三張地圖查詢全球熱門跑步單車路線:出差旅行也能享受運動
三張地圖查詢全球熱門跑步單車路線:出差旅行也能享受運動

你是否曾經想過:在出差到一個陌生的城市時,或是旅行到一個新的地點,想要趁著早晨休息空檔,到這個新城市運動一下,但因為初來乍到,一時間不確定哪些地方跑步比較安全?哪些路線適合騎騎單車?而 Google 地圖等常用的導覽工具通常沒有提供這些的資訊。

或者你跟我一樣,只是剛剛想要開始養成跑步與騎單車的運動習慣,身為一個運動初學者,我也不知道自己居住的城市裡,通常大家都去哪些地方慢跑與騎車?而這其實會讓初練習的我覺得有點焦慮。

那麼,或許今天這篇文章介紹的這三張「全球跑步、單車熱門路線地圖」,可以幫大家解決這個問題。(感謝網友 Irvin 在我介紹「單車 2.0 」App 時特別跟我推薦)。

而且這三張跑步與單車熱門路線地點,都不需要使用特定的運動 App(像是:Endomondo 跑步單車健身 中文 App, 推薦最佳運動路線) ,也不需要登入帳號,隨時都能直接線上查看。

1. Strava 全球騎車路線熱點地圖

點進上方標題的連結,你就能直接打開台灣的單車路線熱點地圖。

Strava 是世界上最活躍的運動社群、 App 服務,透過大量使用者用他們的 App 記錄自己的運動足跡,於是 Strava 便建立起這個數據量超過 3000 億的「運動路線熱點地圖」,已經持續累積好幾年,非常具有參考價值。

透過第一張「 Strava 的全球騎車路線熱點地圖」,我們可以知道各大城市最多人偏好的單車路線,或許這是相對有趣?安全?的路線,如果你對這個城市的單車路線陌生,那麼打開這張地圖就能獲得有效參考。(當然挑戰度的難易,可能你要實際比對 Google 地圖,看看這是山路還是平地,是否是特殊運動場所。)

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圖/ 電腦玩物

透過不斷重疊每一個用戶上傳的騎單車路線,確實可以很清楚的看到顏色愈深、線條愈粗的路線,表示愈多人在這裡騎車。

以下圖的台北為例,可以看到河濱公園的騎車道,就是最熱門的單車路線(而這裡相對安全)。另外中研院往南到深坑深南路也有一段顏色較淺的熱門路線,但這時候從 Google 地圖比對就知道這是比較有挑戰的山路。

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圖/ 電腦玩物

2. Strava 全球跑步路線熱點地圖

我們可以透過左方面板,把單車路線切換為跑步路線。

例如下圖是義大利威尼斯的慢跑路線熱點,如果我們到一個新的城市去旅行,清晨時想要趁著街道清淨時,來個城市跑步,就可以參考這個地圖。

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圖/ 電腦玩物

3. Nike 全球慢跑路線熱點地圖

第三張地圖,則是來自 NIKE 收集使用其運動 App 的用戶資料,建立的全球慢跑熱點路線地圖。之所以特別再找出 Nike 來介紹,是因為我比對後,發現以台北為例, Nike 的跑步路線更豐富更有鑑別性,這可能和使用不同「運動 APP 」的族群分佈與習慣有關。

打開上面小標題的 Nike 慢跑熱點地圖,以下圖的京都來看,就能發現很多人在鴨川沿岸慢跑,或是環繞二條城慢跑,你就可以選擇這些路線。

三張地圖查詢全球熱門跑步單車路線4.png
圖/ 電腦玩物

另外 NIKE 熱點地圖還有一個優點是直接重疊在中文版的 Google 地圖上,在對照上更簡單。

以上三張地圖,提供給想要運動的朋友參考,尤其下次出差、旅行,或是日常生活中一時興起,想要找的可以慢跑與騎單車的地點,就可以透過熱點地圖來查詢。

本文授權轉載自:電腦玩物

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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