港大与的士车队合作研发AI派单系统　显着提升接单效率

运输署已向五支的士车队发出牌照，其中一支获发牌的车牌星群的士，与香港大学工程学院智能出行实验室合作，推出「智能派单决策」系统，派单时会考虑的士剩余的电量能否应付行程，以及前往接载乘客的路程有否挤塞，以派单予最适合的司机。

港大团队由今年1月起收集的士营运数据，包括行程距离、路面情况及的士使用电量等，开发出一套智能派单系统。星群的士车队现时有超过160辆的士配备这个系统，相信随着规模扩大至425辆的士，将大幅提升车队的运力利用率，缩短乘客的候车时间，并改善司机的接单体验。

港大工程学院土木工程系、智能出行实验室主任柯锦涛表示，星群的士主要使用电动车，因此研发该系统时面临两大挑战。第一是电动的士多为24小时运作，司机常因无法预判完成订单后是否需要紧急充电而产生「电量焦虑」，所以团队开发AI电量预测算法，整合天气、路况、驾驶习惯及乘客行程等多元数据，透过深度学习模型精准推算剩余电量；第二是如何设计实时、基于人工智能派单的算法，目前该系统采用双模式派单机制，广播模式会将乘客订单消息推送至周边司机供其抢单，派单模式则由系统直接指定司机接单，司机无权拒绝或每日仅有极少数拒单次数。

柯锦涛强调，「智能派单决策」系统会预测每辆的士剩余电量，首先暂停向电量不足的车辆派发新单，然后运用人工智能实时分析数据，结合长期效益评估派单决策。他举例，倘若的士司机在坚尼地城接获上环至北角的长程订单时，因接客距离短且行程效益高，系统将列为优质订单优先派送；反之若乘客起点位于九龙且属短途行程，导致司机需要过海接载，即使的士电量充足，系统仍会保留运力等待更高价值匹配。

针对市民反映需等候许久才能透过星群的士应用程序叫车的问题，柯锦涛认为此问题与算法相辅相成。他解释，若能累积更多数据，就能利用它们训练人工智能算法，使算法变得更优良、效率更高；而效率提升后，将能吸引更多司机及乘客加入平台，期望藉此形成一个良性的循环过程。

星群的士创办人及执行董事郑敏怡说，的士车队应用系统后，接单量或接单效率已经有显着提升。所有司机已同意透过指派模式派单，实际执行仍须视乎当下车辆载客状态与接单可行性。