星群的士×港大 AI 智能派单系统 测试后接单量倍增 但乘客候车体验仍有改善空间

为回应市民繁忙时段难以成功「Call 的」困境，香港大学工程学院与星群的士合作，开发出一套人工智能「智能派单决策」系统，目标是改善配对效率、提升车队运作效能，并缩短乘客等车时间。新系统自 7 月中旬投入实测，初步成果显示接单效率明显提升，但运作仍在学习阶段，乘客体验仍有进步空间。

港大与星群的士自 1 月开始测试这项系统，透过人工智能综合分析包括乘客等候时间、的士所在位置、司机意愿、电动车电量、交通情况和乘客需求等数据，为每一宗订单寻找最合适司机。这系统旨在建立一套更具智能、弹性和实效的配对流程，减少资源浪费。

整个派单流程分为两个模式：司机可透过传统广播模式自由抢单，亦可进入 AI 自动派单模式，由系统根据最佳配对建议向司机推送订单。星群的士创办人郑敏怡指出，这一派单制度与传统运作方式大相径庭，司机习惯仍需时间适应。部分个案中，有乘客曾等候接近一小时无人接单，原因是司机忘记开启接单功能或仍在学习操作流程，公司已加强提醒与教育。

根据星群提供的数据，新系统于 7 月中旬正式上线后，接单量相对 6 月大幅增加，约提升接近一倍，显示 AI 系统在提升派单效率方面具潜力。星群现时已有超过 160 辆车安装该系统，并计划进一步增至 425 辆，冀能增加运力应对未来需求。

港大土木工程系教授柯锦涛指出，现阶段系统仍在优化阶段，无法对叫车时间作出百分百保证。他强调，突发交通挤塞、恶劣天气或其他不可预见因素，皆可能影响接载时间。但系统未来会进一步强化推荐功能，包括引导空车到人流较多地点、建议司机在特定位置等待，亦会推送适合乘客上车地点，冀提升整体效率。

即使系统无法完全避免等车问题，但平台亦设有实时退款机制，让乘客能灵活改变安排，转用其他交通工具。项目负责人表示，随着更多车辆投入，AI 派单决策将会不断学习与优化，有望缔造「派单更准、司机更肯应、乘客更易乘车」的良性循环。

整体而言，这项技术为困扰市民已久的叫车难题带来新希望，虽然初期仍有待改善，但其在效率与配对上的长远发展潜力值得期待。