2017哪些新興旅遊景點最熱門?Skyscanner用大數據告訴你!
2017哪些新興旅遊景點最熱門?Skyscanner用大數據告訴你!

即將向2016年說掰掰,開始計畫2017年旅遊計畫了嗎?不久前被中國攜程(Ctrip)收購的旅遊搜尋引擎平台Skyscanner利用大數據分析公布2017年熱門新興旅遊景點,其中針對台灣使用者部分,台人依舊最愛日本,日本共有四個城市入榜,此外,也開始出現非主流城市,顯示出近年來旅客偏愛深度及在地文化體驗的旅行趨勢。

集中泛亞洲,日本依舊最受歡迎

Skyscanner從2003年成立以來,APP下載次數超過5,000萬次,每個月協助超過5,000萬個旅遊計畫,此次調查是根據「台灣使用者」在網站及手機應用程式過去三年的搜尋資料,歸納出成長最快的十大旅遊地點,依中文筆畫排列分別是大邱(南韓)、小美玉市(日本)、公主港(菲律賓)、仙台(日本)、坎培拉(澳洲)、亞庇(馬來西亞)、函館(日本)、高松(日本)、張家界(中國)、塞班島(美國)。

仙台機場_skyscanner官網.png
台灣人愛到日本旅遊,仙台就入圍新興熱門景點。
圖/ 取自Skyscanner網站

此次公布的2017年十大新興熱門旅遊景點中,皆為泛亞洲區域,日本有四個城市入榜,比去年多一個,顯見日本熱潮依然持續,此外,也能看到開始出現一些非一線城市上榜,Skyscanner認為,主要是日本的旅遊體驗與品質較佳,也跟日本近年來積極來台宣傳當地觀光及參與旅展有關。至於南韓城市則是有賴韓劇、韓國電影的走紅。

Skyscanner進一步表示,觀察近三年來的資料可以發現台灣旅客在挑選旅遊目的地時,相對以往熟悉的歐美景點外,開始嘗試深入探索亞洲鄰近的城市,除了利用簡單的假期組合以及政府的彈性調休,地域便利性因素之外,也與台灣近幾年開始出現深度或在地體驗的新型態旅遊觀念有關,像是Skyscanner先前發布的「亞太區旅遊資訊搜尋習慣調查」,當中的數據顯示35%台灣旅客是屬於「說走就走」的類型,自在隨興的比例高居亞太區之冠。

新加坡版榜單高雄入列

除了台灣之外,Skyscanner也公佈針對其他國家使用者分析出來的十大新興熱門景點,像是新加坡版的十大新興熱門景點包括冰島的雷克雅維克(Reykjavik)、泰國的華欣、不丹的帕羅(Paro)、日本的札幌、紐西蘭的達尼丁(Dunedin)、印度的蒂魯吉拉帕利(Tiruchirapalli)、台灣的高雄、日本的東京、澳洲的荷巴特(Hobart)、克羅埃西亞的首都札格瑞布(Zagreb)。

雷克雅維克冰島_skyscanner提供.jpg
冰島的雷克雅維克(Reykjavik)是新加坡旅客的2017年十大熱門景點之一。
圖/ 取自skyscanner網站

美國版使用者鍾情古巴

而美國版的2017年熱門景點則包括哈瓦那(古巴)、雷克雅維克(Reykjavik)(冰島)、莫斯科(俄羅斯)、奧克蘭(Auckland)(紐西蘭)、宿霧(菲律賓)、利韋里亞(Liberia)(哥斯大黎加)、首爾(南韓)、東京(日本)、溫哥華(加拿大)、蘇黎世(瑞士)。

哈瓦那古巴_Skyscanner提供.jpg
針對美國使用者公佈十大熱門景地,古巴的哈瓦那入榜。
圖/ 取自Skyscanner網站
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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言,Physical AI不只是 AI 技術演進,而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折:從依賴規則控制(Rule-based)的自駕系統,逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台,讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚,走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

勤崴國際認為,Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式:透過更強大的 GPU 算力,結合世界模型(World Model)、數位孿生(Digital Twin)與模擬器(Simulator),AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬,再將學習成果快速部署到真實道路,不僅大幅縮短訓練與驗證時間,也讓自駕系統持續學習與進化。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來,勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署,累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次,更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫;為進一步加速自駕車產業價值鏈發展,勤崴國際也攜手車廠、路側設備,感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例,由於路線涵蓋園區內外道路,自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存,離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境,對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰;截至今日,該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里,接駁率高達96.7%;此外,勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車,累積服務超過216,794人次,驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域,勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用,例如今(2026)年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務;林映帆指出,相較於工業場域重視效率,觀光應用更重視人車互動與乘車體驗,遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁,系統除了安全辨識行人與周遭環境,也能透過語音互動提升搭乘安心感,證明自駕車不僅適用於產業應用,更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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