交通問題令人揪心

記得之前到國外出差是一場揪心之旅。原因是遇到連假與收假、每天會議辦公地點不一，且距離數十公里遠，對於人生地不熟的我，每次交通選擇都是難以決定: 地鐵或叫車快? 搭乘學校專車或坐公車方便?如何根據每天堵車狀況動態地調整搭乘策略? 當然，更令人揪心的事如果有交通意外，可能造成人命的不幸喪生。

在科技發達的今日，人工智慧、物聯網等科技是否可以避免憾事再度發生?

AIoT助力智慧交通

AI、物聯網科技如何能夠來協助行人、交通單位、警政單位，協助交通順暢、便利與安全呢?以下列出幾個案例，提供大家參考。

1. 交通安全: 運用人工智慧結合物聯網，可協助政府進行交通管理、科技執法，以減少違規、車禍等事件。例如: 愛立信、喜悅汽車、西班牙電信合作，在紅綠燈透過熱像攝影機偵測斑馬線上行人，透過邊緣運算處理，在車輛控制面板上發出警示提醒駕駛撞到行人。桃園市在路口設置大型顯示看板，運用AI不斷辨識路口物體，提醒待右轉車輛，右方有物體要注意，減少死角問題，提高行人安全。機場捷運也在鐵軌設置感測器及月台運用攝影機，快速警示異物掉落或人員的安全警示。

2. 路況分析: 路況分析需要綜合行人、汽車、大眾運輸工具的數據，複雜度高但具全面性。新加坡交通管理局透過路口感測資訊、計程車GPS資訊蒐集、路口影像監控資訊、大眾運輸資訊等綜合數據分析，預測10, 15, 30, 45, 60分鐘後交通擁擠狀況，讓駕駛透過手機即時知道路況，避開壅塞路段。新創業者StreetLight Data運用低成本手機GPS來蒐集交通資訊，每月蒐集320億筆以上手機移動數據、280億筆以上汽車與導航數據。透過這些數據，StreetLight提供平均旅遊時間、速度、旅行目的、人口統計等交通分析指標，並可提供轉乘規劃、旅遊建議、交通改善規劃等。IC設計商義隆電子與中研院合作發展「智慧城市交通車流解決方案」，透過可以涵蓋十字路口的360度智慧魚眼攝影機，將蒐集的視訊數據直接在邊緣端處理並分析交通流量，作為彈性調整路口號誌的決策依據。

 圖、StreetLight從人、車GPS等數據發展智慧交通分析(資料來源:StreetLight)

3. 智慧車輛: 智慧車輛乃至於自動駕駛汽車是人類追求夢想，Google、Apple、百度、豐田等雲服務大廠與汽車廠商均積極運用AI、物聯網技術追逐自駕車發展。例如:Local Motor 與 IBM Watson合作發展自動駕駛Olli公車。美國Beep巴士公司即利用自動駕駛Olli公車在佛羅里達州、亞歷桑納州等開始試行無人自動駕駛公車。Waymo 公司也開始在美國一般道路上測試自動駕駛貨車。

圖、Beep公司的Olli自動駕駛公車(資料來源:Beep)

小結

從以上案例可以看到AIoT協助智慧交通包括三大方向: 政府視角的交通管理、通勤者為中心多模式交通、汽車為中心的智慧車輛。當然，智慧交通的應用上仍有安全、成本、技術上的挑戰仍待克服。智慧交通亦需要多種數據的積累，也需要眾多軟硬體的整合及人工智慧技術的協助。期待AIoT不斷地改善交通安全、提升交通便利，讓憾事不再發生。