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高解析度的移動資料 成Gogoro企業指路明燈

車聯網數據一面成為企業優化自身產品服務的依據,一面引來公部門為建構智慧城市而遞出的橄欖枝。圖為GoShare新事業總監姜家煒。李建樑攝

「共享運具不只是運具加上通訊模組。」GoShare新事業總監姜家煒表示,以全台超過1,480個換電站為基礎,逐步拓點的GoShare服務將帶來更高解析度的移動數據。藉由端至端的共享服務掌握全程的用戶體驗,進而作為優化產品服務、甚至是下一代產品開發的依據。

以這次GoShare以不同車款服務不同城市為例,Gogoro產品長彭明義表示,Gogoro在開發Gogoro VIVA時,便已將該車款最適合的服務情境、如何與共享事業GoShare在台北的拓點規劃納入產品設計。彭明義表示,GoShare僅在桃園上線53天,就累積了超過10萬註冊量,今21日在台北上線後,隨著用戶註冊、騎乘次數累積,將累積用戶騎乘的時間點、不同族群用戶的騎乘距離、騎車的性別比等數據,進一步可以分析出何種族群較願意更換電池,不同地區的騎乘需求差異等。

這些數據做為後台機器學習的柴薪,將逐步地勾勒出不同地區的交通模型。而這些模型將作為Gogoro發展下一代產品、提出新軟體服務的重要依據。以停車空間為例,在一位難求的台北街頭,GoShare大舉投車是否會對既有燃油車輛、其他電動車主造成車位排擠?

針對這點,姜家煒表示,將透過車聯網設備,掌握車主在不同地區停放車輛時的順利程度,進而推算出不同街區、路段平時停車的難易度。藉由持續的機器學習,讓整套系統對車位的預測逐步貼近真實。

與過去必須透過監控攝影機、車輛偵測器等外來設備掌握城市交通狀況相比,車聯網技術讓交通數據的產生者與持有者逐漸從公部門轉為民間企業乃至於個人。這些數據一面成為企業優化自身產品服務的依據,一面引來公部門為建構智慧城市而遞出的橄欖枝。

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