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

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。

「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。」

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。

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。

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。

「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。

The complete Uber app rewrite I've been working on for the past 3 months on Android & iOS (100% Swift). #psyched https://t.co/4VeKAXfk5J
— Gergely Orosz (@GergelyOrosz) November 2, 2016

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：Uber、TechCrunch、VentureBeat

當全球聚光燈都匯集在那動輒使用上萬顆圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)、耗能堪比核電廠的資料中心時，另一場關乎AI永續發展的運算革命正悄悄發生。這場革命的核心，是如何以更低能耗、更高效率的方式支撐下一世代的人工智慧。而耐能智慧(Kneron)正是這場轉變的推動者之一。

早在2015年，當多數企業仍沉浸在雲端運算帶來的紅利時，耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠便選擇了「邊緣運算」之路的賽道，投入AI系統單晶片(System-on-Chip, SoC)與神經網路處理器(Neural Processing Unit, NPU)的開發。「如果 GPU 是需要龐大設備才能運行的錄影帶，中央處理器(Central Processing Unit, CPU)是性能平庸的影音光碟(Video Compact Disc, VCD)，那麼 NPU 就是能在輕薄裝置中高效運算的 MP3。」劉峻誠用一個簡單的譬喻如此描述著，這不只是晶片製程的改進，而是從架構層重新定義AI運算的方式。

十年磨一劍，如今耐能智慧的NPU晶片已成功進入物聯網、安防、車用與伺服器等不同領域。從智慧水表、穿戴裝置到車用語音系統，乃至企業伺服器與工業應用，都能在有限功耗下執行即時AI運算。合作夥伴從國內上市櫃企業到歐美等地的國際大型企業，都能看見耐能智慧身影，「我們從GPU、CPU進不去的地方出發，讓晶片像樂高積木一樣，從只需一顆晶片的穿戴式裝置，到需要多顆晶片的伺服器，都能使用我們的晶片。」劉峻誠說。

面對算力與能源雙重瓶頸，耐能智慧以新架構迎戰生成式AI時代

面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸，耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出，新世代AI運算不再只屬於雲端，必須開發能兼容多模態資料並在低功耗環境下運行的自主架構。

圖／數位時代

「語言模型和影像模型的資料處理方式完全不同，」劉峻誠解釋到，語言模型要短時間內處理大量資料，但影像模型則需要長時間、連續的低流量傳輸。而傳統AI架構無法同時兼容這兩種特性，這造成了終端AI應用面臨「資料流衝突」的瓶頸。也正是在這樣的挑戰下，成為耐能智慧下一階段的技術突破口。生成式AI不再只屬於雲端，運算正快速轉移至終端，從智慧家庭到醫療、車用、製造現場，都迫切需要能在低功耗環境下即時運行的AI系統。

但更大的壓力來自能源現實與國家安全。劉峻誠表示，GPU架構的能耗與散熱需求驚人，一個大型AI資料中心每年電費可高達60億美元，碳排放量更是巨獸等級。「如果繼續用GPU支撐生成式AI，將會對淨零碳排的目標帶來嚴重衝擊。」劉峻誠坦言並進一步指出，臺灣雖是全球GPU製造重鎮，但本地可用算力有限。「我們製造了全世界近8成的GPU，卻沒有自己的算力，」他語帶無奈，「如果國家級AI應用仍須仰賴境外基礎設施，國家的核心技術與自主權將受制於人，不利於在AI時代掌握主導地位。」

因應這場可能產生的算力主權的危機，耐能智慧決定以「多模態資料流衝突」與「低碳永續算力」這兩項挑戰為目標，開發新世代AI晶片架構。為加速這場技術革命並將臺灣的自主架構推向國際，耐能智慧投入全新晶片KL1140的開發，並成功得到由經濟部產業發展署推動的「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」(以下簡稱晶創IC補助計畫)的支持。該計畫在國科會協調與經濟部及相關部會共同合作所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」的框架下，以實質政策補助鼓勵業者布局AI、高效能運算或新興應用等高值化領域的關鍵技術，提升臺灣IC設計產業的國際競爭力與韌性。

從晶片創新到主權AI，晶創IC補助計畫助攻耐能跨入新戰場

「KL1140最大的突破在於多模態資料處理架構的創新。」劉峻誠直言其中關鍵。在晶創IC補助計畫的挹注下，耐能智慧得以加速開發新一代晶片，這不僅是十年研發累積的成果，更是政策資源與技術創新的結合，象徵著臺灣在AI架構自主化道路上的重要里程碑。

這項架構革新，使KL1140在效能與能效上都達到顯著飛躍。相較於前一代產品，效能提升6至8倍、能耗比提升10倍、體積縮小至四分之一；以往需10瓦才能運行的任務，現在僅需1瓦即可完成。「你看GPU要加風扇、要水冷，而我們不用，」他笑著說，而這就是低功耗的力量。

這樣的設計，使KL1140成為真正能落地的AI晶片，既可部署於穿戴、車用與工業場域，也能堆疊成伺服器模組，實現了靈活的異構運算(Heterogeneous Computing)基礎建設。透過晶創IC補助計畫的協助，耐能智慧不僅強化晶片設計，更能整合模組、子系統與軟體生態，打造可供企業與政府使用的在地AI解決方案，邁向「AI基礎建設提供者」的新定位。劉峻誠也透露，目前KL1140晶片已開始導入國際主權AI專案，協助能源與環境條件嚴苛的地區，利用該晶片低功耗與高算力的特性，順利發展AI自主。

「我們不是在打造更大的GPU，而是在打造更聰明的AI，」劉峻誠強調。「主權AI的關鍵不只是算力自主，更是能源自主。」他認為，晶創IC補助計畫的核心價值在於讓臺灣的IC設計業者能從單一產品開發，邁向整體系統構建，具備定義新架構、主導新標準的能力。KL1140晶片的問世，不僅讓耐能智慧從邊緣運算邁入AI 核心基礎建設的新格局，更代表臺灣在全球生成式AI時代中，擁有以低功耗、高自主性技術參與未來競局的關鍵實力。

從製造到定義，臺灣AI自主的新起點

在生成式AI帶動的新一輪技術競賽中，算力的分配將決定未來世界的科技秩序。劉峻誠認為，臺灣若要在這場變局中保持主導權，必須擁有能自我定義的架構與技術。「我們不只是為企業造晶片，而是在為國家建算力。」他說。從十年前堅持走上邊緣運算的冷門之路，到今日以KL1140晶片開啟主權AI的新典範，耐能智慧的發展軌跡正體現了臺灣IC設計產業的潛力與決心。未來，耐能智慧將持續推動更高能效、更高彈性的AI架構，讓臺灣不僅能製造世界的晶片，更能定義世界的智慧。

｜企業小檔案｜
- 企業名稱：耐能智慧
- 創辦人：劉峻誠
- 核心技術：專注邊緣AI SoC專用處理器研發
- 資本額：新台幣6億7520萬元

｜驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫簡介｜
由國科會協調經濟部及相關部會共同合作，所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」，目標在於藉由半導體與生成式AI的結合，帶動各行各業的創新應用，並強化臺灣半導體產業的全球競爭力與韌性。在此政策框架下，經濟部產業發展署執行「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」，以實質政策補助，於113年鼓勵國內業者往 AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局，以避開中國大陸在成熟製程的低價競爭，並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。