DASH夥科大AI的士需求預測系統「StreetSights」迎突破 模擬測試效益顯著料明年落地

本地數碼生活平台DASH及其旗下網約車平台DASH Taxi，近日公佈與香港科技大學（科大）合作研發的人工智能（AI）需求預測系統「StreetSights」取得突破性進展。該系統旨在透過精準掌握乘客需求分佈，協助的士司機顯著提升接單效率及收入，為香港推動智慧出行發展提供具體且創新的解決方案。 的士服務一直是香港公共交通的重要組成部分，其中街頭截車更是主流出行模式之一，約佔全港的士需求約六成，每日承載大量市民往返各交通樞紐與目的地。然而，相較於新興的網約服務，傳統的士的線下營運模式在數據化及系統化管理方面一直面臨較大挑戰。 為解決此痛點，「StreetSights」項目結合了科大在交通系統模型及人工智能流動性分析方面的尖端研究實力，以及DASH Taxi在香港本地市場累積的實際營運數據與豐富經驗。系統將香港細分為逾350個區域，並以15分鐘為時段間隔，精準預測各區的潛在乘客需求及即時空置的士供應狀況，從而指導司機前往需求最旺盛的區域。據悉，DASH的咪錶系統透過收集及分析約2000輛活躍的士的數據，在預測需求殷切區域的平均準確度高達90%以上。值得一提的是，此模型乃基於約645萬個載客行程記錄所建構，被譽為香港有史以來針對「街頭攔截」式的士服務所匯集的最大型數據庫。 據項目團隊透露，雙方已利用標準工作日的歷史營運數據進行了嚴謹的模擬測試。測試中隨機選取了100名真實司機，並為每人建立一個遵循系統建議行駛的虛擬司機作對比。數據顯示，採納「StreetSights」建議的虛擬司機，其完成訂單數量平均提升31.2%，而每日車資收入亦錄得16%的顯著增長。此外，數據進一步表明，透過運用「StreetSights」，司機的候單時間平均大減三成，配對效率亦提升了14.7%，直接帶動了司機收入與整體營運效率的同步提升。 此項技術的突破性發展預期將為的士業界帶來多重效益。對司機而言，更高的效率和收入將提高其工作滿足度；而對乘客而言，更精準的預測，特別是在繁忙時段，將顯著縮短候車時間，長遠而言亦可獲得更為穩定可靠的出行服務體驗。 目前階段，司機尚未能透過手機應用程式直接使用該平台功能。據DASH透露，項目下一階段將於今年第四季進行實地拆分測試，旨在進一步驗證其成效，並透過司機訪談收集反饋以優化系統設計。若實地測試順利進行，該系統預計最早可於明年全面投入實際應用。 DASH於2021年在香港創立，致力於透過其無縫電子支付系統，整合網約出行、餐飲體驗等多項數碼生活服務於單一平台。根據公司資料，DASH在成立首年已促成約610萬次行程，總行車距離達9200萬公里，平均每程約15公里，並以平均約15秒內處理任何查詢為服務標準。