多數(shù)物流士在規(guī)劃送貨路線時(shí)，系在其負(fù)責(zé)的區(qū)域中，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)規(guī)劃路線；這為新手物流士建立起經(jīng)驗(yàn)的門檻，新手物流士常因?qū)Φ貐^(qū)不熟悉、或是路線規(guī)畫不佳導(dǎo)致無(wú)意義的繞行。奇點(diǎn)無(wú)限以數(shù)學(xué)與軟件工程提出智能移動(dòng)的方案，將人工智能派車、調(diào)度技術(shù)瞄準(zhǔn)臺(tái)灣在地的中小型物流業(yè)者。

奇點(diǎn)無(wú)限創(chuàng)辦人衷嵐焜導(dǎo)入人工智能安排路順最佳化且提高運(yùn)能

傳統(tǒng)的物流運(yùn)行模式中，多數(shù)為上下游業(yè)者之間原料、產(chǎn)品的運(yùn)送，少有急單、突發(fā)狀況；而得益于網(wǎng)絡(luò)與云端發(fā)展，實(shí)時(shí)的送貨、運(yùn)輸需求逐漸成為大宗。除了電商高速發(fā)展，消費(fèi)者在下單之后對(duì)到貨時(shí)間的容忍度越來(lái)越短；另一方面，在Uber Eats、foodpanda帶動(dòng)下，大量的地方業(yè)者投入食物快遞的市場(chǎng)；再者，隨著人口結(jié)構(gòu)逐漸高齡化，如定期就醫(yī)、長(zhǎng)者移動(dòng)等需求大幅擴(kuò)大，長(zhǎng)照儼然成為新興市場(chǎng)。

奇點(diǎn)無(wú)限創(chuàng)辦人衷嵐焜表示，臺(tái)灣多數(shù)中小型的物流業(yè)者都沒(méi)有建置IT團(tuán)隊(duì)，在訂單分配、績(jī)效計(jì)算上自動(dòng)化程度并不高。將人工智能導(dǎo)入物流業(yè)，第一步是希望優(yōu)化分派訂單給物流士的流程，進(jìn)一步因應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)下單的時(shí)效性，會(huì)在綜合比對(duì)物流士運(yùn)具上剩余的載貨空間多寡、余下貨件的準(zhǔn)點(diǎn)率、以及所在位置之后，透過(guò)App推播告知物流士新訂單。

除了送貨路線規(guī)畫之外，未來(lái)隨著累積的送件數(shù)據(jù)增加，亦要導(dǎo)入物流士績(jī)效評(píng)核機(jī)制。衷嵐焜表示，會(huì)依照手機(jī)內(nèi)的陀螺儀、光線傳感器、距離傳感器等推測(cè)物流士的移動(dòng)狀態(tài)如上下樓，根據(jù)各種不同的送件地址推估正確的到件時(shí)間，提高準(zhǔn)點(diǎn)率。