台灣政策聚焦智慧廊道暨ITS影像辨識

　觀察台灣智慧運輸相關政策，最主要的發展建設計畫分為兩期，第一期為2017至2020年，聚焦交通行動服務（MaaS，Mobility as a Service）、車與自駕車車聯網、智慧廊道、統合式智慧交通管理（C-ITS，Cooperative Intelligent Transport systems）、偏鄉公共運輸平台等；AI主要應用於智慧廊道與C-ITS影像辨識，透過影像畫面比對與定義偵測區塊，來判斷例如車種、數量、速率與違規事件。新一代智慧運輸系統發展建設計畫將執行至2025年，著眼自駕車聯網技術分別導入運輸業、都市智慧道路安全、建置高精地圖回饋平台、高快速公路整體交通管理、地方區域交通管理與深化交通行動服務領域。

　放眼全球，中國的智慧運輸最新政策是推廣智慧公路技術，加速智慧感測、5G通訊、高精度定位與邊緣計算等技術，在公路工程和路網管理的應用，期許透過自主研發能形成涵蓋建、管、養、運過程的資料庫，研究建立統一規範的公路資料平台，深化建築資訊模型（BIM）技術。在歐洲，歐盟委員會則籌組統合式智慧運輸系統小組，確保車輛與運輸基礎設施間的可靠通訊，進而使用路人與決策中心能獲取道路安全和交通管理相關資訊，該小組成員目前仍由各國當局推選中，據悉將來自C-ITS的車輛製造商、道路基礎設施業者與ICT系統商等，其未來職責將包括確認和更新EU CCMS的功能、技術、安全性與法律規範，同時監控影響C-ITS的危安事件，以及後續預計推行的C-ITS認證相關事宜等。

　雖然AI加值運輸產業已成趨勢，但仍不免面臨風險與挑戰，首先是許多人類工作可能被AI取代，引發人力議題的討論，與此同時，該產業仍缺乏AI相關技術人才，另一方面，相關軟硬體設備成本過高仍是限制發展的主因，進而連動基礎設施較不足的困境。此外，大量使用攝影機作為數據來源與監控，容易引起大眾對隱私權的疑慮，因而訂定保障用路人資訊和責任歸屬的法規與政策，將影響AI於智慧運輸的發展速度。

　然而，風險與商機往往呈現正比，透過智慧運輸系統可有效提升駕駛與行人的安全性、運輸流程效率、改善環境品質，都是現行AI在智慧運輸的關鍵。在提升可靠度與可預測性為發展重點的前提，基礎建設的資通訊設備、嵌入AI系統的高解析交通攝影機與感測設備、機器視覺應用，至運用AI演算法的數據分析平台等周邊相關軟硬體，都將成未來商機所在。

（本文作者為拓墣產業研究院分析師曾伯楷）