車況影像、即時車況怎麼查,讓你避免去人多地方,乖乖在家比較安全!

車況影像、即時車況怎麼查,讓你避免去人多地方,乖乖在家比較安全!

為什麼會想寫這篇文章關於車況影像、即時車況的資訊跟大家分享呢?

這要從五月疫情漸漸變嚴重談起,大家開始很擔心長距離的移動,以及人潮的聚集,尤其是碰到近期又遇到端午假期,更是大家互相宣導非必要別急著返鄉。

大家有多在意呢?

我直接抓數據來跟大家分享!

06月11日晚上開始大家紛紛開始查詢。

[caption id="attachment_1395" align="alignnone" width="800"] 圖片來源:https://trends.google.com.tw/[/caption]

既然大家真的在意,那來跟大家分享一下我常用的幾個資源:

選單中記得點選「路況」,接著道路就會出現顏色,從綠色到紅色,代表順暢到壅塞。

[caption id="attachment_1396" align="aligncenter" width="386"] 圖片來源:https://maps.google.com.tw/[/caption]

  • Google 搜尋:道路名+路況;Google 會直接顯示該路段的路況程度。

[caption id="attachment_1397" align="aligncenter" width="376"] 圖片來源:https://www.google.com/[/caption]

臺北市即時交通資訊網提供公車站牌、公車路線、捷運站、交叉路口等方式查詢公車即時動態;亦有大眾運輸轉乘規劃;透過即時影像,即時路況,了解各個道路的行車速率及是否順暢等等;每個停車場尚有幾個車位;注意易肇事路口,及哪些道路有施工。

[caption id="attachment_1400" align="aligncenter" width="800"] 圖片來源:https://its.taipei.gov.tw/[/caption]

由高公局推出,主要是針對高速公路各路段提供平均車速和即時影像供用路人。

[caption id="attachment_1398" align="aligncenter" width="994"] 圖片來源:https://1968.freeway.gov.tw/roadcctv[/caption]

華電聯網(股)有限公司推出的 APP, 包含國道即時路況、國道影像、國道資訊、行車規劃、CMS語音資訊、各景點地區,以及基隆市、台北市、新北市、桃園市、台中市、彰化縣、南投縣、高雄市等城市即時影像。

我個人是最常用 ITSGood 智慧交通 這一款APP,搜集了非常多元的資料源,常常要出門的時候不管是看當地的路況亦或者是天氣狀況都挺有幫助。

同場加映:

疫情下不能亂跑,但還是非常想念戶外的美好,台灣現在很多風景區都直接有有提供 LIVE,大家在家邊吃邊喝邊體驗,先止渴一下。

  • 阿里山
  • 東海岸

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Gemini Enterprise Agent Platform 解析:AI Agent 五分鐘做得出,為什麼半年上不了線?

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今年你只要會打字,五分鐘就能 vibe coding(用自然語言邊聊邊寫程式)做出一個 AI Agent(AI 代理,會自己查資料、自己跑流程的小機器人)。 真的,五分鐘。 做一個會自動回信、自動查訂單、自動跑客服的小機器人,現在比泡一碗泡麵還快。 但接下來這句才是重點: 做得出 demo,跟「敢放上線天天幫你跑業務」,中間隔著一條深得嚇人的鴻溝。 這條鴻溝,多少團隊掉進去就再也沒爬出來。 Google Cloud 最近有一場對談,主題就叫《From Prototype to Production》(從原型到生產),主持人找來兩位 Google 老將 Dave Elliot 跟 Addie,專門講這條鴻溝怎麼跨。他們端出來的東西,叫做「Gemini Enterprise Agent Platform」(Gemini

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AI Agent 時代新護城河:為什麼第一方資料比模型更關鍵?

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過去一個多月,Salesforce 做了一件很瘋的事。 他們在差不多 30 天內,連開四場大會加一次財報電話會:行銷大會 Connections(CNX 2026)、Tableau 資料分析大會、華盛頓特區的 Agentforce World Tour,還有一場專講電商的 Commerce 場,最後用 FY27 第一季財報收尾。 五場活動,講的其實是同一件事:Agentic Enterprise,中文我把它翻成「智能代理企業」。 而且這次不是喊願景。財報數字是這樣的:Agentforce 的年經常性收入(ARR,Annual Recurring Revenue,每年穩定收得到的訂閱收入)已經破 10 億美金,光一季就燒掉 28.6 兆個 token,季增 152%。(來源:Salesforce

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今年五月四號,OpenAI 和 Anthropic 這兩家全世界最會做 AI 模型、平常針鋒相對的公司,在同一天各自宣布要成立一個專門幫企業導入 AI 的合資公司。 Anthropic 那家,找來 Blackstone、Goldman Sachs 等一票華爾街資金,規模 15 億美元。OpenAI 那家更直接,取名叫「The Deployment Company」(部署公司),募了 40 億美元,估值一口氣衝到 100 億美元。 兩家死對頭難得有志一同,而且嘴上掛的是同一個詞,叫 FDE,Forward Deployed Engineer,中文翻成「前線部署工程師」。 你可能沒聽過這個詞。但如果去翻 Y Combinator(矽谷最有名的新創加速器)的徵才看板,現在有超過

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你有沒有過這種經驗。 剛開始用某個 AI 工具的時候,它意外地好用。然後你想讓它更好,於是多寫了一條規則。又遇到一個漏洞,再補一條。再來一個例外狀況,又補一條。三個月後,你回頭看那段 prompt,已經長到自己都不想讀,而 AI 呢?反而越來越笨,越來越常給你莫名其妙的答案。 如果你問我,這幾乎是每個認真用 AI 的人都會踩的坑。 Anthropic 前陣子把開發者大會「Code with Claude」開到了倫敦。我之前把第一天的 24 場演講整理成一篇導覽,那是「現況盤點」,台上的人在講模型進化到哪、產業瓶頸移到哪,比較像產業 keynote。想補課的可以先看那篇 Day 1 全 24 場筆記。 這篇要講的是第二天,跟 Day 1 不同天。

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