捷運擁擠度怎麼查?北捷App上線車廂人潮即時顯示功能,每日2萬筆數據協助預測舒適度
捷運擁擠度怎麼查?北捷App上線車廂人潮即時顯示功能,每日2萬筆數據協助預測舒適度
2020.05.08 | 時事焦點

台北捷運公司公布「車廂擁擠度即時告知功能」功能,即日起於板南線優先試辦,透過「台北捷運GO」App及板南線月台電視,旅客輕鬆掌握板南線進站列車內的人潮狀況;特別是防疫期間,除了強制戴口罩搭捷運,此功能更有助旅客避開人潮較多的車廂!試辦期間廣蒐旅客使用意見,作為未來應用參考。

即日起,使用「台北捷運GO」App,立即掌握板南線車廂人潮狀況,將車廂擁擠程度分為舒適(綠色)、普通(黃色)、略多(橘色)及人多(紅色)等4個等級。旅客只要下載「台北捷運GO」App、原已下載用戶更新至最新版本後,點選「捷運路網」下方「車站資訊」項目;接著,選擇自己所在的板南線車站,於列車到站時間右側點選擁擠度圖示,便可以獲知即將進站列車最新的車廂擁擠度資訊。

北捷
圖/ T客邦

台北捷運公司表示,此項功能是由車輛處、資訊處組成研發設計團隊,透過列車壓力感測器,計算出車廂載重所承受的壓力值,進而轉化為車廂擁擠程度,依照旅客人數多寡區分成舒適、普通、略多及人多等4個感受程度,並依序用綠、黃、橘、紅色加強辨識;民眾可以透過月台電視,提前了解下一班列車各車廂的人潮狀況,相同的數據也會傳送到台北捷運Go App,做為民眾搭乘捷運的參考,希望藉此達到分散車廂人潮的效果,讓旅客享受更優質的搭車環境。

捷運列車的載客重量究竟要如何測量?車輛處黃明盛場長表示,秘密武器就是「壓力感測器」,在每節車廂底下的次懸吊系統氣管上,均安裝一支長約5.7公分的壓力感測器,接著透過管線將量測的數據傳到車上主機。為了確保傳輸管線不受雨水、灰塵及雜訊干擾,工作人員將傳輸管線做了完整防護;另外,車下有大型設備箱及密布的線路,「如何不變更原有設備,又可以將硬邦邦的管線安裝在狹小蜿蜒的空間?大家靈機一動,想到血管支架的原理,於是動腦自製類似像小水管等特殊工具,終於成功把管線放進轉折的空間裡。」

北捷
圖中為壓力感測器
圖/ T客邦

板南線共有42列車,每列車共有6節車廂,全線共安裝252支壓力感測器,列車於離開車站關門時即回傳一筆資料,每天都有近兩萬筆數據;「如何將龐大數據轉化成符合旅客感受的車廂擁擠度,才是研發團隊真正的考驗!」車輛處研發中心主任楊明哲說。為了將車廂載重的壓力值,換算成旅客搭乘時感受的擁擠度,團隊歷經3個月時間、無數次運算程式的微調,並且實際攜帶沙包到車廂進行載重測試,「這是我們自主研發的程式,我為我們團隊感到驕傲!」

「車廂擁擠度即時告知功能」初期選擇板南線試辦,將廣蒐旅客操作接受度,作為未來應用參考。

提醒大家,板南線終端站如頂埔站及南港展覽館站,由於是列車發車起站,不會提供查詢顯示車廂擁擠度資訊。

此外,月台電視亦配合升級,繼去年提升「列車到站資訊」功能,包括字體放大、增加到站提醒音效及中英語廣播告知列車前往的終點站;亦將在螢幕上增加車廂擁擠度提醒,方便候車旅客提前了解該部進站列車的人潮狀況。

如何用APP查詢

北捷
圖/ T客邦
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圖/ T客邦
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圖/ T客邦

責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:T客邦

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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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