上文中 ， GoFun后台能实时监测到驾驶员抽烟的动作 ， 正是利用了华为的图像识别、音频识别等技术 ， 对驾驶员几小时驾驶过程中 ， 部分关键动作和节点进行抓取完成的 。
同时 ， 在华为技术支持下 ， GoFun的全国运力图清晰展示了各地车辆实时的运行路线、司机状态（如疲劳驾驶、酒后驾驶或抽烟等）、车型轨迹、收入数据等详细数据 ， 为GoFun监测全局市场 ， 加强运营服务发挥了重要作用 。
华为和GoFun合作制作的GoFun全国运力动态图

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资料来源：GoFun
除此之外 ， 借助与华为在算法和算力方面的合作 ， 不久之后 ， GoFun能对各地不同地点的运力供给和需求做出预判 ， 合理调度车辆 ， 提升运营效率 。
目前 ， GoFun平台注册的车辆接近5万辆 ， 已经是国内的共享汽车龙头企业 。 谭奕表示 ， 下一步 ， 计划把这个数字拉高到30万辆 。 时间再拉长一下 ， 他说 ， 后年 ， GoFun要实现指数型的成长 ， 希望在GoFun平台上托管的车辆不少于1000万辆 。
1000万辆是什么概念？
2018年 ， 尼尔森调研公司在报告中预计 ， 2020年***约车总需求量为1500万辆 。 即便再把时间拉长些 ， 2022年 ， 如果GoFun的目标能达成 ， 也足以成就一个如滴滴的巨头 。 不过 ， 要用两年时间实现5万辆到千万辆的目标 ， 肯定也有巨大难度 。
眼下 ， GoFun用轻资产、众包的模式 ， 为分时租赁行业转型打了个样 。 其他仍在场上的玩家能否借鉴 ， 解决分时租赁和汽车运营行业长久以来的盈利问题 ， 实现可持续发展 ， 或许是GoFun样板更重要的行业意义 。 （完）

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