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一叫車就來!人工智慧幫你叫 Uber 更快!

2016/05/04 11:08 文/記者陳宜豐

Uber 雖然在各地引起爭議,但本身的技術開發始自終沒停過(圖片來源/美聯)

不管是計程車或是在台引發爭議的 Uber 共享服務,在上下班尖峰時間總是很難叫到車,即便司機自己會依照經驗判斷什麼時候在哪些地點比較容易載客,但人算總不如天算!為了解決這個問題,Uber 正計劃以大數據結合機器學習,提前預測哪些時段、哪些地點比較多人叫車,讓司機可以先到該地等待,減少叫車時雙方等待的時間!

在尖峰時間不僅很塞,往往也會叫不到車(圖片來源/法新)

Uber 先進技術中心的負責工程師 Jeff Schneider 在一項大數據會議中表示,Uber 一直在尋求在叫車供給與需求間平衡的機制,目前最新的發展是,Uber 正在利用機器學習的方式,結合 Uber 以往累積的叫車資訊,來預測哪個時段哪個地點會有比較大量的叫車需求,提前告知 Uber 司機前往該地點附近等待,減少叫車時塞在路上的時間,盡量確保使用者在叫車時,能夠在最短時間搭上 Uber 前往目的地。

Uber 目前在尖峰時段採用較高的浮動費率計價(圖片來源/法新)

不過 Jeff Schneider 也澄清,這項技術並不代表 Uber 將結束目前為人所詬病的「動態定價」策略(就是在尖峰時間會動態調漲 Uber 費率),只是確保在尖峰時間時,能夠有更多人順利的搭上 Uber。

傳統計程車行除了與 Uber 不斷抗爭之外,也要準備因應科技時代來臨所造成的衝擊(圖片來源/法新)_

此一計畫若是成功,不僅 Uber,包括傳統的計程車隊也可以依此方式進行車輛配置,減少空車在路上繞行找尋顧客的時間,對車行、顧客、環境保護可說呈現三贏局面,但後端建置的龐大成本,是否會讓傳統計程車行這麼做,機會並不高。

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