多數(shù)物流士在規(guī)劃送貨路線時，系在其負(fù)責(zé)的區(qū)域中，根據(jù)經(jīng)驗規(guī)劃路線；這為新手物流士建立起經(jīng)驗的門檻，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)致無意義的繞行。奇點無限以數(shù)學(xué)與軟件工程提出智能移動的方案，將人工智能派車、調(diào)度技術(shù)瞄準(zhǔn)臺灣在地的中小型物流業(yè)者。

奇點無限創(chuàng)辦人衷嵐焜導(dǎo)入人工智能安排路順最佳化且提高運能

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

奇點無限創(chuàng)辦人衷嵐焜表示，臺灣多數(shù)中小型的物流業(yè)者都沒有建置IT團隊，在訂單分配、績效計算上自動化程度并不高。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，進一步因應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)下單的時效性，會在綜合比對物流士運具上剩余的載貨空間多寡、余下貨件的準(zhǔn)點率、以及所在位置之后，透過App推播告知物流士新訂單。

除了送貨路線規(guī)畫之外，未來隨著累積的送件數(shù)據(jù)增加，亦要導(dǎo)入物流士績效評核機制。衷嵐焜表示，會依照手機內(nèi)的陀螺儀、光線傳感器、距離傳感器等推測物流士的移動狀態(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間，提高準(zhǔn)點率。