智慧交通新紀元：AI 如何從「實驗室」走向「城市規模化」？

想像一下，無論是每日通勤還是長途公路旅行，所有的移動都變得無縫、安全且靈活。這不再是科幻小說的場景，而是全球公共交通機構正在努力實現的願景。

隨著人工智慧（AI）技術的演進，交通運輸產業正面臨一場關鍵的轉型。根據Deloitte 與ThoughtLab 的最新調查，全球城市管理者已不再滿足於單點的技術測試，而是致力於將AI 從「試點專案」推向「規模化應用」。

本文將解析全球交通AI 的發展現況、實際應用案例，並深入探討交通運輸機構在數位轉型過程中的挑戰與未來。

全球城市的智慧創新：飛天遁地的應用

在本次針對全球多個城市領導人進行調查，詢問他們在自己城市裡於交通運輸領域中AI應用的場景，我們把相關場景整理成下列六大種類：

AI 應用領域	使用相關AI領域的城市領導者比例
交通管理與交通流量預測	59%
智慧停車管理	57%
智慧公共運輸路線規劃	49%
預測性維護與規劃	48%
交通運輸管理、規劃、分析與預測	43%
大型活動管理（例如：體育賽事）	31%

從上面的圖表中，我們可以進一步按照使用比例將其分為三大面向並進一步探討背後的意義如下：

即時營運優先：排名前兩名的「交通流量管理(59%)」與「智慧停車(57%)」都是解決當下、即時痛點的應用。這顯示目前的AI 部署主要集中在「讓現有的道路更順暢」，而非長遠的結構改變。

例子：解決停車痛點- 瑞典停車系統應用

在瑞典Linköping 市，尋找車位不再是運氣遊戲。該市利用感測器即時偵測車位狀況，並透過動態定價策略引導車流。駕駛人可透過App 直接導航至最近的空位，不僅節省時間，更大幅減少了車輛在市區繞行所產生的廢氣與壅塞。

大眾運輸與維護緊追在後：「路徑規劃(49%)」與「預測性維護(48%)」的比例非常接近，顯示公共交通機構正在積極利用AI 來優化車隊派遣與資產管理。

例子：聽見故障的聲音- 紐約大都會運輸署(MTA)的維修服務

紐約地鐵正在進行一項名為「預測性維護」的革命。他們利用裝有感測器的車廂在行駛中「聆聽」軌道的震動與聲音模式。AI 系統能在軌道斷裂或故障發生前識別出細微異常，準確率高達92%，讓維修從「事後補救」轉為「事前預防」。

例子：無人機深入地底- 韓國隧道工程

對於老化且危險的地下隧道設施，南韓土木工程建築技術研究院（KICT）採用了AI 驅動的無人機。這些無人機可以在沒有GPS 訊號的環境下自主導航，檢測隧道內的裂縫與損壞，取代了高風險的人工巡檢。

活動管理的潛力：「特殊活動管理(31%)」，雖然目前比例最低，但這通常涉及複雜的人流預測與跨部門協作（如奧運、大型演唱會疏散），屬於較高階且具挑戰性的應用場景。

例子：數位分身預演未來- 佛羅里達Broward MPO的預想

在進行昂貴的基礎建設前，佛羅里達州的Broward 大都會規劃組織(MPO) 正在開發一套先進的「數位分身」系統。這不僅僅是地圖，而是整合了住房、分區法規、人口統計與氣候數據的動態模型。透過這套系統，規劃者能預測未來的交通壅塞與洪水風險，並在虛擬環境中模擬土地使用變更的衝擊。這讓機構能更精準地引導都市更新項目、改善道路設計，甚至找出設置公車站點與路線的最佳位置，確保每一筆預算都花在刀口上。

如何讓AI從實驗走向普世應用

從前一段中，我們可以看到有許多成功關於交通領域的AI實驗專案，但將這些成功複製到整個城市系統中則是挑戰重重。

這並非因為缺乏技術工具，而是因為「實驗環境」與「真實運作」之間存在本質上的落差，在交通運輸的世界裡，有著複雜的人性思考及多變的外部環境影響，如舊金山停電導致自動駕駛車系統失靈，讓整個城市陷入大塞車的窘境。本次報告指出，要跨越這個鴻溝，必須在策略、治理、人員、技術這四個維度上進行根本性的體質調整：

1. 策略轉型(Strategy)：從「一次性報告」到「動態決策核心」

• 試點階段：AI 策略往往只是一份「發布時參考的文件」，專案啟動後便被束之高閣。
• 規模化關鍵：策略必須是一個「活的決策過程」。AI 的目標與指標必須直接與機構的核心使命（如：減少10% 事故率）綁定，並在每一個執行步驟中被反覆檢視與修正。

2. 治理升級(Governance)：從「最低限度監管」到「結構化風險控管」

• 試點階段：為了鼓勵創新，監管往往降到最低，通常只需獲得初步批准即可進行概念驗證。
• 規模化關鍵：必須建立分層級的治理機構。這意味著要有一套標準化的平台與流程，專門負責優先順序排序、風險管理（如數據隱私、演算法偏見），並持續追蹤從構想到落地的每一個AI 應用。

3. 人員賦能(People)：從「少數熱情份子」到「全員AI 素養」

• 試點階段：進度通常是由一小群對新科技感興趣的「自我驅動者」所推動，知識僅停留在這群人身上。
• 規模化關鍵：機構需要為所有員工提供適合其職位的AI 技能培訓。除了技術訓練，更重要的是變革管理與透明度訓練，解決員工對於「AI 是否會影響我工作」的疑慮，建立信任感。

4. 技術整合(Technology)：從「拼湊式沙盒」到「企業級平台」

• 試點階段：技術架構往往是東拼西湊的「沙盒」或測試床，適合單一測試但彼此不互通。
• 規模化關鍵：需建立一個統一的AI 平台。這個平台要能支援快速開發新解方，同時內建數據保護控制，讓成功的案例可以迅速複製並擴展到其他部門，而非每次都要從零開始重建基礎設施。

結語：給管理者的關鍵洞察—從「溫室」走向「曠野」

智慧交通的演進，不僅僅是硬體設備的升級，更是一場管理思維的革命。

如果我們用一個比喻來總結當前的挑戰：早期的AI 試點專案就像是在「溫室」裡種花，環境受控、資源集中且備受呵護；但真正的規模化應用，則是將這些花移栽到「曠野」中，必須面對複雜氣候與貧瘠土壤的考驗。

真正的挑戰從來不在於「購買AI 技術」，而在於「組織準備好了沒」。唯有建立起強健的數據治理架構、培養全組織的數位素養，交通運輸機構才能真正讓AI 走出實驗室，適應現實世界的複雜性。

當我們能成功跨越這一步，那個「無縫、安全、靈活」的移動未來，就不再只是願景，而是城市運作的日常。

(本文取材自Global Transportation Trends 2025 報告)