繼機車導航後,Google Maps腳踏車模式正式在台上線
繼機車導航後,Google Maps腳踏車模式正式在台上線
2020.02.07 | 3C生活

Google Maps上線至今超過15年,全球月活躍用戶累積逾10億,早已成為人人手機裡必備的一款APP,一路上針對不同的市場,紛紛推出不同的功能。

延伸閱讀:Google Maps開放共享單車即時查詢,新北、高雄YouBike入列

繼2018年7月,Google Maps的「機車導航」模式在台灣正式上線後,昨(6日)再推出了「腳踏車導航」模式,儘管台灣是該服務推出的第27個國家,但卻也是亞洲的第一站。

哪些才是腳踏車該走的路?高峰時段北市導航實測

以往用戶騎腳踏車要導航時,只能打開Google Maps參考「汽、機車導航」,或是更保險的「步行導航」模式地圖,但往往會碰到行車過多、略為危險,或是不利腳踏車騎行的坡段。

如今Google Maps的腳踏車模式,整合了交通部免費的開放資料,並透過演算法篩選出適合腳踏車行駛,但是汽車不能行駛的專屬車道與路徑,並會標示出推薦路線的坡度變化。

延伸閱讀:密技大公開!8個內行人才知道的Google Maps好用功能

IMG_5576.jpg
打開Google Maps,最後多了「腳踏車導航」的圖示。
圖/ Google Maps
IMG_5577.jpg
還可以開啟「腳踏車路線」圖層,查看腳踏車專用道和適合腳踏車騎乘的道路資訊。
圖/ Google Maps

記者實際在下班高峰期,試著從藍線的「國父紀念館捷運站」導航到黃、綠線的「松江南京捷運站」,並查看建議路線,坐捷運得要轉線、耗時約12分鐘,騎機車及開車則約為10分鐘上下,意外地是,騎腳踏車只需要14分鐘。

此外,也可以看到機車和腳踏車建議路線明顯不同,機車建議走車流量龐大的市民大道,腳踏車則建議走設有自行車道的忠孝東路三段及松江路。

為何選擇台灣為亞洲第一站?

台灣的機車密度堪稱世界第一,「機車導航」模式在台灣推出並不令人意外。反觀「腳踏車導航」模式,最先在2010年於美國上線,接著是在習慣把腳踏車當成通勤工具的比利時、巴西、加拿大、德國、丹麥、西班牙、芬蘭、法國、英國等歐美地區推出;相較之下,台灣被選為亞洲第一站反而讓人有些猜不透。

雖然Google並未正面說明原因,但根據交通部統計,國內12歲以上的台灣民眾,有超過1/4(24.2%)每週騎腳踏車;35.1%人口每月騎腳踏車,數字並不低。

加上近年政府大力推動自行車道建置,2012年YouBike正式營運,一路從大台北地區,擴張到桃園市、新竹縣、台中市⋯⋯就算家裡沒有腳踏車,「隨借隨騎」讓騎腳踏車這一通勤方式,變得更加日常。

不只是台灣,「共享單車」在全球掀起一股風潮,根據市調機構statista統計,全球各大都會區建置的共享單車系統總計將近1,600套,共享單車的數量更已破1,800萬輛,Google在2019年推出即時查詢共享單車站點位置的功能,在新北市及高雄市也已經推出。

google maps 2.jpg
在「大眾運輸導航」模式中,台灣未來或許也有望導入共享腳踏車的路線選擇。
圖/ Google

除此之外,在「大眾運輸導航」模式中,除了火車、公車、捷運、地鐵之外,Google Maps在不少國家也加入了共享腳踏車路線的交叉選擇,雖然這一功能還尚未在台灣上線,但相信不久的將來就能看見。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #Google #共享經濟
往下滑看下一篇文章
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
進擊的機器人
© 2025 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓