【PW晚报】专注三轮摩的的打车软件:这个甚至没有使用GPS的服务也散发着酷酷的气质

Autowale

1.Lyft在纽约向监管妥协:与普通出租车司机合作,此前曾在纽约被禁

Lyft创立已有2年时间,此前,Lyft推行了“驾车分享”的理念。汽车所有者可以捎带乘客,而乘客向车主支付一定的“捐赠”,而不是固定费用。

Lyft此次在纽约改变了这一模式。Lyft的服务将在纽约5个区全面推出。这一服务将与数百名获得纽约市牌照的出租车司机合作,并在布鲁克林区设立获得授权的车辆基地。Lyft同时表示,将从8月1日开始,在纽约州布法罗和罗切斯特暂停“驾车分享”服务。

今年7月11日,纽约州最高法院通过了临时禁令申请,禁止Lyft在纽约市提供汽车共享服务——理由是,Lyft提供的服务不符合当地的交通法规要求,可能会威胁纽约市的公共交通安全。

一个关于供需平衡、信任和社区的市集。”Lyft这样看待“共享经济”,现在,他们的市集还要对付法律、政府和保守失利。

2.专注三轮摩的的印度版Lyft:这个甚至没有使用GPS的服务也散发着酷酷的气质

站在拥挤得你觉得“这辈子都挤不上去”的公交车旁,想着2公里之外的地铁,疲惫不堪的你终于狠下心来,决定打车回家。但过往的出租车要么有人,要么对你的招手熟视无睹,扬长而去。嗯,你想错了,我说的其实是印度。这样的情况,使黑黄相间的三轮摩的在印度随处可见。但是,三轮摩的同样问题多多:乘车的费用要靠你的砍价能力,多数司机往往会采用费用高昂的一口价模式,而不按照里程计费,所以如果路程太短,往往会流失潜在客户。如果前往返回时难以拉到乘客的地区,他们也有可能拒载。

Autowale就是为解决三轮摩的的这些问题而生的:Autowale并没有使用Uber或Lyft那么先进的技术。他们甚至没有借助GPS定位,而多数司机也都没有售价不菲的智能手机。相反,该公司的创始人开发了一套算法,预测摩的的潜在路径,然后据此分配订单。这项服务会通过最基本的短信提供摩的司机的行程安排。叫车的方式是乘客使用该公司的APP或网站提交叫车请求,或者直接打电话给呼叫中心。每次使用费为33美分。司机通过短信获取叫车请求。

AutoWale还为三轮摩的司机购买保险,并提供培训,例如,他们必须教给一些年龄较大的司机如何看短信,以及如何从短信中提取用户的号码。“他们只认识两个按钮——绿色的接听键和红色的挂断键。”

“关键是通过尊重和诚意来赚钱,而且要有专业精神。”Autowale创始人如此说到。

3.腾讯科技暗访调查电商假货链条:聚美优品、京东等涉嫌制假售假

今天,腾讯科技刊发了一篇重磅调查。经过腾讯科技记者长达半个月的暗访调查,一家通过伪造品牌授权书和报关文件,并向聚美优品、京东等供应伪劣奢侈品的商家浮出水面:这家名为祥鹏恒业的商家,为包括聚美、京东、1号店等多个电商平台提供供货。主要经营品牌包括: Armani 阿玛尼、Burberry 博柏利、 Dior 迪奥、Hermes 爱马仕世界知名奢侈品品牌。从去年至今,他们凭借给电商平台供货,已经做到了月流水千万元以上。其奢侈品并非从国外进货,而是从全国各地发来。价格昂贵的奢侈品通常以2-3折出售。

而据祥鹏恒业的一名员工表示,其实这种情况普遍存在于各种给电商平台供货的公司,但是电商平台并非不知情,但由于这样的货物价格比较便宜,能给电商平台带来大量的人气,同时又因为不是电商平台自己经营,就算被发现也能撇开关系,属于互相利用。而一些电商平台由于对其“第三方销售”的情况并不明显标注,让很多顾客以为商品就是平台在进行售卖,所以也敢于下单。

今天,针对这一报道,聚美优品发布声明回应称已启动紧急调查,已关闭“祥鹏恒业”的店铺,并将所有商品已从第三方平台紧急下架停止发售。对于购买“祥鹏恒业”店铺商品的消费者,聚美优品表示“绝不推脱自己的责任”,将提供无条件退货服务。此外,聚美优品还称正在对“祥鹏恒业”的资质、货源进行彻底重新调查。

“你只闻到我的香水,却没看到我的汗水;你有你的规则,我有我的选择。”

4.柳传志女儿柳青出任滴滴打车COO,此前为高盛(亚洲)集团执行董事

今天,滴滴打车方面确认,前高盛(亚洲)集团执行董事柳青日前已加盟滴滴打车,将出任首席运营官(COO)一职。据公开资料显示,柳青是中国IT教父柳传志的小女儿。2002年毕业于哈佛大学,之后进入高盛(亚洲)集团,2008年晋升为执行董事,并于2012年升任亚太区董事总经理。迄今为止已在高盛(亚洲)集团服务十二年,具有较为丰富的金融投资经验。

这样的身份和履历给滴滴带来了不少关注度。

5.百度、联发科要推“超级手机”:像Fire Phone一样查询眼前的任何实物,而且不用连接“云端”

台湾芯片制造商联发科(MediaTek)日前称,已经与百度达成深度合作意愿,双方将研发并推出基于异构芯片的超智能手机平台。该产品将利用百度的深度神经网络技术(Deep Neural Network), 采用异构计算全面挖掘手机芯片潜在能力,并在此基础上实现超级智能。届时,用户通过语音、图片等内容展开智能搜索,即可实时查询眼前的任何事物,包括物品、商品等细信息。联发科副总经理谢清江称:“利用智能搜索,手机能立刻变成一部百科全书。”

百度研究院科学家吴韧博士表示,通过该技术,今后手机图文识别将不需要连接到云端,而是由手机随时随地直接处理, 真正做到“所指所得”和“即说即译”。他认为,把任何数据都放入云端进行处理,需要非常大的带宽和存储支持和非常小的延时,很多情况下并非最优选择,甚至根本就无法做到。而通过身边硬件完成计算则完全不一样——以图像识别应用为例,通过百度的人工智能技术,只需要用手机对准图片,就可以在无需连网的情况下,1、2秒内得到相关信息,而如果采用传统的云计算方式来实现,则需经过拍照、上传、等待、接收等一系列操作,繁琐不说,按照普通手机2MB/s的上传速度来算,这样 4分钟的工作时间就会用光500MB 的流量。何况如果很多用户同时运行这样的应用, 云端也很难有足够的带宽和处理能力。

理念倒是很超前,不知道会不会像Fire Phone一样在销售上遭遇滑铁卢。

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