Funliday：台灣開發出國自助旅行行程規劃App、全球離線自由行|數位時代 BusinessNext

看來我太晚發現這款由台灣團隊開發的旅遊行程規劃 App ，要不然在我之前撰寫的「台灣開發幫你工作加分的 16 款生產力工具推薦清單」一文中就應該要添上一筆。「 Funliday 」其實在 2014 年就誕生，從 iOS App 開始， 2016 年加入 Android 版本，並且持續保持著穩定更新。

在我之前撰寫的幾篇旅行行程規劃文章中，都有讀者留言跟我推薦應該試試看「 Funliday 」：

我原本心想上述工具也都很好用了，便沒有第一時間嘗試，但最近剛好又想規劃新的旅行，便來試試看「 Funliday 」，一試之下確實驚豔，除了有好用的行程自動安排等功能外，可以「離線讀取」這一點很實用，甚至在 iOS 版中還有對我來說相輔相成的連結 Evernote 筆記功能。

更方便的是， iOS 版中還能快速匯入來自部落客建議的行程路線，省下很多我自己重新設計的時間，並且設計好的路線也都能與 Android 裝置同步。

這些優點，讓我覺得值得好好來推薦一下這款「 Funliday 」旅遊行程規劃 App 。

「 Funliday 」同時有 Android 與 iOS 版本，只要用 Google 或 Facebook 帳號登入，那麼之後就能跨裝置同步自己的行程，設計好的行程不會消失，這一點真的很棒。

「 Funliday 」的基本功能是讓我們方便的排出旅遊行程表，可以一次規劃好幾天的行程，排列出需要的景點與餐廳順序。

在「加入景點」時，「 Funliday 」提供了搜尋功能，我們只要輸入景點的關鍵字，找到景點後，就能插入行程表。

而且每個景點或餐廳也會讀取資料照片與地圖。

自動排程，自動計算交通時間

在插入景點後，「 Funliday 」會根據我們設定的出發時間，開始自動排出一整天的行程表，中途的交通時間都會幫我們自動計算進去。（看起來交通時間的計算應該是來自 Google 地圖）

我們還能手動調整每個景點的停留時間，這樣就能更精準的計算行程。

另外我們也可以調整交通方式為走路或大眾運輸，「 Funliday 」同樣會抓取 Google 地圖的大眾運輸資訊。

移動景點，地圖模式

當我們排出行程表後想要調整，除了可以在清單中直接拖曳景點外，也可以進入地圖模式來調整景點順序。

地圖模式因為可以看到更清楚的地點相對位置，調整路線順序可以更準確。

除了排出路線、交通行程外，「 Funliday 」還提供了「筆記」功能，只要把景點方塊往左拉，就能打開筆記功能，可以在裡面註記自己的規劃細節。

而最棒的一點是，上述的行程規劃、交通安排、筆記等等，全部都可以離線瀏覽。

當沒有網路時，一樣打開「 Funliday 」，這時可以切換到離線模式，在離線模式中無法編輯修改，但可以瀏覽之前建立的行程表。

甚至在離線模式中，還能瀏覽大眾運輸交通資訊，查看路線地圖等等，這都能補上 Google 地圖的不足之處（參考：台灣版 Google 地圖欠缺功能就用這 11 款 App 補足）。

而建立好的行程，還可以透過「 Funliday 」分享成文字行程表。

iOS 功能：和 Evernote 綁定

因為「 Funliday 」先推出 iOS 版本，所以目前 iOS App 又多了一些 Android 尚未加入的功能。

例如與 Evernote 連結，可以在景點中直接點開對應的 Evernote 筆記（例如你擷取的某篇部落格介紹文）查看。

iOS 功能：遊記專區

在「 Funliday 」 iOS 版中還有一個很棒的功能，就是他們與台灣許多旅遊部落客合作，建立了一個「遊記專區」，裡面可以「複製」這些玩家所建立的旅遊行程表。

這樣一來，我們可以快速產生現成行程表，要修改起來也容易得多了。

整體來說，「 Funliday 」是一款功能非常完整的旅遊行程規劃 App ，而且自訂性也很高，加上有很棒的離線功能，在全球旅行時都很方便，推薦正在準備旅行的朋友可以試試看。

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本文授權轉載自：電腦玩物

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

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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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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。

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