科技人生:我引领一个时代

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第22章 最大的难点

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最近这段时间。

叶云明轻松了不少,终于不再是整日忙碌的样子,甚至有了些许的空闲。

因为无人机方面的业务,他全交给了大四的创业学长们,自己只要坐收50%的利润分红即可。

平时需要做的事,就是带人组装一下无人机,导入飞控程序,再维护下无人机控制软件,因为做了防破解加密,并设置了几个致命后门,那些学长们想要进行破解,是根本不可能的事情。

即最高使用权限,牢牢掌握在叶云明的手中,大四学长们用来单飞做业务容易,但想蒙混过关,私吞分红,只会付出沉重的代价。

至于收入方面,虽然那些大四学长们,几乎什么单子都接,不管价格是几万还是几十万,只要有利可图就行,所以平均每单的利润不是很高,除去各方面成本,能净赚个十万都很不错了。

但这样的创业团队一共有28个。

平均每三天完成一个单子。

每个单子净赚十万。

叶云明分走一半。

那就是每天都有45万入账,一年可以赚到1.65亿的样子(当然这是理想情况)。

这数字还是难以满足叶云明的期望,但终究比他亲自带团队去做要好得多。

而且不用承担风险,无需劳心劳力,还有空闲时间去做别的事情,甚至可以考虑提前搞新的项目,总之叶云明觉得自己做了个非常正确的决定。

……

另一边。

在双旦大学那边的颜青思,最近却陷入到了瓶颈中,长时间没有取得重大突破。

她的《寻找停车位》项目,虽然想法确实不错,也得到了不少的扶持,但有几个致命的问题,极其难以解决。

比如停车位的动态信息收集,必须做到每半分钟乃至每十秒内,刷新下停车位的使用情况,但这根本不可能做到。

若以车库为整体去收集信息,这也非常非常困难,因为那些车位管理机构,没有义务也没有动力进行配合。

顶多对公共场合的露天停车位,进行信息采集,可若要想对其实施管理,这也很难做到,毕竟这些车位大部分也是收费的,且有相应的机构在管理。

难难难!

颜青思只能换个思想,她考虑通过使用大数据学习的方式,让每位软件用户,统计出每天寻找停车位所耗费的时间与费用,再利用一些技术手段,监控整个东海市的车流量变化。

很明显,车流集中的地方,停车位必定难找;车流量相对稀疏的地方,停车位则容易找。

此外还可跟市政府进行合作,在那些不易停车的地方,多建一些停车位设施,如此停车费可以进账不少,稳赚不赔。

最后再与一些车企进行合作,推出可以自己寻找停车位的智能驾驶车型,目前市场上这类车已经出现,颇为成熟,未来可以大规模的普及,让车机系统搭配《寻找停车位》APP,如此,即便是在东海市这样的超级城市,也能轻松解决停车问题。

所以按照以上思路,以平均寻找到停车位花费的时间,作为核心参考数据,只要广大用户能在使用软件的过程中,起到明显降低找车位时间的效果,那这款软件也算取得了成功。

11月15日,周六上午。

双旦大学,创业楼304室。

一场讨论会议正在进行。

“大姐大,我认为大数据模型做出来不算难,有很多开源模型可以参考,最难的是数据的收集,不知道能不能从交管部门那里,拿到东海市主要街道每天的实时车流量情况,如果不能精准统计出车流量变化,就没办法为用户做出精准预测,带来的帮助就非常少,只是一款没什么用的鸡肋软件。”

“是啊,车流量变化、车密度监测,这些都是我们要做好的地方,在这个基础上,结合用户们上传的数据,才能打造出一款十分智能,能给用户带来巨大帮助的软件,甚至只要用户数量足够多,收集的数据也足够多后,东海市一共有多少停车位资源,各个车位的利用率情况,我们都有办法统计出来,从而更加精准、智能!最为理想的情况是,每位用户都能快速高效的找到停车位,并且明显缓解东海市的交通拥堵。”

“可是交管部门那边,不愿意提供车流量的实时监测数据,他们说会涉及到一些国家安全问题,存在巨大隐患,不能交给私人团队,我们只能靠自己解决这个问题。”

“怎么解决?东海市这么大,单靠我们这十来号人,如何做到监控整座城市的车流量、车密度变化?”

“不一定非要监控全城的车流,只要选择几个固定的时间点,在几条最核心的主干道,精确收集车流量的数据,依然能给我们的学习模型,带来巨大的参考价值。”

颜青思抱着胳膊的思索道。

但这依然需要派出不少的人手,在最主要的几条主干道边,长时间观测车流量的情况,而且若是使用人力统计,会存在很大的误差,用扫描机器进行统计,又会带来成本的增加,交管部门还不一定会批准。

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