ဘားဒ်စ်အိုင်ဗျူ တိုယောတာ - ကြိုတင်ပြုလုပ်သော ရောက်ရှိမှုနေရာချထားခြင်း ဖြေရှင်းနည်းများ

ဘားဒ်စ် အိုင်း ဗျူ တိုယောတာသည် မြို့ပြကားရပ်နေရာ အရှုပ်ထွေးမှုကို အဘယ်ကြောင့် ဖြေရှင်းပေးနိုင်သနည်း။

မြို့ပြကားရပ်နေရာ ပြဿနာသည် ကားရပ်နေရာ အရှုပ်ထွေးမှုသာမက အထိရောက်ဆုံးမှု မရှိခြင်း၏ ပြဿနာဖြစ်သည်။ မောင်းသူများသည် မိနစ်များစွာကြာအောင် လမ်းများတွင် ကားရပ်နေရာ ရှာဖွေရှာဖွေ ပတ်လည်ပါသည်။ ထိုသို့သော လုပ်ဆောင်မှုများသည် အင်ဟောက်စ်ကို အသုံးပြုစေပြီး မြို့ပြအသုံးပြုမှု ပိုမိုများပေါ်ပေါ်လာစေသည်။ လေ့လာမှုများအရ မြို့ပြများတွင် အထူးသဖြင့် လူအများအပြားနေထိုင်သည့် ဧရိယာများတွင် မြို့ပြလမ်းပေါ်ရှိ ကားစီးနေမှု၏ ၃၀% အထိသည် ကားရပ်နေရာ ရှာဖွေရှာဖွေ ပတ်လည်နေခြင်းများကြောင့် ဖြစ်ပါသည်။ ထိုသို့သော လုပ်ဆောင်မှုများသည် အချိန်ကို ဖုန်းပေးပြီး မှုန်းမှုများကို တိုးမောင်းပေးကာ မောင်းသူများကို စိတ်ပျက်စေပါသည်။ ဘားဒ်စ် အိုင်း ဗျူ တိုယောတာ ဤစနစ်သည် ယာဥ်၏ ပတ်ဝန်းကျင်ကို အချိန်နှင့်တစ်ပါတ် အမြင့်မှ ၃၆၀ ဒီဂရီ အထက်မှ မြင်ကွင်းကို ပေးစေခြင်းဖြင့် ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးပါသည်။ လူအများစု စုဝေးနေသော ကားရပ်နေရာ သို့မဟုတ် လမ်းပေါ်သို့ ဝင်ရောက်သည့်အခါ စနစ်သည် အလွယ်တကူ ရနှိုင်သော နေရာများကို ချက်ချင်း မှိန်းပေးပြီး တိကျသော လှည့်လည်မှုများကို လမ်းညွှန်ပေးပါသည်။ ထို့ကြောင့် ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် စိတ်ဖိစီးမှုရှိသော ရှာဖွေမှုများကို ရှင်းလင်းမှုနှင့် ထိန်းချုပ်မှုဖြင့် အစားထိုးပေးပါသည်။

ဤစနစ်သည် ကားကို လှည့်ပေးရှာရှာခြင်း အချိန်ကို လျော့ချပေးပြီး လောင်စာသုံးစွဲမှုကို လျော့နည်းစေကာ လမ်းပေါ်ရှိ ယာဥ်စီးနေမှုကို ပိုမိုချောမွေ့စေပါသည်။ ထို့အပ alongside နိမ့်သော အမြန်နှုန်းဖြင့် ဖြစ်ပွားသော တိုက်မှုများနှင့် ချော့မှုများကိုလည်း အနည်းဆုံးသို့ လျော့နည်းစေပါသည်။ ယာဥ်များနှင့် လမ်းလျှောက်သူများကို နှစ်ဖက်စလုံး ကာကွယ်ပေးပါသည်။ မြို့ပြစီမံကုန်းမှုအတွက် မှိန်းနေသော ကားများ လျော့နည်းခြင်းသည် လေသန့်သန့်ရှင်းရှားခြင်းနှင့် လမ်းများပေါ်ရှိ အဆောက်အဦများ ပိုမိုကြာရှည်ခံစေရှားခြင်းကို ဖော်ပေးပါသည်။ နေရာအသုံးပြုမှု မကောင်းမွန်မှု ဟု အမြစ်ဖြစ်သော အကြောင်းရင်းကို ဦးတည်၍ ဤစနစ်သည် နေ့စဉ် စိတ်ဖိစီးမှုဖြစ်စေသော ကားရပ်နေရာရှာခြင်းကို ခရီးသွားခြင်း၏ အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် ချောမွေ့စေပါသည်။ ကားရပ်နေရာတိုင်းသည် မှိန်းသော အသိစိတ်ရှိသော ပတ်ဝန်းကျင်ဖြစ်လာပြီး မောင်းသူများသည် အချိန်ကို ချွေတာနိုင်ပြီး မြို့ပြများသည် ပိုမိုလွယ်ကူစွာ အသက်ရှုနိုင်ပါသည်။ ဤသည်မှာ ခေတ်မှီသော မြို့ပြနေထိုင်မှုအတွက် လက်တွေ့ကျပြီး ချဲ့ထွင်နိုင်သော ဖြေရှင်းနည်းဖြစ်ပါသည်။

ဘာ့ဒ်စ် အိုင် အိုင် မြင်ကွင်း တိုရီယို အသုံးပြုမှု - အချိန်နှင့်တစ်ပါတ် IoT နှင့် AI အချက်အလက် ဆန်းစစ်ခြင်း

စန်ဆာများ ကွန်ရက်နှင့် မှိန်းသော ကားရပ်နေရာ အချက်အလက်များကို မှိန်းသော ကွန်ရက်တွင် ပေါင်းစပ်ခြင်း

ဘားဒ်စ် အိုင်မြင်း ဗျူ တိုယောတာသည် မြို့ပြနေရာများတွင် အချိန်နှင့်တစ်ပါက ရပ်ရွာနေရာများကို စောင်းကြည့်ရန်အတွက် IoT စက်မှုစနစ်များဖွဲ့စည်းထားသည့် ပေါင်းစပ်ထားသည့် ကွန်ရက်ကို အသုံးပြုသည်။ ထိုစနစ်များတွင် မြေအောက်တွင် တပ်ဆင်ထားသည့် စက်မှုစနစ်များ၊ ကင်မရာစနစ်များနှင့် ကားမှုန်းနံပါတ် အသိအမှတ်ပြုမှုစနစ်များ ပါဝင်သည်။ အချက်အလက်များကို မြေပြင်မှ တိုက်ရိုက် မှုန်းမှုန်းစနစ်များမှ တစ်ဆင့် မှုန်းမှုန်းစနစ်များသို့ စီးဆင်းစေပြီး အိုင်တီ စနစ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အိုင်တီ စနစ်များဖွဲ့စည်းထားသည့် အိုင်တီ စနစ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အိုင်တီ စနစ်များဖွဲ့စည်းထားသည့် အိုင်တီ စနစ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အိုင်တီ စနစ်များဖွဲ့စည်းထားသည့် အိုင်တီ စနစ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အိုင်တီ စနစ်များဖွဲ့စည်းထားသည့် အိုင်တီ စနစ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အိုင်တီ စနစ်များဖွဲ့စည်းထားသည့် အိုင်တီ စနစ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အိုင်တီ စနစ်များဖွဲ့စည်းထားသည့် အ...... မြို့ပြစီးပွားရေးနှင့် လမ်းပေါ်တွင် ဖြစ်ပေါ်သည့် အချက်အလက်များ၊ မိုးလေဝသဆိုင်ရာ ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် အခမ်းအနားများအတွက် အချက်အလက်များကို ပေါင်းစပ်ပေးသည်။ ထိုစနစ်သည် ရပ်ရွာနေရာများကို အမျိုးအစားအလိုက် (လမ်းဘေး၊ ကားရပ်နေရာ၊ EV အတွက်သာ သုံးနိုင်သည့် ရပ်ရွာနေရာ) အဖွဲ့အစည်းဖွဲ့ပေးပြီး နေရာအလိုက် ရပ်ရွာနေရာများ ရှိမရှိ အလားအလာကို တွက်ချက်ပေးသည်။ မြို့ပြ လှုပ်ရှားမှုဆိုင်ရာ စံနှုန်းများအရ ထို အမျိုးမျိုးသော အချက်အလက်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ရပ်ရွာနေရာများကို အတိအကျ ရှာဖွေနိုင်မှု အတိအကျမှုသည် ၉၅% ရှိသည်။ ထို့ကြောင့် ကားမောင်းသူများ၏ ရပ်ရွာနေရာရှာဖွေရာတွင် အချိန်ကို သိသိသာသာ လျော့နည်းစေသည်။

သမိုင်းကြောင်းအချက်အလက်များနှင့် လက်ရှိ လမ်းပေါ်တွင် ဖြစ်ပေါ်နေသည့် အချက်အလက်များကို အသုံးပြု၍ ရပ်ရွာနေရာများ ရှိမရှိ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း

စနစ်၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းရေးအင်ဂျင်သည် အထူးသဖြင့် နှစ်သစ်ကူးပွဲများနှင့် အပတ်စဥ် အလုပ်သမ်းများ အလုပ်သို့ သွားရောက်ခြင်း အချိန်များကဲ့သို့သော သမိုင်းဝင် ပုံစံများကို လမ်းပိတ်မှုများနှင့် အများပြည်သူ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး နောက်ကောက်မှုများကဲ့သို့သော လက်ရှိ အချက်အလက်များနှင့် တွဲဖက်၍ ဆန်းစစ်ပါသည်။ စက်သင်ယူရေး အယ်လ်ဂေါ်ရီသမ်များသည် ချိတ်ဆက်ထားသော ယာဉ်များမှ လျှို့ဝှက်ထားသော GPS အချက်အလက်များကို အချက်ပေး၍ ရောက်ရှိလာသည့် အချက်အလက်များကို အလေးချိန်ပြီး ရောက်ရှိလာသည့် အချက်အလက်များကို ၉၀ စက္ကန်းတိုင်း အပ်ဒိတ်လုပ်ပါသည်။ ဤသည်မှာ အထူးသဖြင့် အလွန်အမင်း စီးဆင်းမှုများ ဖြစ်ပေါ်နေသော ဧရိယာများသို့ ချဥ်းကပ်လာသည့်အခါ တိုယောတာ၏ ကားအတွင်း နေဝင်ခြင်း စနစ်များဖြင့် ကြိုတင်၍ လမ်းကြောင်းပြောင်းလဲမှုများ ပေးနိုင်စေပါသည်။ မြို့တော်များတွင် စမ်းသပ်အသုံးပြုမှုများအရ အထူးသဖြင့် အများဆုံး စီးဆင်းမှုဖြစ်ပေါ်သည့် အချိန်များတွင် ကြိုတင်စီစဥ်ထားသော ရောက်ရှိမှုနေရာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လှည့်ပါသည့် အချိန်ကို ၄၀ ရှိသည့် အထိ လျော့ကျစေခဲ့ပါသည်— ဤသည်မှာ အင်ဂျင်များ အလုပ်မလုပ်ဘဲ အချိန်ကုန်သုံးနေသည့် ယာဉ်များမှ ထုတ်လွှတ်သည့် CO₂ ဓာတ်ငွေသို့ တိုက်ရိုက်လျော့ကျစေခဲ့ပါသည်။

နာဂိုယာမှ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အသုံးပြုမှုအထိ- တိုယောတာ၏ အမြင်ပေါ်မှ အမြင်

ဘားဒ်စ် အိုင် ုင် ဗျူ တိုရီယို စနစ်သည် နာဂိုယာမြို့၏ ရှေးနက်သော အချိန်ကြာမြင့်စွာကြာသော ရောင်းဝယ်ရေး နေရာများ ပိုမိုများပေါများပေါဖြစ်နေမှုကို ဖြေရှင်းရန် ဒေသတွင်းအဆင့်တွင် စတင်ခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။ အချိန်နှင့်တစ်ပါတည်း လုပ်ဆောင်နေသော IoT စနစ်များနှင့် AI-အခြေပြု စီမံခန့်ခွဲမှု စနစ်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် မောင်းသူများသည် ရောင်းဝယ်ရေးနေရာများကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် အသုံးပြုရန် အတိုင်းအတာများကို ပြောင်းလဲခဲ့ကြသည်။ ထိုစမ်းသပ်မှုသည် ရှာဖွေရန် အချိန်အလျှင်း ၂၀ ရှုံးနေမှုကို လျော့နည်းစေခဲ့ပြီး လှည့်လည်နေသော ယာဉ်များမှ ထုတ်လွှတ်သော ဓာတ်ငွေစွမ်းအင်များ ၁၅ ရှုံးနေမှုကို လျော့နည်းစေခဲ့သည်။ အသုံးပြုသူများ၏ အကြံပေးချက်များအရ ပါဝင်သူများ၏ ၇၈ ရှိသည်ဟု ဖော်ပြခဲ့ကြသည်။ ဤရလဒ်များသည် စနစ်၏ အသုံးဝင်မှုကို အတည်ပြုပေးခဲ့ပြီး အခြားသော မြို့ပြနေရာများတွင် အသုံးပြုနိုင်ရန် အတုယူနိုင်သော စံနမူနာကို ဖန်တီးပေးခဲ့သည်။

နာဂိုယာ စမတ်မြို့တော် စမ်းသပ်မှု – အရေးကြီးသော စံနှုန်းများနှင့် အသုံးပြုသူများ၏ အပြုအမှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်များ

နာဂိုယာမှာ ခုနှစ်လ စမ်းသပ်မှုအတွင်း လမ်းဘေးနှင့် ဂာရေးဂ်ရှိ ကားရပ်နေရာ ၅၀၀ ကို အသံလွန်မှုန်ခါမှု စက်မှုန်ခါမှုများနှင့် မှုန်ခါမှုများ ချိတ်ဆက်ထားသည့် ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ထားသည့် ဒက်ရှ်ဘုတ်များဖြင့် တပ်ဆင်ပေးခဲ့သည်။ စမ်းသပ်မှုအတွင်း နေ့စဉ် အသုံးပြုမှုမှတ်တမ်း ၂၀၀,၀၀၀ ကျော်ကို မှတ်တမ်းတင်နိုင်ခဲ့ပြီး အသုံးပြုမှု ခွဲဝေမှု စွမ်းဆောင်ရည်ကို ၃၀% အထိ မြင့်တင်ပေးနိုင်သည့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှု မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးပေးခဲ့သည်။ အသုံးပြုသူများသည် စမတ်ဖုန်းအက်ပ်မှတဆင်း အချိန်နှင့်တစ်ပါတ် အသုံးပြုနိုင်မှုကို ရယူနိုင်ခဲ့ပြီး နေ့လည်စာနှင့် ညနေချိန်များတွင် အသုံးပြုမှု အများဆုံးဖြစ်ခဲ့သည်။ အသုံးပြုမှုအပြုအမှုဆိုင်ရာ ဒေတာများအရ အသုံးပြုသူများ၏ ၆၅% သည် အချိန်နှင့်အမျှ စျေးနှုန်းသတ်မှတ်မှုများ အသုံးပြုသည့်အခါ လမ်းဘေးမဟုတ်သည့် ကားရပ်နေရာများကို ရွေးချယ်ခဲ့ကြပြီး လမ်းဘေးတွင် ကားများ စုပုံမှုကို လျော့နည်းစေခဲ့ပါသည်။ ထိုအချက်များသည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်း အသုံးပြုရန်အတွက် အယ်လ်ဂေါရီသမ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုပြင်ရန် အထောက်အကူပေးခဲ့သည်။

တိုယောတာ မော်ဘိုင်လီတီ စားဝတ်နေမှုများ (ဥပမါ- KINTO၊ e-Palette Ecosystem) နှင့် ချိတ်ဆက်မှု

ဘားဒ်စ် အိုင် ဗျူ တိုရီယိုသည် တိုရီယို၏ ပိုမိုကြီးမားသော လှုပ်ရှားမှုစနစ် (mobility ecosystem) နှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်ထားပါသည်။ ထိုစနစ်တွင် KINTO ကားများကို မှော်ဖေးခေါ်ယူခြင်း စနစ်နှင့် e-Palette မော်ဒျူလာ ယာဉ်အယ်လ်ဂေါရီသမ် (modular vehicle concept) တို့ ပါဝင်ပါသည်။ KINTO မှတဆင့် အသုံးပြုသူများသည် ခရီးစဉ်အစီအစဥ်ချမှု၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် ရောင်းဝယ်ရေးနေရာများကို အသုံးပြုရန် အသိပေးထားပါသည်။ e-Palette မှ ပို့ဆောင်ရေးများသည် သတ်မှတ်ထားသော ပို့ဆောင်ရေးနေရာများသို့ အလိုအလျောက် လှုပ်ရှားသွားပါသည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် ရောင်းဝယ်ရေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို လမ်းညွှန်စနစ်များ၊ လမ်းကြောင်းအကောင်မော်ကူလေးဖေးခေါ်ခြင်း (route optimization) နှင့် ယာဉ်အုပ်စုစီမံခန့်ခွဲမှု (fleet management) တို့သို့ စီးဆင်းစေပါသည်။ ဤစနစ်ကို တိုရီယို၏ ရှိပ already ရှိသော ဝန်ဆောင်မှုများအတွင်း ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် လှုပ်ရှားမှုအတွက် စုစည်းထားသော အတွေ့အကြုံတစ်ခုကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ ထို့ကြောင့် ပုဂ္ဂလိက မောင်းသူများနှင့် မှော်ဖေးခေါ်ယူသော ယာဉ်အုပ်စုများအတွက် အခက်အခဲများကို လျော့နည်းစေပါသည်။

အသုံးပြုသူအေးစိပ်သော ဒီဇိုင်း - မိုဘိုင်းဖုန်းမှ အသုံးပြု၍ ရောင်းဝယ်ရေးမှုများ လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ယာဉ်အတွင်း လမ်းညွှန်မှုများ နှင့် အသုံးပြုမှုကို မြှင့်တင်ပေးသော အချက်များ

ဘားဒ်စ် အိုင် ီးယူ တိုရောတာ စနစ်သည် မြို့ပေါ်ရှိ ကားရပ်နေရာ ရှာဖွေရေး အခက်အခဲများကို overcome လုပ်ရန် အသုံးပြုသူများ၏ အလွယ်တကူ နားလည်နိုင်မှုကို အထူးအလေးပေးပါသည်။ ၎င်း၏ မိုဘိုင်းဖော်စ် အပ်လော့ဒ်စနစ်သည် မှန်လုပ်ဆောင်မှု အချိန်တွင် ရနှိုင်းနေသော ရပ်နေရာများကို စက္ကန်းအနက် အနည်းငယ်ဖြင့် အလွယ်တကူ အပ်လော့ဒ်လုပ်နိုင်စေပါသည်။ ထို့အပ်လော့ဒ်စနစ်သည် အချိန်နှင့်တစ်ပါတည်း ရနှိုင်းနေသော ရပ်နေရာများကို ပြသပေးပါသည်။ အထူးသဖြင့် တစ်ချက်နှိပ်ခြင်းဖြင့် အတည်ပြုနိုင်သည့် အလွယ်တကူ အသုံးပြုနိုင်သော အင်တာဖေးများဖြင့် အထူးသဖြင့် အထောက်အကူပေးပါသည်။ ထိုစနစ်သည် ကားအတွင်းရှိ လမ်းညွှန်စနစ်နှင့် ပေါင်းစပ်ပါက အသုံးပြုသူများကို အသုံးပြုသူများ အပ်လော့ဒ်လုပ်ထားသော ရပ်နေရာများသို့ လမ်းညွှန်မှုများဖြင့် တိုက်ရိုက် ပို့ဆောင်ပေးပါသည်။ ထို့ကြောင့် အဆုံးသတ်တွင် ကားကို လှည့်ပေးရေး အချိန်များကို ဖျက်သိမ်းပေးပါသည်။ မြို့ပေါ်ရှိ လှုပ်ရှားမှု လေ့လာမှုများ (၂၀၂၃) အရ ထိုစနစ်သည် ရပ်နေရာ ရှာဖွေရေး အချိန်ကို ပျမ်းမျှအားဖြင့် ၆၃% အထိ လျော့ချပေးပါသည်။ ထို့အပ်လော့ဒ်စနစ်သည် လောင်စာသုံးစွဲမှုကို ၁၅% အထိ လျော့ချပေးပါသည်။

အသုံးပြုမှု မှုန်းသည် အဓိက အကြောင်းရင်း သုံးခုဖြင့် ဖော်ထုတ်ပါသည်။

• အချိန်ကုန်သက်သာသည်။ အသုံးမှုမှုန်းသည် အချိန်ကို အသုံးမှုမှုန်းဖြင့် အသုံးမှုမှုန်းဖြင့် အသုံးမှုမှုန်းဖြင့် အသုံးမှုမှုန်းဖြင့် အသုံးမှုမှုန်းဖြင့် အသုံးမှုမှုန်းဖြင့် အသုံးမှုမှုန်းဖြင့် အသုံးမှုမှုန်းဖြင့် အသုံးမှုမှုန်းဖြင့် အသုံးမှုမှုန်းဖြင့် အသုံးမှုမှုန်းဖြင့် အသုံးမှုမှုန်းဖြင့် အသုံးမှုမှုန်းဖြင့် အသုံးမှုမှုန်းဖြင့် အသုံးမှုမှုန်းဖြင့် အသုံးမှုမှုန်းဖြင့် အသုံးမှုမှ......
• စိတ်ဖိစီးမှု လျော့နည်းခြင်း အာမခံပေးထားသော ကားရပ်နေရာ အသုံးပြုမှုဖြင့်
• စနစ်တက်ကြွမှု အပ်လော့ဒ် လက်ရှိရှိန already existing လှုပ်ရှားမှု ဝန်ဆောင်မှုများနှင့်

အသုံးပြုသူစမ်းသပ်မှုများအရ အသုံးပြုသူများ၏ ၈၉% သည် အထူးပြုထားသော အက်ပ်များထက် ပေါင်းစပ်ထားသော ရပ်တန့်ရန်နေရာ လမ်းညွှန်မှုစနစ်ကို ပိုမိုနှစ်သက်ကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့ပါသည်။ ထိုသို့သော ရှုထောင်မှုသည် စနစ်တကျ ပေါင်းစပ်မှုကို အဓိကအားဖြင့် လက်ခံအသုံးပြုမှုကို မြင့်တင်ပေးသည့် အချက်ဖြစ်ကြောင်း ဖော်ပြပေးပါသည်။ ဤဒီဇိုင်းရွေးချယ်မှုများသည် Birds Eye View Toyota ကို မြို့ပြဧရိယာများတွင် လက်တွေ့ကျသော ရပ်တန့်ရန်နေရာ အခက်အခဲဖြေရှင်းမှုအဖြစ်သာမက မြို့ပြထိရောက်မှုအတွက် ဗျူဟာမြောက် ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် တွေ့ရှိရပါသည်။

မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ

Birds Eye View Toyota ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။ ထိုစနစ်သည် မြို့ပြရပ်တန့်ရန်နေရာ ပြဿနာများကို မည်သို့ဖြေရှင်းပေးပါသနည်း။

Birds Eye View Toyota သည် ယာဥ်၏ ပတ်ဝန်းကျင်ကို ၃၆၀ ဒီဂရီ အထက်မှ မြင်ကွင်းပေးသည့် စနစ်ဖြစ်ပါသည်။ ထိုစနစ်သည် လွတ်နေသော ရပ်တန့်ရန်နေရာများကို ဖော်ပြပေးပြီး မောင်းသူများအား လမ်းညွှန်ပေးကာ မြို့ပြဧရိယာများတွင် ရပ်တန့်ရန်နေရာရှာဖွေရန် လှည့်ပတ်မှုအချိန်၊ မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှ......

Birds Eye View Toyota သည် IoT နှင့် AI ကို မည်သို့အသုံးပြုပါသနည်း။

ဤစနစ်သည် IoT စနစ်များနှင့် မှုန်းမှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှုန်မှ......

Birds Eye View Toyota ကို နာဂိုယာမြို့အပြင် အခြားမြို့များတွင် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

ဟုတ်ကဲ့၊ စနစ်သည် နာဂိုယာတွင် စတင်ခဲ့သော်လည်း IoT စက်မှုကိရိယာများ၊ အချိန်နှင့်တစ်ပါတည်း ဆောင်ရွက်သော စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များနှင့် အသုံးပြုသူများ၏ အကူအညီဖြင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အထောက်အကူပုလ်ပ်ပေးသည့် စနစ်ကို ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ အခြားမြို့ပေါ်နေရာများတွင် အသုံးပြုနိုင်ရန် အဆင့်များစွာ တိုးချဲ့နိုင်ပါသည်။

မိုဘိုင်းလ် အပ်လ်ဒိုက်အားဖွဲ့စည်းမှု လုပ်ဆောင်ချက်သည် အသုံးပြုသူများ၏ အတွေ့အကြုံကို မည်သို့ မြှင့်တင်ပေးပါသနည်း။

အဆင်ပေါ်သော မိုဘိုင်းလ် အပ်လ်ဒိုက်အားဖွဲ့စည်းမှု စနစ်သည် မောင်းသူများအား စက္ကန်းအနည်းငယ်အတွင်း ရပ်နားရန်နေရာများကို အပ်လ်ဒိုက်လုပ်ရန် အဆင်ပေါ်စေပါသည်။ ထို့အပှင့် လက်ရှိအချိန်တွင် ရနှိုင်သော နေရာများကို အချိန်နှင့်တစ်ပါတည်း ပြသပေးခြင်းနှင့် လမ်းညွှန်မှု စနစ်များနှင့် ပေါင်းစပ်ပေးခြင်းဖြင့် ရှာဖွေရန် အချိန်ကို လျော့နည်းစေပါသည်။