的營運成本高昂，難以提供高效的服務。因此，透過「共乘媒合」和「開放資料」的整合，才有可能在有限資源下，有效率增加運輸量能，成為解決偏鄉交通問題的可行策略。
極大化運能的偏鄉共乘媒合
共乘媒合在食醫助行扮演關鍵角色。透過共乘媒合，不同需求的乘客可以共用同一車輛，不僅節省資源，還提升服務的普及性與便利性。具體來說，食醫助行平台希望透過以下方式實現共乘的最大效益：
- 1.共享交通平台：平台將偏鄉的交通資源整合，提供一個預約媒合的共享交通系統。當不同偏鄉居民有類似的需求（如就醫或購物）或前往相近的目的地時，系統會自動進行共乘配對，讓同一輛車服務多位乘客。這不僅降低個人交通費用，也大幅提升車輛的運載效率。
- 2.資源合併與配送優化：透過預約媒合的共乘，平台可將不同需求的運輸進行合併。例如，同一地區的居民在相同時間點需要運送食材或生活物資，平台可安排共乘，減少多次配送的資源耗費，使偏鄉的物資運輸更加經濟高效。
- 3.動態路線調整：平台依據即時需求和共乘狀況動態調整路線。利用共乘模式，當有多位居民需要前往同一地區時，系統會自動優化路線，讓車輛行駛的路徑既滿足乘客需求又能降低耗費，實現更靈活的調度。
- 4.鼓勵偏鄉居民兼差參與：筆者多年前和《聯合報》願景工程共同倡議偏鄉應擁有「行的正義」。2020年，交通部已完成《汽車運輸業管理規則》及《汽車運輸業審核細則》的相關細則修訂，降低汽車運輸業設立門檻與條件，讓民間白牌車合法經營偏鄉客運服務，並其行駛班車可提供貨運服務。立基於該法規的正當性，食醫助行平台積極輔導偏鄉民眾考取職業駕照，並協助其將私家的白牌自用車，換牌為合法的營業用綠牌車，好讓偏鄉居民可兼差，參與市區客運業的收費服務，讓擁有車輛和職業駕駛證照的居民，在不影響主要工作的前提下參與平台運輸，賺取額外收入。這不僅增加當地的交通供應量，也為居民提供可持續的收入來源。
開放資料在「食醫助行」應用場景
應用於「食醫助行」模式中，黑客松的開放資料思惟有助於整合公部門的民政、社政、衛政等不同資料庫與民間自己累積的資料，讓每趟交通運輸的計畫和執行更具效率。例如，透過整合地方政府的民政地理資訊、衛福部長期照顧個案數據（long-term care case-mix system, CMS）、交通部公共運輸整合資訊流通（Public Transport Data eXchange, PTX）、中央氣象局天氣和道路狀況資料……，可以有效促成共乘媒合機率，進而提升運輸效能，降低偏鄉高昂的運輸成本。
政府的開放資料中，涵蓋人口、地理、交通、醫療、天氣、道路等相關資訊，這些資料的應用能極大提升偏鄉交通服務的靈活度與反應速度。展望未來，我們期待在食醫助行偏鄉移動照顧模型下，盡可能納入不同的開放資料，以涵蓋更多元與豐富的偏鄉交通、醫療、社會資源等相關數據集（包括人口統計、醫療需求、道路交通狀況、即時天氣數據、偏鄉居民分布和生活需求等）。結合這些數據，才有機會讓食醫助行平台更加智能化和精準化地安排各式點到點（door-to-door）的到宅服務。以下為開放資料在食醫助行的主要應用場景：
- 1.交通與路況數據：透過交通局和氣象單位的公開資料，平台能即時掌握路況和氣象變化，針對每趟運輸進行最佳路線規劃，確保安全與效率。當遇上突發的天氣或道路狀況時，系統可快速調整路線並通知乘客，確保運輸服務的穩定性。
- 2.醫療需求數據：利用衛生部門的就醫需求數據，平台可識別偏鄉地區的高醫療需求時段與區域，在這些時間與地點安排更多車輛調度，以滿足偏鄉居民的就醫需求。
- 3.居民分布與需求數據：根據偏鄉人口分布和需求數據，系統能針對高需求地區進行資源優化。這些數據可協助確定偏鄉的高需求社區，並在需求增加時，進行車輛與照護資源的重新配置，以避免因資源不均而導致運輸浪費。
基於共乘媒合的「食醫助行」模式
共乘媒合在食醫助行扮演關鍵角色。透過共乘媒合，不同需求的乘客可共用同一車輛，不僅節省資源，還提升服務的普及性與便利性。具體來說，此平台的運行邏輯如下：
- 1.共享交通平台：平台將偏鄉的交通資源整合，提供一個預約媒合的共享交通系統。當不同偏鄉居民有類似的需求（如就醫或購物）時，系統會自動進行共乘配對，讓同一輛車服務多位乘客。這不僅降低個人交通費用，也大幅提升車輛的運載效率。
- 2.資源合併與配送優化：透過共乘媒合，平台可以將不同需求的運輸進行合併。例如，同一地區的居民在相同時間點需要運送食物或貨品，平台可安排共乘的方式，減少多次配送的資源耗費，使偏鄉的物資運輸更加經濟高效。
- 3.動態路線調整：平台依據預約需求和共乘狀況動態調整路線。利用共乘模式，當有多位居民需要前往同一地區時，系統會自動優化路線，讓車輛行駛的路徑既滿足乘客需求又能降低耗費，實現更靈活的調度。
開放資料、共乘與兼職司機制驅動的服務平台設計
在食醫助行的運作中，黑客松式的開放資料思惟和共乘媒合相輔相成，共同構成高效的服務平台。具體平台設計如下：
- 1.整合資料庫建立服務需求預測模型：平台依據開放的需求數據和偏鄉居民的需求，提供即時的共乘與兼差媒合服務，讓乘客和司機都能在合適的時間、地點完成高效的出行。當數據顯示突發情況（如訂單取消、惡劣天氣等），系統會自動通知兼差司機，有效處理臨時狀況，保持服務的穩定度與彈性。
- 2.線上智能共乘媒合輔以線下人工客服：平台依據開放的交通和路況數據，進行智能化共乘匹配和路線規劃。但因為偏鄉民眾與長者存在使用數位工具的能力落差，或是網路基礎建置可能不足，食醫助行也用線下客服中心的傳統電話溝通方式，來完成司機、乘客和客服中心的三方協同作業與資訊同步，好讓每趟接送任務可以從「使用者為中心」為出發，提供接地氣且富有溫度的貼心服務。
- 3.服務效能的數據回饋機制：平台建立一個回饋系統，利用開放資料記錄每趟出行的需求滿足度、時間耗費等數據，進行迴圈式優化。透過這些數據的持續收集和分析，平台可以動態調整服務方案，不斷提升資源配置的合理性與效率。此外，平台也能對兼職駕駛的服務表現進行評估與回饋，並建立激勵機制，對服務良好的駕駛提供額外獎勵，激勵他們長期穩定參與食醫助行模式，從而增強平台的服務質量與穩定性。
「食醫助行」預期的實踐效益
基於開放資料數據整合與客貨共乘媒合的食醫助行模式，應能顯著提升偏鄉交通資源的效率，並創造多層次的社會效益。
- 1.提升交通資源配置效率：運用開放資料的需求預測與路線規劃，大大提高車輛運輸效率。每趟車程都經過精心計算和安排，降低閒置時間和資源浪費。
- 2.降低偏鄉居民的交通成本：透過共享運輸的方式，讓多位居民共乘同一趟車，不僅減少交通費用，也增加居民的出行選擇。對偏鄉居民而言，這代表可負擔的出行方式，同時也減少環境資源的耗用。
- 3.創造就業機會並增收：透過在地司機「帶車投靠」加入日常接送服務行列，偏鄉居民可利用閒暇時間開車賺取收入，不僅增加他們的經濟來源，也提高社區內的交通運輸能力，實現資源共享與地方創生的雙重效益。
- 4.增強偏鄉社會連結：偏鄉居民透過共乘外出、共享資源與入宅照顧媒合服務，建立更多社會連結，減少偏鄉居民或獨居長者的孤立感。此外，志工和社區的參與，也讓偏鄉居民更具歸屬感和安全感。
- 5.創造可持續發展的共享生態系：黑客松開放資料思惟的引入，讓食醫助行模式具備高效的數據運營能力。我們相信，假以時間，隨著系統持續運作，平台積累的數據愈來愈豐富，將使得未來的移動資源調度和需求分析更精準，逐步形成一個富自我優化的偏鄉移動生態體系，讓居住在台灣85％左右面積上、不到500萬人口數的原偏鄉民眾，也可以享有「行的正義」人權，且兼顧環境的永續性。
「食醫助行」的永續發展目標
從聯合國推動的永續發展目標（Sustainable Development Goals, SDGs），食醫助行移動創新將以達成以下幾項SDGs為努力目標。
- 1.零飢餓：藉由食醫助行創新平台的交通媒合，有效將物資以最有效率的載送物流，輸送到有需要的家庭之中。
- 2.健康與福祉：藉由食醫助行整合式服務，打造兼差斜槓司機，讓偏鄉獨居長者可以獲得更完整的就醫協助和生活照顧。
- 3.優質工作和經濟成長：逢甲大學長期以來所推動的「計程車（司機）學院」，可輔導並培力偏鄉中壯年或失業民眾的就業機會，將職業司機進行偏鄉照顧工作設計與重組，用平台經濟的預約式服務方式來活化偏鄉人力，創造更多原偏鄉工作。
- 4.制度的正義與和平：藉由食醫助行創新移動交通平台的媒合，結合公費長照2.0補助和社會大眾募集的各式資源，給予飲食、物質、醫療、照顧、心靈的全人關懷，補足偏鄉資源與制度的不足，進而達到幫助弱勢家庭的生存平權目標。
- 4.負責任的生產消費循環：食醫助行成為一個全方位的資源媒合平台，不單解決生產端與消費端食物浪費的問題，也能將預期被浪費的相關資源，投注在社會救助與災難發生的緊急求援範疇中。
未來展望與挑戰
儘管食醫助行在開放資料的加持下，可展現出上述的強大成效，但仍需面對一些巨大挑戰和未來發展的難題：
- 1.跨部門協作的難題：偏鄉交通涉及交通、衛生、社會福利等多個部門，要實現數據整合和共用，需要各部門之間的密切協作。未來應加強跨部門合作機制與法規鬆綁（例如，長照交通專車禁止給未符合身分的鄉親共乘），建立聯合資料庫，使資料資源得以充分流通。
- 2.基礎設施的投資需求：偏鄉地區的數位化基礎建設依然不足，例如，網絡覆蓋、行動裝置普及率偏低等問題仍待解決。要確保開放資料的有效應用，需要政府加大基礎設施的投入。
- 3.數位鴻溝與社區教育：偏鄉居民對數位科技的應用能力有限，平台的應用推廣需考慮到數位鴻溝，並需採用更人性化的線下語音客服方式來輔助。
移動救偏鄉，搶救老幼窮
基於開放資料與共乘媒合的食醫助行，不僅是一個偏鄉移動模式，更是一個強調資源共享、社會共生與環境共好的創新典範。此模式結合政府開放資料、共乘技術與在地人服務在地人的兼差司機創收機制，不僅解決偏鄉交通的資源配置難題，也為當地居民創造新的收入來源，促進社區的經濟成長與社會凝聚力。未來，隨著科技發展與跨部門合作的深化，筆者真心盼望食醫助行，可成為台灣偏鄉移動服務的新解方，實現一個公平、正義、便捷、可持續的偏鄉照護服務體系。
本文章反映作者意見，不代表《遠見》立場
（作者為逢甲大學社會創新暨永續碩士在職學位學程特聘教授）
