eCloudture AI 辨識雲端培訓，助宅電優化電動車周邊商機

AI 人工智慧能和電動車擦出怎樣的創新火花呢？ 電動車正夯，同時也帶動車聯網應用相關技術，如：影像辨識、個人化推薦等。 你知道，這些應用也可以透過 AWS 做到嗎？ 一起看看 Amazon Personalize 跟 Amazon Rekognition 如何優化電動車 App 服務，創造新商機！

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隨著全球環保意識抬頭，電動車勢必成為未來趨勢之一。儘管電動車市場在台灣尚未成熟，但宅電（ChargeSmith）早在 2016 年就看見了未來電動車市場的商機，預想到周邊服務的需求將會逐年增加，因而創立了專門服務電動車車主的公司，希望能一條龍包辦所有服務，以擴大電動車市場，真正落實低碳交通的願景。

宅電創辦人陳青佑（Andy Chen）在社企流的專訪中提到，電動車在台灣尚未普及的原因除了價格之外，充電站不足也是讓許多人卻步的因素。若想讓大家接受電動車，必須要有足夠的充電站與更完善的服務。為此宅電開發了充電站地圖 App，以優化車主的充電站搜尋體驗。透過 APP 除了協助車主找到鄰近的充電站，為客戶提供充電服務資訊，並依照車主喜好與需求，引導車主到周邊有相對應商家的目的地充電站，讓車主等待充電的過程，也能夠至鄰近店家消費。

宅電與 eCloudture 團隊觀察與研擬使用者的需求及痛點後，決定支持讓產品、設計、IT 相關和非技術人員等團隊成員，運用課程所教授的 AWS 服務能直接結合下半年度專案需求，包含了推薦系統以及影像辨識導入產品研發的落地。期望發展充電站地圖產品時，能在使用者提出需求時給予相對的回應外，更能夠及早發現潛在需求，提前給予使用者建議，因此推薦引擎就成了其中的關鍵。

eCloudture 為此客製了 AI 相關課程，讓成員從基礎的機器學習（Machine Learning）開始接觸，並學習 Amazon SageMaker。具備基礎機器學習的能力後，進一步學習 Intro Amazon Personalize，與應用情境「電影推薦引擎」來模擬提供使用者做個人化推薦的選項。第二天課程則進入影像辨識教學，採用 Amazon Rekognition 服務實作車輛車牌辨識系統。

宅電技術長李孝凱（Albert Li）表示，雖然所學的都是雲端技術課程，網路上也有許多開源資源可以使用，但這兩天課程中發現不論是產品、設計、與技術相關人員都可以經由課程，有效率的結合所學應用於公司的核心產品中。在講師的經驗及系統化的引導教學，學員可以很快地進入情境與理解雲端服務，跨過學習門檻的第一關，並在後續有相關研發需求時，具備尋找答案的能力。設計人員及非技術人員，則在課堂中的案例中引導，發想出更多未來有機會發展的方向，同時也能了解技術人員現階段的能力，對於公司整體內部討論及發想會變得更容易，有助於雙向腦力激盪思考。

目前國際上注重環保的國家有預增趨勢，在台灣行政院也宣布要在 2030 年將公務車輛全面汰換為電動車，並預計在 2035 年起全面電動化。宅電技術長李孝凱表示，希望能提供使用者良好的服務體驗外，期待能與更多店家合作，為電動車與充電生態圈，提供一個更具全面的系統整合服務，eCloudture 也將持續與宅電一起助力電動車市場的成長。

作者：Winnie Yeh。

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