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。)

三張地圖查詢全球熱門跑步單車路線1.png
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。

三張地圖查詢全球熱門跑步單車路線2.png
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。

三張地圖查詢全球熱門跑步單車路線3.png
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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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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