汽車拋錨相當令人煩惱，加拿大汽車會安省中南部分會(CAA SCO)最新的Gen 2學習型計算程序，可以預測某一個地區將會有車輛故障，提前派出拖車在附近守候，令駕車者等待拖車抵達的時間，平均縮短11分鐘。
汽車會助理副總裁Tony Tsai在電話訪問中表示，汽車會研發這個系統，是為了讓會員能夠在最短時間內獲得所需的服務。落雨、濕度、氣溫或有霧等天氣變化，都會令汽車較容易出現某些故障。
預測準確性達90%
Gen 2計算程序將拖車處理各種汽車故障的數據，配合即時的天氣、道路、全球定位系統（GPS）和交通狀況等資料，分析一個地區最可能出現電池故障或其他汽車拋錨的原因，令汽車會可以提前調派拖車。
當遇到暴風雪或其他極端惡劣的天氣時，打電話求助的司機往往比正常多3倍，汽車會也無法兼顧。他指出一般情況下經過系統的安排，拖車到場縮減50%至80%的時間，平均減少11分鐘。系統目前預測的準確性幾達90%，隨着使用的增加，自動學習能力將會不斷提高系統的準確性，拖車將可以更快抵達事故現場。
他稱，Gen 2計算程序在去年底研發成功後，今年1月在安省倫敦市進行測試的成果相當理想，現時推廣至整個安省中南部，緬省的汽車會將在明年引進這個系統。由於各分會是獨立運作，其他省份何時採用尚未能確定。美國汽車會（AAA）和世界多個國家的汽車會或車隊，均對這套系統有濃厚興趣，認為可以改善服務。
