DeepV透過協同分析平台實現創意，贏得AI大賽冠軍

DeepV團隊以自行車最適化路線及Youbike動態定價主題，榮膺「IBM x 遠傳台灣人工智慧技術大賽」榜首：由左至右依序為團隊成員王亮堯、曾毓英、李易真、黃文正、蔡鈺深、林柏宏，及頒獎人台北市政府資訊局長李維斌。資料來源：DeepV團隊

為了育成具有人工智慧(AI)技術思維與實戰經驗的技術領袖人才，IBM、遠傳特別舉辦「IBM x 遠傳台灣人工智慧技術大賽」；歷經28支隊伍同場競技，最終由DeepV突圍勝出、贏得冠軍，該隊的企劃提案為「智慧城市交通優化—自行車最適化路線及Youbike動態定價」。

DeepV成員包括來自金融業的李易真、來自製造業的林柏宏與黃文正、來自生醫業的蔡鈺深、從事天文物理研究的王亮堯，及美國佛羅里達州立大學數學所博士曾毓英，6個具不同背景的好手，原本彼此不相識，因參加台灣人工智慧學校而結緣，由曾毓英促成DeepV成軍，她本人亦擔任隊長。

林柏宏指出，當初抉擇企劃提案時，曾發想20餘道題目，範圍遍及醫療、長照、娛樂、物流等等，最終因團隊成員多為台大校友，對自行車深具共鳴，加上Youbike不僅貼近民眾生活，也堪稱是擁有最多開放資料(Open Data)的應用，可望為社會帶來重大價值，故選定自行車最適化路線及Youbike動態定價主題。

蔡鈺深說，現今多數民眾傾向以機車、汽車代步，因而衍生空汙問題，為鼓勵市民騎乘自行車、齊力打造緣色城市，當務之急要能綜合各種道路特徵，演算最適路線，營造更佳自行車體驗，提升共享單車使用率。

李易真補充，此外DeepV發現另一潛在難題，不同Youbike站點的使用情況落差大，有些站點出現車輛閒置，有的出現車輛短缺，為弭平失衡狀態，營運單位須動員卡車與人力進行車輛調度，形成資源浪費，所以DeepV拋出動態定價之創意，主張透過回饋方式，讓閒暇市民參與調度，經由逆向操作，將冷門站點的車輛騎乘至熱門站點，達到搬運效果。

DSX提供協作環境，加速應用開發

有了前述好點子，DeepV接下來的挑戰，便是在有限的競賽時間內，建立最佳演算法模型，讓創意付諸實踐。所有成員均認為，IBM提供的資料科學協同分析平台DSX(Data Science Experience)，無疑正是讓他們實現夢想的關鍵利器。

李易真表示，DSX是具備高整合度的數據分析平台，可支援眾多檔案格式，亦廣泛支援Python、R、C或SQL等不同程式語言與操作介面，使他們得以維持個別作業習慣不變，無需任何妥協遷就，就能在單一環境內各展所長，聯手實現資料擷取、資料清整、模型建立、模型測試、上線應用等端到端流程。

所有成員皆可憑藉團隊帳號與權限，利用DSX共同存取最新資料版本，不需透過隨身碟或Google Docs傳輸，確保資訊的流動順暢無礙。值得一提的，因DSX擁有許多實用功能，即使日後專案規模趨於複雜、甚至投入實際生產，都可望發揮莫大功效，譬如可直接將程式碼片段拖曳方式加入編輯環境，加快專案進程，再者可根據輸入的資料屬性，由DSX推薦生成最適合的模型；而讓王亮堯備感驚喜的是，DSX提供網頁介面，方便使用者運用開發好的程式模型，充分滿足最尾端的應用需求，細膩程度可見一斑。

在3天預賽過程，DeepV在公開板上的參考排名，多數時間處於20多名劣勢，但成員並不氣餒，持續嚐試不同可能性，後來改採蔡鈺深建議的模型，在最後1小時內躍升至參考排名第3、實際排名第1的佳績，讓黃文正深有感觸，只要匯聚多樣性技能背景，磨合出有效的團隊合作方式，必定能開創莫大潛能。

李易真坦言，欲使其獲勝的模型真正落地執行，仍有不少細節亟需調整，他們期望台北市政府、Youbike公司或Google Maps團隊，有機會協助推動模型的最佳化，真正帶入實際場景，使民眾更願意騎乘自行車、提高轉換率。