作为我们工作的一部分，帮助自行车和自行车行业进入智能、互联和共享的移动世界，我们正在与为这种新型移动定下基调的有远见者和领导者合作。我们将邀请他们中的一些人在接下来的几个月里与ECF.com分享他们的想法和愿景。

汤姆·纳特利是阶段的情报这家公司利用人工智能来解决运输和物流中一些最复杂的挑战。他们对自行车共享系统的应用可以帮助找到降低成本、创造新的效率和提供优化的工作环境的新方法。

自行车共享计划是欧洲城市景观中日益增长的一部分。它已经成为人们从a到B的一种常见方式成本效率,健康和环境友好型的方式。

从骑车者的角度来看，自行车共享计划看起来很简单。你给信用卡或借记卡解锁自行车，你骑它到任何你需要去的地方。在你的旅程结束后，你将自行车停靠在码头，继续你的一天。对于这家自行车共享计划(Bike Share Scheme)运营商来说，这种无缝体验需要付出大量努力，而且越来越依赖于数据驱动的洞察力。

每个骑自行车的人都想随时随地使用自行车，穿越欧洲的各个城市，这是一个挑战。运营商需要考虑如何最大化他们的数据潜力，以便有效地分配自行车，并给骑手提供尽可能好的体验。他们是如何管理这些数据的并将其转化为可执行的见解，在塑造骑行者的体验和自行车共享计划中骑行人数的整体增长方面发挥着关键作用。

利用AI优化骑手体验

这些方案的管理方式取决于运营商如何收集、存储和分析数据。通常，不标准化和“脏”数据会让运营商难以组织和理解与他们自己的自行车共享计划相关的关键信息。幸运的是，我们正处于技术足够先进的阶段，不仅可以收集、存储和呈现数据，而且还可以分析和呈现数据预测问题和挑战．

人工智能(AI)和机器学习的进步有助于将大量信息分类和组织成干净和标准化的数据，同时利用实时智能预测需求并为运营商优化性能。清洁数据确保所有信息都是准确和相关的，而标准化格式则以简化的方式呈现。通过可管理的数据，运营商可以真正了解他们的用户、资源和市场。

在一些规模最大、竞争最激烈的市场，我们看到了对自行车和停车场等实物资源的大量投资，但后台管理系统还没有准备好有效地管理，特别是大规模。自行车股票计划用户仍然面临着在这些市场需要时无法访问自行车的经常性问题。

通过可操作的数据和AI技术，公司可以接近潜在的问题并分析预测需求的趋势。这两个元素共同努力，帮助运营商进入高峰时段，流行的地区和未使用的资源的见解。这允许运营商在重新分配中找到效率，而不是纯粹关注在过度拥挤的市场中的供应。

与优化分配，运营商看到了很大的时间和金钱福利，因为它们不是不必要的购买和维护大量的自行车，对接站和其他相关的资源与增加的供应。重新分配工作和背后的数据成为改善乘船和成长自行车份额方案的关键。

推动欧洲自行车共享增长

在自行车共享计划中，我们看到了数据和人工智能在加速欧洲城市发展方面的好处，但挑战在于我们如何有效地利用和解释这些海量数据。我们需要更好的解决方案收集、组织和呈现大量的数据，形成有用的见解这将有利于自行车共享计划的运营商、用户和更广泛的城市发展。

北美自行车共享协会(NABSA)于2015年采用的通用自行车共享饲料规范(GBFS)就是一个以标准化格式利用实时公开数据的例子。GBFS使基于地图和交通的应用程序能够轻松地将智能整合到它们的系统中。如果能在欧洲看到GBFS的增长，那就太好了因为它提供了获取新数据的途径和一个构建人工智能和发展自行车共享计划的平台。

在收集大量数据的情况下，重点需要放在确保数据的准确性上。当错误发生时，流程需要检测和纠正错误，使数据相关和“干净”。运营商可以依靠从标准化的清洁数据中获得的可操作的见解来优化他们的自行车共享计划，并改善骑行者的体验。

解决方案的关键部分是AI所玩的游戏。由于人类的处理能力是有限的，我们需要技术来利用那里的大量数据。人工智能帮助收集和整理这些信息，使其成为可以在自行车共享计划中使用的数据。通过分析和预测用户的移动需求，人工智能可以全面支持欧洲和世界各地的现代智慧城市计划。

随着数据继续成为欧洲自行车共享计划的基础，如何管理和利用数据成为关键。自行车共享计划运营商需要这样做将准确、干净的数据与可靠的人工智能技术结合起来，以收集、分析和预测用户行为．通过人工智能，运营商获得了真正的见解，有助于提高骑行体验，推动欧洲各地采用自行车共享计划。