為回應市民繁忙時段難以成功「Call 的」困境，香港大學工程學院與星群的士合作，開發出一套人工智能「智能派單決策」系統，目標是改善配對效率、提升車隊運作效能，並縮短乘客等車時間。新系統自 7 月中旬投入實測，初步成果顯示接單效率明顯提升，但運作仍在學習階段，乘客體驗仍有進步空間。
港大與星群的士自 1 月開始測試這項系統，透過人工智能綜合分析包括乘客等候時間、的士所在位置、司機意願、電動車電量、交通情況和乘客需求等數據，為每一宗訂單尋找最合適司機。這系統旨在建立一套更具智慧、彈性和實效的配對流程，減少資源浪費。
整個派單流程分為兩個模式：司機可透過傳統廣播模式自由搶單，亦可進入 AI 自動派單模式，由系統根據最佳配對建議向司機推送訂單。星群的士創辦人鄭敏怡指出，這一派單制度與傳統運作方式大相徑庭，司機習慣仍需時間適應。部分個案中，有乘客曾等候接近一小時無人接單，原因是司機忘記開啟接單功能或仍在學習操作流程，公司已加強提醒與教育。
根據星群提供的數據，新系統於 7 月中旬正式上線後，接單量相對 6 月大幅增加，約提升接近一倍，顯示 AI 系統在提升派單效率方面具潛力。星群現時已有超過 160 輛車安裝該系統，並計劃進一步增至 425 輛，冀能增加運力應對未來需求。
港大土木工程系教授柯錦濤指出，現階段系統仍在優化階段，無法對叫車時間作出百分百保證。他強調，突發交通擠塞、惡劣天氣或其他不可預見因素，皆可能影響接載時間。但系統未來會進一步強化推薦功能，包括引導空車到人流較多地點、建議司機在特定位置等待，亦會推送適合乘客上車地點，冀提升整體效率。
即使系統無法完全避免等車問題，但平台亦設有即時退款機制，讓乘客能靈活改變安排，轉用其他交通工具。項目負責人表示，隨著更多車輛投入，AI 派單決策將會不斷學習與優化，有望締造「派單更準、司機更肯應、乘客更易搭車」的良性循環。
整體而言，這項技術為困擾市民已久的叫車難題帶來新希望，雖然初期仍有待改善，但其在效率與配對上的長遠發展潛力值得期待。
資料來源：香港大學
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