對於運算的需求

在未來2050淨零排碳趨勢面前，環保議題成為顯見目標，傳統油車面臨禁售的命運，傳統車商在這樣的狀態下被迫轉型，加上各國為了訂下的排碳目標努力推動電動車市場，加速了電動車的發展趨勢。在未來除了車用的自動駕駛系統與智能運輸等新應用有大量半導體需求以外，與電動車相對應的物聯網系統也需要高額運算晶片支持。

對於未來發展，現在人身上所悉的的AIoT電子產品將會更多，在聯網的需求增加下，資通訊的發展也持續提高；物聯網的需求，也帶動資料保護的車用資安需求大增，未來的雲端運算系統，也是在高速運算的前提下所必需的環境。AI的新科技，促使電動車所使用的晶片與AI智能協作系統共生，在5G高速連接、大數據普及運用與物聯網系統應用，加速了AI人工智慧的學習速度，觸及商業應用的層面更加廣泛。

上述都是電動車發展中環環相扣的各式運算技術，但對應在未來上路，除了電動車的AI智能增強以外，與其相應的物聯網系統將是未來用路安全的一大利器。

未來的智慧交通樣貌

行車首重安全，如何取得相關行車資訊將是智慧城市的物聯網發展首要重點。

「智慧運輸亞太論壇」在2022年4月27日以線上研討會的形式展開，遠傳在精準預測國道交通量的AI技術，獲選年度論壇專題發表，也成為台灣業界唯一代表，結合5G、大數據、AI人工智慧與物聯網技術，協助智慧交通、觀光、疫情研究，協助未來智慧城市發展，打造更宜居、智慧、綠能的生活。

遠傳致力研發「AI電信數據萃取技術」，透過獨家研發的演算處理排除雜訊及過濾，解決原始資料過於龐大的問題，提供精準、彈性、即時的人車分流及預測，有助於優化智慧交通及運輸、智慧觀光等規劃，可導入零售商圈人流分析、移動空汙及噪音分析，防災區域人流動向、預測疫情重熱區多元領域應用。

人潮流向對於現在的疫情監控是重點觀察指標。以遠傳與中研院合作為例，分析人流慣性，協助地方政府觀察疫情即時變化並提前預測熱區，作為防疫決策重要歸依。2021年遠傳協助高雄市政府觀光局建置「高雄旅遊人潮警示燈號系統」，提供各景點即時人流線上查詢，以科技力協防防疫。

而交通治理方面，近期結合政府公開資料「高速公路電子收費交通資料蒐集支援系統(TDCS)」，透過上游門架交通量、旅行時間、服務區人流等多元資訊整合分析，建立機器學習模型，精準預測未來特定時段、指定路段交通量，進而提出增設引道等交通規劃建議，以降低特定道路壅塞。

未來在物聯網趨勢下，不管是電動車的車聯網系統數值，各地方架設感測器的數據也好，都是未來AI人工智慧在進行系統運算時的重要數據。在未來高速運算的同時，整合各部門單位的資訊羅列，並提高未來公部門與企業體的決策效益，以提升未來智慧交通的可用性，以提供更加便利的交通及旅遊體驗。

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內文資料來源：

三大主題　掌握AI新科技發展趨勢

遠傳AI技術 獲選「智慧運輸亞太論壇」專題發表

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