協助城市與企業在所需地點建置電動車充電設施
EVIE，我們的電動車基礎設施預估工具，如何運作
透過運用真實世界的數據，EVIE 能協助政府和企業在規劃電動車基礎設施時，減少部分猜測。它彙整了 Uber 平台上於日常營運過程中所蒐集的數據——來自數百萬名職業駕駛和數十億趟行程——以產生熱點地圖，顯示高潛力的電動車充電需求區域。
預估工具可提供哪些地點、數量及哪種類型（慢充或快充）的充電樁最能滿足未來 Uber 職業駕駛需求的洞見。市政機關、公用事業單位及企業皆可運用 EVIE，作為投資、建設及管理城市電動車充電解決方案的參考。
EVIE 著重於兩種類型的充電需求：
於 2025 年 6 月 23 日美國太平洋時間上午 9 點擷取。前往 EVIE 使用條款。
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行程附近的充電需求
指 Uber 電動車職業駕駛在完成行程到接受下一趟行程之間，可能進行補電或完整充電的區域。我們預期公共快速充電基礎設施很可能是滿足這項需求的解決方案，有助電動車職業駕駛和合作車隊/租賃車行盡量減少充電期間無法接受行程所造成的時間損失。
住家附近的充電需求
在某些地區，職業駕駛使用 Uber 電動車後，可能需要在一天結束或長時間提供行程後將車輛充滿電。針對這類需求，最佳解決方案會因城市和社區而異。例如，過夜慢速充電通常能為職業駕駛提供最經濟的電力選擇。在以獨棟住宅為主的住宅區，居家充電可能最為合適；而在人口密度較高、多為集合住宅的地區，則可能需要多元的解決方案，包括停車場和路邊的慢速充電，以及社區內的快速充電站作為補充。
共乘職業駕駛能讓電動車充電站發揮更大效益
只要將少量充電資源投入在共乘職業駕駛上，就能帶來顯著效益。研究顯示，雖然提供共乘服務的車輛在道路車輛中占比極低，但根據一家營運商的資料，提供共乘服務的電動車職業駕駛可大幅提升電動車充電站的使用率，最高可達 10 倍。
進一步研究指出，當共乘職業駕駛改用電動車時，相較於一般駕駛，可為所在社區帶來高達 3 倍的空氣品質改善效益。
各城市如何運用 EVIE
Uber 正與各城市合作，共享 EVIE 數據。這項工具旨在提升規劃電動車充電基礎設施的效率。
歡迎閱讀我們的文章，了解 Uber 如何運用 EVIE 評估大波士頓地區共乘職業駕駛的電動車充電需求。
於 2025 年 6 月 23 日美國太平洋時間下午 1 點擷取。前往 EVIE 使用條款。
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於 2025 年 6 月 23 日美國太平洋時間下午 1 點擷取。前往 EVIE 使用條款。
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常見問答
- 我要如何開始使用 EVIE？
受邀用戶在確認使用條款後，可使用有效的 Uber 帳戶存取 EVIE。我們正在與政府機關、公用事業單位及能源公司的員工分享 EVIE，他們正積極推動電動車充電基礎設施的發展。請前往本頁的「開始使用」區段查看操作步驟。
- 我可以與同事或我們的電動車充電合作夥伴共享 EVIE 嗎？
如需使用 EVIE，使用者必須受邀、擁有有效的 Uber 帳戶，並同意我們的使用條款。請前往本頁的「開始使用」部分以取得更多資訊。如需推薦在您城市積極參與電動車充電基礎設施建設的同事，請聯絡evie-support@uber.com。
- 存取費用是多少？
受邀用戶可免費使用 EVIE。
- 該資料有任何使用限制嗎？
請查閱最新的使用條款以了解詳情。
- EVIE 有涵蓋我的城市嗎？
EVIE 目前涵蓋全球 40 個大都會區，覆蓋了全球近 60% 在 Uber 上使用電池電動車的職業駕駛，每個地區通常包含多個城市和行政區。請發送電子郵件至 evie-support@uber.com，查詢您的城市是否在涵蓋範圍內。EVIE 並未涵蓋所有全球城市，僅能針對 Uber 有營運且觀察到足夠用戶活動量的大都會區產生電動車充電需求情境。
- 我可以在 EVIE 中找到哪些資料？
EVIE 會產生城市熱圖，預測未來在 Uber 上提供服務的電動車職業駕駛的電動車充電需求情境。針對任何特定情境，輸出都包含兩個部分：一是可能發生電動車充電需求的地點 (使用開放原始碼 H3 索引所建立的六角形網格)，二是可能產生的電動車充電需求量。顯示的充電量會根據顯示模式而有所不同：
行程附近：顯示滿足預期每小時尖峰用電需求所需的快速充電 (3 級或 L3) 充電樁數量，以及每日總用電量 (以千瓦時為單位，按每日計算)
住家附近：顯示滿足預期夜間充電需求所需的慢速充電 (2 級或 L2) 充電樁數量
如需詳細資訊，請參閱 EVIE 的技術方法。
- 什麼是 H3？
H3 是一套地理空間索引系統，能將全球劃分為六邊形網格。Uber 的工程師開發了 H3，並以 Apache 2.0 授權開放原始碼。
- 我可以從 EVIE 下載資料嗎？
是的。此工具支援下載 CSV（逗號分隔值）檔案。CSV 資料包含 H3 索引，可支援各種地理空間分析工具。
- EVIE 是互動式的嗎？
可以。使用者可透過視覺化介面操作資料，並調整關鍵假設以產生不同情境。例如，使用者可以：
- 縮放與平移地圖，檢視不同城市與都會區的電動車充電需求情境
- 切換「行程附近」與「住家附近」兩種需求情境 (更多資訊請參見上方)
- 調整電動車共乘職業駕駛在「住家/住家附近」與「行程附近」之間滿足充電需求的比例假設
- 調整 Uber 平台上職業駕駛所假設的未來純電動車採用率，可設定為占已完成行程里程 25% 至 100% 的任一比例 (主要地區職業駕駛目前的採用比例與歷史趨勢可在此查看)
- EVIE 資料可以應用於隨需外送產業嗎？
否。目前版本是根據符合條件提供搭乘服務的職業駕駛為基準。在某些城市，部分職業駕駛也可能會完成外送 行程，但這類職業駕駛和行程在整體中占比不高。
本文件及 EVIE 中所包含的圖片與資訊僅供參考，請勿依賴其內容做出任何商業或政策決策。使用 EVIE 須遵守 EVIE 使用條款。
*加州：「加州電動車充電站對輕型電動車普及的影響」，可持續能源中心（2023 年 6 月），energycenter.org/thought-leadership/research-and-reports/impact-ev-charging-stations-light-duty-ev-adoption。歐盟：「評估歐盟電動車充電基礎設施部署成效」，MDPI Energies（2019 年 6 月 22 日），doi.org/10.3390/en12122409。德國：「公共充電基礎設施與電動車市場擴散」，Transportation Research Part D: Transport and Environment（2020 年 9 月），doi.org/10.1016/j.trd.2020.102413。挪威：「電動車市場中的技術採用與早期網路基礎設施建置」，Environmental and Resource Economics（2022 年 7 月 7 日），doi.org/10.1007/s10640-022-00703-z。美國：「需求端優惠與充電基礎設施對插電式電動車普及的影響：美國各州分析」，Environmental Research Letters（2018 年 7 月 13 日），iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/aad0f8。
**「評估電動車充電站經濟影響」，阿貢國家實驗室（2022 年 3 月 16 日），anl.gov/article/estimating-the-economic-impact-of-electric-vehicle-charging-stations。「研究：電動車充電站帶動鄰近商家消費」，MIT News（2024 年 9 月 4 日），news.mit.edu/2024/study-ev-charging-stations-boost-nearby-business-spending-0904。