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高分辨率的移动资料 成Gogoro企业指路明灯

车联网数据一面成为企业优化自身产品服务的依据,一面引来公部门为建构智慧城市而递出的橄榄枝。图为GoShare新事业总监姜家炜。李建梁摄

「共享运具不只是运具加上通讯模块。」GoShare新事业总监姜家炜表示,以全台超过1,480个换电站为基础,逐步拓点的GoShare服务将带来更高分辨率的移动数据。藉由端至端的共享服务掌握全程的用户体验,进而作为优化产品服务、甚至是下一代产品开发的依据。

以这次GoShare以不同车款服务不同城市为例,Gogoro产品长彭明义表示,Gogoro在开发Gogoro VIVA时,便已将该车款最适合的服务情境、如何与共享事业GoShare在台北的拓点规划纳入产品设计。彭明义表示,GoShare仅在桃园上线53天,就累积了超过10万注册量,今21日在台北上线后,随著用户注册、骑乘次数累积,将累积用户骑乘的时间点、不同族群用户的骑乘距离、骑车的性别比等数据,进一步可以分析出何种族群较愿意更换电池,不同地区的骑乘需求差异等。

这些数据做为后台机器学习的柴薪,将逐步地勾勒出不同地区的交通模型。而这些模型将作为Gogoro发展下一代产品、提出新软件服务的重要依据。以停车空间为例,在一位难求的台北街头,GoShare大举投车是否会对既有燃油车辆、其它电动车主造成车位排挤?

针对这点,姜家炜表示,将透过车联网设备,掌握车主在不同地区停放车辆时的顺利程度,进而推算出不同街区、路段平时停车的难易度。藉由持续的机器学习,让整套系统对车位的预测逐步贴近真实。

与过去必须透过监控摄影机、车辆侦测器等外来设备掌握城市交通状况相比,车联网技术让交通数据的产生者与持有者逐渐从公部门转为民间企业乃至于个人。这些数据一面成为企业优化自身产品服务的依据,一面引来公部门为建构智慧城市而递出的橄榄枝。

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