Author: tum

中国是全球电动车产业最成熟、增速最快的市场之一。无论是城市配送、工厂园区通勤、网约车，还是新能源物流车队，越来越多企业开始大规模使用EV车辆。

次世代モビリティを成功させるためのソフトウェア戦略とは 日本企業の間でEV導入が加速しています。しかし、実際にフリートとして運用してみると、課題が次々に見えてきます。

ในช่วง 2–3 ปีที่ผ่านมา หลายธุรกิจในประเทศไทยเริ่มทดลองใช้ยานยนต์ไฟฟ้า (EV) เพื่อขนส่งสินค้า รับส่งพนักงาน หรือทำงานภายในโรงงาน แต่ปัญหาที่พบเหมือนกันคือ:

As more companies explore electric vehicles, one truth has become clear: managing an EV fleet is much more complex than managing traditional fuel vehicles. Range varies by weather, charging takes time, electricity prices fluctuate, and batteries degrade differently depending on driver behavior.

在“中国制造 2025”、智能制造（Smart Manufacturing） 与 数字化工厂 的推动下，越来越多的企业开始关注人工智能（AI）如何真正落地到生产现场。

日本の製造業は今、人手不足・品質要求の高度化・グローバル競争・設備の老朽化 という大きな課題に直面しています。 これらの課題に対して、AI とくに Machine Learning（ML）システム は大きな効果を発揮しています。

ทุกวันนี้หลายโรงงานและธุรกิจในไทยเริ่มมองหา AI และระบบ Machine Learning เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน แก้ปัญหาขาดแคลนแรงงาน และนำพาธุรกิจเข้าสู่ Industry 4.0

Modern companies are no longer asking “Should we use AI?” Now they’re asking: “How do we design machine learning systems that deliver real business value?”

中国是世界上水文条件最复杂的国家之一：暴雨、台风、山洪、城市内涝、海潮顶托、河道水位突涨等情况频发。随着城市规模不断扩大，“短时强降雨 + 城市快速积水”成为各大城市共同面临的挑战。

日本は、梅雨・台風・ゲリラ豪雨・河川氾濫など、年間を通じて水害リスクが高い国です。特に都市部では、降雨量の急増や下水道容量の限界により、「短時間で道路冠水」や「河川水位の急上昇」が頻発しています。