車載資通訊共通平台 交通e指掌握便利生活
車載資通訊共通平台 交通e指掌握便利生活

以現今城市生活形態來說,隨時隨地無線連網以獲取最新即時的交通資訊服務,已成為現代忙碌人的生活所需求之ㄧ,因此各類型移動設備結合的即時行動構想因應而生。根據產業研究機構iSuppli研究指出,車載導航的即時交通資訊服務,將從2008年的2.68億美元,預計全球在2014年達到4.7億美元。未來幾年間,交通資訊服務將變得相當普遍,也成為導航及車用資通系統的必備元素。這樣的市場需求為行動資訊應用帶來全新的商業營運模式,如即時路況資訊、即時觀光娛樂優惠、找停車位、找優惠商家等吃喝玩樂資訊的取得等,都是消費者期待被滿足的需求尤其是關於行的即時資訊需求始終存在著,不曾消失。

    由行政院科技會報及經濟部技術處指導支持,財團法人資訊工業策進會智慧網通系統研究所研發執行的「車載資通訊共通平台建構暨運籌發展計畫」,結合產官學各領域專家學者,特別以雲端平台技術建構都會型即時交通資訊模式(Urban traffic model),結合即時交通探針車隊資訊,發表國內第一套涵率高且彙整公私部門交通資訊來源之都會型車載資通訊共通平台。另外將在這次發表會上展現前瞻性交通資訊應用服務,如智慧型手機APP軟體-Traffic Taipei、Traffishing及智慧綠能公車站(i-Green Bus Stop),期待藉由台北都會區即時交通資訊服務的建立,將提供我國各縣市建立即時交通資訊服務的模式,帶動車載資通訊產業發展,建構台灣下一個新興產業。

九大交通查詢功能  e指走進Traffic Taipei

    因智慧型手機普及化,資策會智通所利用資訊雲端技術開發出時下最流行的APP軟體,將交通查詢資訊整合在一起,開發出包含:臺鐵即時查詢資訊、台北捷運路線查詢、高鐵即時資訊查詢、航班即時資訊查詢、大眾運輸轉乘查詢、公車到站資訊查詢、即時交通路況查詢、停車場資訊查詢及即時匯率資訊查詢等九大功能,民眾只需要透過”e指”就能在大台北地區悠遊趴趴走。

個人化Traffishing  i上自己的交通小漁

    智慧網路的發達,民眾可以很快速的得到各式各樣的交通資訊,但不同的APP軟體,不同的查詢介面,爆量的資料讓查詢變得更為緩慢,Traffishing以”釣魚線”的概念,將民眾使用習慣為出發點,設計屬於自己的交通小秘書,使民眾主動並快速接收到最符合需求的即時交通資訊。其中包含:使用交通探針車來彙集各地即時交通資訊、道路速率及停車場資訊,針對民眾每日慣性的路線來發送相關的交通資訊;而民眾也可以依據他儲存的常用路徑快速查詢該路線相關的即時交通資訊,避免過多不相關的無用訊息。當然結合各地商家的即時優惠資訊,也可讓民眾在行車路上更快速的掌握行車路徑上的各種優惠活動。

 智慧綠能公車站  希望未來生活更美好

    在當今智慧載具與雲端科技蓬勃發展之時,e世代的退潮也讓c世代(cloud)逐漸興起,而生活水準及要求提高使得都會活動及運輸越趨頻繁,而都市內最主要的大眾運輸系統之一即為公車系統,為提升乘車服務品質,使民眾節省候車時間,提供候車時即時動態資訊,特別規劃建置「智慧綠能公車站」。公車站除了裝置部分,取代傳統單調造型的站牌,以公共藝術品的設計為出發,美化站亭外觀環境,增加相關資訊查詢及提供,包含:建置動態公車路線圖、提供智慧綠能(太陽能)資訊、提供市府資訊公告、愛心燈號感應系統及公車路線即時到站跑馬燈,其中又以智慧綠能資訊及愛心燈號感應系統最為特別。智慧綠能公車站屋頂裝置太陽能板,計算累積碳排量(公斤)、累積保護森林面積(平方公尺) 、累積省電金額(元) 、日期時間、電池電量及發電功率(瓦),透過以上計算,民眾可知道一個公車站亭在綠能環保上做了多少努力;另外針對身障人士所設計的愛心燈號感應系統,當公車到站前,透過感應設備可即時通知司機,站亭有身障人士需要協助。

交通e指  生活便利趴趴走 

    我國車載資通訊產業在政府及相關業者合力推動,規劃技術應用之基礎環境建構,串聯提升車載資通訊產業整體發展,構成大台北交通中控中心資料網。車載資通訊共通平台整合各方交通訊息,提供民眾最快速的交通查詢,透過查詢平台可完整掌握大台北交通狀況,就如颱風來襲,各種大眾運輸及行車路況就可透過此平台隨時查詢所需交通工具的起始時間及道路交通暢通情況,提供民眾「交通e指,生活便利趴趴走」,同時,也讓台灣車載資通訊產業在全球市場上,再一次的發光發熱,創造下一個台灣產業發展高峰。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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