Представьте: вы в сердце знойного Куала-Лумпура, окруженный небоскребами, уличными рынками и бесконечными потоками мотобайков. Петронас Твин Тауэрс сверкают на солнце, как два гигантских лазера из sci-fi фильма, а вы стоите на тротуаре, размышляя, как добраться до следующего аттракциона без пота и нервов. Вдруг — бац! — приложение на телефоне обещает: AI подберет маршрут, машину и даже попутчиков, и все это без предварительной записи. Звучит как мечта лентяя? Нет, это реальность нового сервиса BOLEH BOLEH Ride, запущенного в столице Малайзии компанией HIS. И да, в мире, где пробки — это национальный спорт, такая ирония судьбы просто спасительна.
BOLEH BOLEH Ride — это не просто такси, а умный ride-sharing на базе AI-системы mobi от японской WILLER Group. HIS, известный своими туристическими приключениями, интегрировал эту технологию через свою малайзийскую дочку H.I.S. Travel (Malaysia). С 1 февраля сервис стартовал, предлагая перемещения с 10 утра до 10 вечера. Вы открываете app, вводите точку А и Б — и вуаля: система прогнозирует время прибытия, подбирает оптимальный маршрут и даже рассчитывает, с кем вы поедете. AI анализирует трафик, запросы других пользователей и даже погоду (хотя в тропиках это всегда лотерея с ливнями), чтобы избежать хаоса на дорогах. И никаких фиксированных расписаний — приезжайте, когда вздумается, и катитесь к цели.
Сеть остановок впечатляет: больше 100 точек, включая иконы вроде Петронас Твин Тауэрс, KL Tower, Центрального рынка и Букит Бинтанга с его неоновыми огнями. Шопоголики оценят Pavilion Mall и Jalan Alor с уличной едой, а любители истории — Chinatown и Merdeka Square. Для отельной публики припасены стоянки у Ritz-Carlton, Mandarin Oriental, EQ Kuala Lumpur, Hotel Maya, InterContinental и Parkroyal Service Suites. Это значит, что "последняя миля" — та самая головная боль, когда из метро до отеля топаешь под дождем, — теперь в прошлом. Туристы, купившие пакет Ciao от HIS, катаются бесплатно сколько душе угодно. Ирония в том, что в городе, где общественный транспорт вроде MRT и LRT хвалят за эффективность, именно эти "мелкие" пробелы делали путешествия эпизодом из комедии ошибок.
От колониальных трамваев к AI-шаттлам: эволюция транспорта в Куала-Лумпуре
Куала-Лумпур — город с богатой транспортной историей, которая началась задолго до эры смартфонов. В колониальные времена, под британским флагом в конце XIX века, здесь сновали рикши и первые трамваи по рельсам, проложенным для плантаций каучука. После независимости в 1957 году Малайзия рванула в модернизацию: в 1990-х построили Петронас Твин Тауэрс как символ прогресса, а с ними — расширили сеть дорог. Но рост населения (сегодня KL — мегаполис с 8 миллионами жителей) и туризма привел к эпидемии пробок. По данным Всемирного банка, среднее время в трафике здесь — 50 часов в год на человека, что делает город одним из самых "застрявших" в Азии.
Общественный транспорт эволюционировал: с 1996 года работает KL Monorail, а в 2010-х добавили MRT и LRT, интегрированные в RapidKL систему. Однако, как отмечают эксперты из Asian Development Bank, "last mile connectivity" остается ахиллесовой пятой — станции удобны, но от них до отеля или достопримечательности пешком не всегда комфортно, особенно в жару +35°C. Внедрение AI в mobility — глобальный тренд. WILLER, основанная в 1980-х как автобусный оператор в Японии, давно перешла на цифру: их mobi уже крутит маршруты в Токио и Осаке, оптимизируя до 30% эффективности. В Малайзии HIS увидел шанс: с 1,5 миллионами туристов ежегодно (до пандемии, по данным Tourism Malaysia), удобный транспорт — ключ к лояльности. BOLEH BOLEH Ride не только решает пробки, но и снижает углеродный след за счет совместных поездок — экологично и с долей малайзийского "boleh" (то есть "можно!").
Конечно, не все идеально: в час пик AI может и подвести, а мотобайки все равно будут маневрировать как в видеоигре. Но для туриста это прорыв — от хаотичных Grab-такси к предсказуемому комфорту. HIS обещает повысить удовлетворенность поездками, и, судя по всему, Куала-Лумпур готов к этому апгрейду. В конце концов, в мире, где даже роботы учатся водить, почему бы не позволить AI вести нас через тропический лабиринт?