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台灣大車隊智慧載客雷達

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。

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緣起

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。

載客熱點

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。

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需求量預測

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。

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智慧推薦

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。

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輕鬆掌握乘車需求,抓住潛在客流。