Optibus.是一种快速增长的运输优化启动,筹集了1200万美元的一轮

公司 uses machine learning to suggest the most efficient use of resources. But it wants to offer more.

by / November 15, 2017

Optibus. 花了三年时间来创建人工智能动力软件,优化在多大洲200个城市的过境运营和签署客户。它’S快速增长,现在公司拥有1200万美元,它希望使用它来建立其产品。

这一系列一轮,2015年遵循100万美元的种子回合,也将支持销售和营销增长,但由于它宣布了该公司强调产品开发。

现在,公司’S焦点是提供提供过境机构实时态势意识的软件,以及对路线,时间和资产管理等事物的优化建议。例如,Optibus可能能够帮助决定在哪里定位公共汽车仓库或使用两辆可能之前运行的车辆。首席执行官和联合创始人Amos Haggiag表示,这可能有助于机构运行所有服务,没有任何路由或调度变化,使用190辆而不是200辆。它还可以为不同的时间表和路线提供场景。

公司’S Mantra正在将其客户机构从静态范例转移到动态,其中数据可以不断提供以最有效的运行系统方式的路径。

“It’它不是你运行的东西,它’基本上一直在优化系统,” Haggiag said.

对于产品已在云和机器学习中建立的公司—两个尖端技术,特别是为公共部门— it’很难说出更多产品开发可能看起来像什么。来自公司的新闻稿表示,它计划创建“一个集成的全市操作系统”对于预测乘客需求的所有类型的运输,虽然Haggiag说他无法提供更多具体细节。

但他对未来的愿景是雄心勃勃的。在这么多的话语中,Haggiag认为公共交通机构可以带来人员从个人车辆使用—现在,骑行分享—批量运输。

“为此,您必须创建一种新的交通运输’t exist today,” Haggiag said.

他确实指定了Optibus ISN’寻找进入按需运输比赛,其中一些机构 希望跟随铅 通过向Uber和Lyft这样的乘车和Lyft乘坐车辆来拿起骑手,而不是在固定的停止。相反,Haggiag说,他想在现有的公共交通世界上建立,使其更具活力,更高效,更高效,更好地为骑手提供更好的更好。

近年来,机器学习算法如Optibus用途已经进入时尚,提供了运输代理人为他们如何赶上的新想法,然后继续追求他们的挑战。很多时候,科学使用建模在给定的事件中找到最糟糕的方案,机器学习可以使用历史数据来自动识别系统的变化可能意味着系统的其余部分。并且因为它是自动化的,它可以使用大量数据来识别人类可能无法想到的相关性和模式。

在运输和运输中,这可能意味着很多事情。它可能意味着 评估 在需要更换之前,一块物理基础设施留下了多少时间。它可以帮助 预测 交通拥堵甚至事故。它可以帮助城市规划者和交通工程师更好 理解 他们如何不同的项目’重新考虑会影响运输,或者只是弄清楚最迫切需要的项目。

It’S一个快速增长的领域,Optibus成功地增长了比大多数更快。 Haggiag归因于公司结构化产品和业务战略的方式。该产品建立在几天或几周内快速集成和实施。优化的性质意味着该公司’业务案例往往会更好,机构越大—适用于较大的支出池的相同储蓄百分比是一个更大的交易。

事实上,Optibus签署了一些非常大的客户—在美国,他们包括洛杉矶,华盛顿州,D.C.和德克萨斯州奥斯汀的机构。

“我们正在努力为客户提供,这是过境机构和运营商,更具活力的服务,将能够将它们带入下一代运输,” Haggiag said.

该系列由以色列风险投资公司Pitango领导,参加Verizon Ventures和罗纳德科恩爵士。

编者注:本文已被纠正,以区分Optibus在200个城市拥有客户,而不是200个客户。


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本米勒 GT数据和业务的助理编辑

本米勒是数据和业务的副主编 政府技术。他的报告经验包括突发新闻,商业,社区特征和技术科目。他拿着一个学士学位’雷诺德新闻学院的新闻学位在内华达大学,雷诺,加利福尼亚萨克拉门托的生活中。

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