運用以大數據為根基的人工智慧(AI)相關技術，透過熱點分析、需求量預測和智慧推薦等方法，讓司機即時掌握潛在客流。
以降低空車繞行時間，提升載客率及優化計程車產業服務品質為訴求，透過使用者研究接觸使用者，整理分析得到洞見，深入的了解司機在工作的場域中所需要的資訊，以及司機如何考量及解讀資訊，回饋至軟體介面之互動設計。
乘客乘車的歷史數據資料中，叫車需求量最多的區域，透過分析當天的時空情境和外部事件，對司機提供特定區域的熱點位置。
依據當下的情境用統計方法和機器學習的演算法，對不同區域的各個時段乘客叫車的需求，建立需求量預測模型進行預測。
結合熱點分析和需求量預測，以及計程車當下位置點，推薦司機優先去哪個區域的哪個熱點載客。
