Uber推出重大更新!不但整個用Swift重寫,還新增兩大智慧功能
Uber推出重大更新!不但整個用Swift重寫,還新增兩大智慧功能

Uber今日推出自2012年來最重大的app更新,不僅稍微改變了app icon和啟動動畫,使用者介面也重新設計,而功能面的重大更新包含新增「推薦常用地點」和「前往好友位置」。根據Uber的說法,一切都是為了節省用戶從「叫車」到「抵達目的地」的時間,更接近「一鍵完成叫車」,打造更直覺的叫車體驗。

節省用戶時間,整合歷史紀錄和行事曆推薦常用路線

更新後的Uber app使用體驗,圍繞在「想去哪裡?」這個簡單的問題。

以「終點」為使用流程的設計出發點,Uber利用機器學習推出「捷徑」功能,從過去的乘車行為了解用戶常用路線及目的地,還能整合行事曆,根據下一個行程列出建議目的地,幫用戶節省搜尋和輸入地址的時間。例如,從辦公室下班後,可以直接點選要回到住處或是去學校接小孩。

Uber app
Uber推出「捷徑」功能,幫你列出常用地點。
圖/ Uber

「時間是一種奢侈品,」Uber在部落格指出,「我們的工程師盡可能希望減少使用app耗費的每一毫秒。每一秒都很重要。」

Uber資深產品經理Yuhki Yamashita
我們希望進到一種模式,是我們不用再問你想要什麼,因為我們早已知道了。

此外,Uber還能透過演算法建議最佳載客點,讓用戶走到較佳的上車位置、避開塞車或是載客路線過於複雜的地點,可望減少過去Uber司機總是找不到乘客在哪的問題。

除了輸入地址,還能直接前往好友位置

「有朋友的地方,就是新的去處。」Uber說。

顛覆以往計程車只能從「A點載到B點」,Uber加入連結朋友圈的概念。只要將Uber連結通訊錄,除了輸入地址,還可直接輸入家人或朋友姓名,Uber便能直接將用戶載到它們目前身處位置,就算突然換地點也不怕找不到人。

Uber app
輸入好友姓名後,只要通過好友認證,Uber便能直接把你載到好友所在位置。
圖/ Uber

但這也不免引起隱私疑慮,Uber表示,這項功能會事先徵得對方同意,願意在半小時內與他人共享位置,認證後,Uber才會存取其位置。

即時車資、抵達時間比較

2010年Uber剛推出服務時只有一種車款可選,但六年後,Uber在部分城市推出的服務多達數種,包含共乘服務UberPool、菁英優步UberX、尊榮優步UberBlack、頂級黑頭車Uber Select、時尚派對接送UberSUV、團體乘車UberXL等。

為了避免用戶眼花撩亂、根本不知道要選哪種服務,在這次更新,Uber也讓用戶更容易區分每種服務的差異,例如,將UberPOOL和UberX在「經濟型」類別下,Uber Select和Uber Black則在「豪華型」的類別下,且在輸入地址後,也會列出不同服務的價錢及預計抵達時間。不過台灣目前仍只有菁英優步UberX和尊榮優步UberBlack可選擇。

Uber app
圖/ Uber

整合第三方應用程式,有利於廣告功能

除了更新Uber本身的app使用體驗,Uber也整合更多第三方應用程式,包含Snapchat、Pandora、Yelp和自家Uber Eats。例如,可在Uber app中透過Yelp查詢有哪些好餐廳,和朋友約會快遲到時,可以開啟Snapchat證明已經在Uber的車上,或是在回家的路上用UberEATS訂餐,未來預計和更多app合作。

Uber app
圖/ Uber

「想想看大多數的app,它們想要你的時間,像Facebook、Twitter或Netflix。Uber不一樣,我們想要還給用戶時間。」Uber說。

外媒《Business Insider》指出,透過結合用戶位置和第三方應用,Uber掌握更多用戶喜好和資訊,有助於未來推出廣告,增加金流。例如,可以提供目的地附近餐廳的折價券,或是利用用戶乘車時,推播乘車時間內的電影預告片。

值得一提的是,根據Uber軟體工程師的Twitter貼文,這次更新的版本完全用蘋果開源程式語言Swift重寫、共有超過150名工程師參與其中。

目前台灣已開放下載更新版本,但尚未支援第三方應用整合和預估抵達目的地時間等部分功能。

資料來源:UberTechCrunchVentureBeat

關鍵字: #Uber #叫車服務
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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