台北也有智慧觀光巴士了,1月中上路載客!
台北也有智慧觀光巴士了,1月中上路載客!
2016.12.30 | 物聯網

在歐美大城市相當普遍的觀光巴士,台灣也即將上路,可用App購票外,車上將利用影像辨識技術,偵測即時人流,也支援多種支付方法,首先規劃有8輛巴士、2條路線,支援中、英、日、韓四國語言。

觀光與科技結合是近年各國政府積極採用以推廣觀光或城市的作法,過去,不論是在紐約、倫敦、阿姆斯特丹、馬德里等知名觀光城市經常都能見到寫著「Hop on-Hop Off」幾個大字的雙層觀光巴士,在景點隨上隨下、快速瀏覽城市風貌等的便利性,獲得遊客青睞,台灣一直到近期才即將推出,不過,也因為進入的時間晚,反而有機會運用一些新科技,由英特爾、台灣工業電腦廠商凌華科技及系統整合廠商凱達通訊提供系統的運作。

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台北的雙層觀光巴士延襲外國觀光巴士的設計,也採用紅色作為主視覺。
圖/ 英特爾提供

台北的觀光巴士由三晉整合營銷來提供服務,三晉整合營銷是由e-go台灣租車旅遊集團、三重客運、以及旗下擁有20家飯店的三晉旅遊集團合資成立,北市府預計在2017年1月中旬正式讓觀光巴士上路。觀光巴士是外國遊客認識台灣的第一道門面,為了讓旅客體驗巴士的智慧化功能,因此三晉找來英特爾及凌華合作。

即時偵測人流調度車輛,遊客也可查詢空位

台北的智慧觀光巴士採用了幾項科技應用,例如旅客可先用App訂票,上車時秀出App上的QR Code、掃描條碼進行確認,現場購票也支援多種支付方式,包括支付寶、微信支付、各種信用卡平台,比較特別是內建了人流偵測系統,當乘客上下車時,系統利用影像辨識自動計算人數,並將資訊即時傳到行控中心,就可參考數據調整車輛班次,而且旅客也能透過App即時查詢車上還有沒有空位,

另外,也會利用GPS定位提供即時資訊的推播,包括景點介紹、商家資訊。提供給旅客使用的語音導播器則是使用宏達電(HTC)的智慧手機。

觀光巴士背後的科技服務主要設備供應商為凌華,包括嵌入式無風扇電腦以支援人流偵測系統的運作,掃描旅客App票券的條碼掃描驗票設備,則是採用凌華的工業級行動平板,以及工業級手持終端。據了解,為了讓觀光巴士智慧化,合計8輛車的IT及軟體的建置成本接近新台幣1千萬元。

凌華亞太業務區總經理曾仁德表示,隨著科技應用普及,觀光巴士也有設備更新或添購的需求,希望透過台灣的案例,將整體解決方案輸出海外,首站希望能打入以觀光聞名的泰國。

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凌華亞太業務區總經理曾仁德。
圖/ 英特爾提供

票價最低400元起

台北市雙層觀光巴士執行長徐浩源表示,根據統計,外國旅客來台造訪最多的景點以101大樓排第一,第二到第五依序為士林夜市、故宮、西門町、中正紀念堂,所以觀光巴士將會有紅、藍兩條路線,共行經20個站點,涵蓋上述這些熱門地點。

在票價部分,最低的是4小時票,售價300元,日間票500元,夜間票400元,單日票700元,兩日票1,200元。

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台北市雙層觀光巴士執行長徐浩源
圖/ 蔡仁譯攝
關鍵字: #英特爾
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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