【更新】捷運環狀線1月31日正式營運,它創下了幾個「北捷第一」?
【更新】捷運環狀線1月31日正式營運,它創下了幾個「北捷第一」?

編按(2020.1.21更新):環狀線將於1月31日正式通車!在交通局核准下,雙北市政府共同研商後決定於1月31日上午10時,在綠建築車站「十四張站」舉行通車典禮,由臺北市長柯文哲與新北市長侯友宜共同主持。

環狀線通車後捷運路網工程施工總長度來到152公里,131座車站;實際營運收費路線長度由131.1公里增加為146.5公里。

19日起至1月30日每天10時至下午4時試乘時間不變,31日通車典禮後將於下午2時起通車營運,正式與臺北捷運路網銜接。

千呼萬喚始出來,台北捷運環狀線第一期在歷經數次延遲後,終於在今(19)開放讓民眾試乘。 即日起民眾只要持電子票證即可免費試乘,開放時間為每日的早上十點至下午四點。

新北市長侯友宜今早也現身環狀線,他對媒體表示,以前從新莊頭前庄站坐捷運到板橋站要39分鐘,現在只要5分鐘,為市民省下34分鐘。而以後環狀線也會一條一條開通。至於 正式通車日期,則預計要到農曆春節過後。 屆時民眾也會享有一個月的免費試乘優惠。

撇除淡海輕軌,自2015年7月板南線的延伸站頂埔站啟用後,雙北捷運已近五年沒有拓增新站點。這也是環狀線引起大眾焦點的原因之一。究竟這條15.4公里長、途經14座車站,耗費十年打造的第一期環狀線,有何特別之處、創下了哪些「北捷第一」呢?

延伸閱讀:設計篇。新北環狀線,這條蓋了10年的捷運特別在哪?

一、首條全線落於新北市的捷運路線

環狀線第一期起於新店大坪林站,終於新莊新北產業園區站,行經新店、中和、板橋及新莊等新北市的人口稠密區,是第一條不經過台北市的捷運路線,這使得環狀線可以協助分散運量,降低轉乘站的壓力,同時也節省往來新北市不同區域的通勤族的交通時間。

舉例來說,新北市捷運局就統計,若是乘客要從大坪林站坐到景安站,過去必須從松山新店線的古亭站轉往中和新蘆線,途經8站,加上轉乘時間需19分鐘。搭環狀線的話,則只要坐4站,耗時更是只需8分鐘。

環狀線
環狀線第一期全長15.4公里、共14個車站,6個轉乘車站。

此外,環狀線也接連松山新店線、中和新蘆線、板南線與桃園機場捷運。乘客也可以在板橋站轉乘台鐵與高鐵。未來連接機場捷運線的新北產業園區站也預計提供預辦登機及行李託運的服務,欲前往桃園機場的旅客因此不用再特地前往台北車站,省時也省力。

二、全台首條採用「中運量鋼軌鋼輪」列車的捷運路線

環狀線和文湖線目前為北捷唯二的中運量路線,因而時常被拿來比較。由日立軌道義大利(Hitachi Rail Italy S.p.A.)與經濟部國營事業台灣車輛共同承造的環狀線列車,與文湖線列車主要有三個不同。第一個在於車廂的設計比起文湖線列車要來得寬敞, 縱向擺設的座位維持了至少1.1公尺寬的通道距離 ,避免了人們詬病文湖線在尖峰時間的擁擠問題。

另一個讓乘客有感的,可能是環狀線四個車廂中間的連通設計。環狀線列車打通四個車廂,使 每個列車可承載680人 。這比起目前兩款文湖線列車,法國馬特拉VAL256型中運量電聯車的456人以及加拿大龐巴迪BT370型中運量電聯車的372人都要多上許多。

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此外,相較於採用膠輪系統的文湖線,環狀線採用了鋼輪系統,是第一條中運量的鋼軌鋼輪系統。 比起易耗損、國際上普及率較低導致規格不一的膠輪系統,要來得便宜、設備供應商的來源也可以比較多元。 然而,它也少了膠輪系統的一大好處:低噪音行駛。

新北環狀線
採用鋼輪系統的環狀線,比起膠輪系統的文湖線要省錢,但也相對較不抗噪。
圖/ 新北捷運局

也因此,在施工期間新北捷運局也使用了「磨軌車」,用每小時一公里的慢速行駛方式,邊開邊磨平軌道凹凸、降低鋼軌鋼輪摩擦時的噪音。

三、首次採用「高架疊式月台」設計

環狀線行經中和區,是全台人口密度最高的行政區域之一,路幅窄小導致施工困難。因此環狀線的中和站、橋和站及中原站都採用「疊式月台」的方式建造,也就是不同方向的月台分別建於不同的樓層上。

事實上,疊式月台並非特例。北捷許多其他車站都有採用這樣的設計,像是中和新蘆線的景安站、永安市場站都是如此。但「高架疊式月台」則是環狀線的首例。這是因為從中和站以降行經的景平路、中山路、板南路,路寬都只有20至24公尺寬,一般高架月台則約佔20至22公尺寬。如此一來不僅影響住戶生活品質、也會干擾救災作業。

新北環狀線
環狀線途經中和一帶採「疊式高架月台」設計,節省月台站體空間。
圖/ 新北捷運局

高架疊式月台的設計,則讓 整個月台的軌道跟站體合計起來寬度約9公尺,為道路兩旁省下約5至7公尺的空間 ,不僅體現工程團隊因地制宜的規劃方式,也為北捷增添了一幅獨特的景致。

四、首次引進「站外轉乘」機制

環狀線的板橋站與新埔民生站兩站,是北捷首次推行「站外轉乘」機制的兩個站點,分別連接板南線的板橋站以及新埔站。兩站相距不遠,大約在步行五分鐘左右的距離內,然而對不便於行的人士來說,仍然是一大痛點。

為了讓民眾更方便搭乘,新北捷運局表示, 持電子票證的旅客只要在20分鐘內轉乘,就可合併里程計費,不會重新計算費用。至於持單程票的旅客,則需要走特定的「單程票專用閘門」出站、進站才行。

環狀線
持單程票旅客,站外轉乘時必須走專用的閘門。
圖/ 新北捷運局

加上環狀線後,台北捷運目前路網長度來到146.2公里,車站總數達131座。環狀線第一期為台北捷運局及新北捷運局「三環六線」願景中的第一步,接下來還有預計在今年底完工的淡海輕軌藍海線第一期、以及預計2022年完工的安坑輕軌。

至於眾所期待的環狀線第二期南北段路線,恐怕還有得等——該路線目前還在設計階段,最早的完工時程落在2029年。加上本月初剛於國發會通過可行性研究的東環段路線,台北版的東京山手線要真的落成,民眾恐怕還要等十年以上。

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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。

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