 近年來，隨著私有運具數量成長及交通需求變遷，傳統交通管理方式正面臨嚴峻挑戰。例如，過去依賴固定號誌時序與人工監測的方式，已難以即時應對龐大的交通流量；傳統公共運輸排班調度，則導致尖峰時段車輛超載、等候時間過長等問題。而停車管理方面，因駕駛人需要耗費大量時間尋找車位，往往因此加劇道路壅塞。這些問題顯示，傳統交通管理系統已難以滿足現代城市的需求。 隨著資通訊技術（ICT）的發展，智慧交通系統（ITS）已成為現代城市交通規劃的重要方向。透過大數據、人工智慧（AI）及物聯網（IoT）等技術應用，交通管理將可變得更加高效、靈活且具適應性。 本篇文章將探討資通訊技術的發展對交通系統規劃的影響，並借鏡相關成功案例，分析其可能面臨的挑戰與未來發展願景。 資通訊技術對交通管理系統的影響 智慧交通管理 資通訊技術應用使交通管理方式大幅升級，從傳統固定時序的號誌控制，轉變為能夠即時調整的智慧號誌系統。透過即時監測與數據分析，交通管理單位可依即時車流狀況動態調整號誌，減少交通壅塞並提高道路通行效率。 以新加坡為例，其智慧交通管理系統運用感測器與人工智慧（AI）優化號誌燈控制，目前已部署約 1,700 組智慧號誌，且該系統對未來一小時內的交通流量預測準確率高達 85%，有效提升交通順暢度。 臺灣近年來也積極導入智慧號誌應用，例如臺北市、新北市及臺中市等地均在重要路口設置智慧號誌。實施後，路口延滯時間平均降低 2%～4%，路段旅行時間減少 2%～10%，顯著提升號誌運作效率。  圖1 新加坡2030智慧交通願景示意圖 資料來源：新加坡陸路交通管理局， 2020  圖2 臺北市智慧號誌設施示意圖 資料來源：臺北市交通管制工程處， 2024 公共運輸優化 智慧型公共運輸系統透過 GPS 和大數據技術，即時提供公車、捷運等交通工具的動態資訊，提升大眾運輸的效率與便利性。此外，透過 AI 分析乘客需求與高峰時段，可更精準地調配運力，減少空車運行與不必要的燃油消耗，進一步優化交通資源配置。 以倫敦的 「iBus 系統」 為例，該系統可根據即時交通流量與乘客需求，動態調整巴士路線與班次，使公車網絡更具彈性與適應性。實施後，乘客平均等待時間減少 15%～25%，提升大眾運輸的吸引力。此外，該系統亦結合智慧號誌管制，為公車提供優先通行權，進一步提升公共運輸的效率。  圖3 英國倫敦ibus系統示意圖 資料來源：倫敦交通局(TFL)， 2025 無人駕駛技術發展 自動駕駛技術的進步正逐步改變傳統交通模式。無人駕駛車輛依賴先進的感測器與人工智慧技術，不僅能與其他車輛及基礎設施即時通信，還能根據路況動態調整行駛策略，從而大幅提升行車安全性與行車效率。 然而，自動駕駛技術的發展不僅取決於技術突破，更受到各國監管法規的影響。例如，美國採取較為寬鬆的法規，鼓勵測試與創新，促進產業發展。以舊金山為例，Waymo 自動駕駛計程車 已於 2024 年正式營運，實現從叫車、搭乘到下車的全程無人駕駛服務。歐盟則採取較為嚴格的監管框架，強調數據保護與安全標準，以確保乘客權益。而臺灣目前對無人駕駛車輛採取逐步試驗、嚴格監管的模式，尚未開放其於公共道路行駛。 此外，無人駕駛技術的發展與電動車息息相關。大多數無人駕駛車輛採用電動動力系統，因此，確保充電基礎設施的合理布局與普及，將是推動未來無人駕駛技術發展的關鍵因素之一。  圖4 WAYMO自駕計程車使用示意圖 資料來源：WAYMO官網， 2024 智慧停車管理 透過物聯網（IoT）感測器與雲端數據分析技術，智慧停車系統能夠即時提供停車場空位資訊，減少駕駛人因尋找車位而造成的交通壅塞與碳排放問題。此外，該系統還能整合共享停車位機制，使車位得以更有效率地利用，降低出租者與使用者的停車成本。 以德國慕尼黑為例，該市自2020 年起逐步導入智慧停車系統，透過 AI 演算法動態調整停車費率，優化停車位使用率。 同時，該系統亦整合共享停車概念，讓出租者在特定時段開放其車位予其他用戶使用，提升停車資源的靈活性與可及性，並鼓勵駕駛人使用停車場，進一步減少道路壅塞。此外該系統亦運用 AI 分析歷史停車數據，預測未來尖峰時段並進行停車位規劃，以提升停車管理的整體效能。 完善的停車管理策略不僅能縮短駕駛人尋找車位的時間，還能有效提升交通流暢度與道路安全，為智慧城市交通發展奠定更穩固的基礎。  圖5 智慧停車系統示意圖 資料來源：Bosch Mobility Solutions， 2023 發展挑戰與未來建議 發展挑戰 資通訊技術的發展為交通管理系統帶來諸多優勢與未來願景，然而，在推廣與變革的過程中，仍需面對多項挑戰： 基礎建設投資： 智慧交通系統的建置需要大量資金投入，包括感測設備、數據中心與網路基礎設施。然而，如何在政府與私人企業間合理分擔這筆高額投資，並確保基礎建設的長期穩定運行，仍是一大挑戰。 數據的隱私安全： 智慧交通仰賴大規模數據收集，這不可避免地將涉及使用者隱私。如何確保個人資料不被濫用，將成為關鍵議題。尤其是自動駕駛與智慧交通系統所依賴的龐大數據庫，一旦遭受駭客攻擊，不僅可能危及個人隱私，更可能影響交通安全。 法規限制： 現行交通法規與政策無法完全適應智慧交通技術發展，包括交通設施規格標準化、無人駕駛車輛上路規範、AI決策權責等議題都仍待解決。政府需適時調整法規，評估新技術應用可行性，並同時建立應對交通事故與法律責任的機制。 未來建議 在智慧交通的發展進程中，「為未來做好準備」至關重要。現今的交通基礎建設與技術應用不僅要解決當前問題，更需具備適應未來需求的彈性。資通訊技術演進迅速，若等到新技術成熟才開始規劃，恐將錯失發展時機。 以智慧號誌與自動駕駛技術為例，應從現在著手法規調整與基礎設施規劃，提前部署應對策略，以確保未來技術能順利落實並發揮最大效益。 這種前瞻性思維，正與 WSP 的核心理念 「Future Ready」 不謀而合。智慧交通的發展已勢不可擋，WSP 近年在全球也參與了多項ITS相關專案，包括英國國家公路局智慧高速公路發展計畫、美國加州交通管理局智慧號誌設施建置計畫、美國洛杉磯路網改善及公車採購計畫、香港過路費自動收費系統建設計畫、挪威鐵道局新世代交通模型建置計畫，以及芬蘭赫爾辛基交通局公車充電設施規劃等。此外，WSP也參與了臺南先進捷運系統研究規劃、桃園及新北公共充電樁規劃，以及桃園與高雄自行車路網整體規劃等臺灣本地專案。 WSP在執行智慧交通系統專案時，採用全生命週期的系統性思考，整合人員、流程、基礎設施、車輛、技術與數據分析等多重資訊，提出綜合性專案建議。這使得系統設計者能夠以更全面的角度審視專案，並有效緩解未來可能出現的不利影響，從而打造出更安全、高效且環保的交通系統，確保當前規劃與未來發展之間能夠無縫銜接。 本文探討了資通訊技術在交通管理系統中的應用，並借鑑新加坡、倫敦、舊金山及慕尼黑等城市的成功經驗，期許臺灣未來能夠建立更智慧、更永續的交通網路。WSP將持續關注並積極投入相關專案，與各界攜手推動智慧交通的全面發展。  圖6 智慧運輸系統建置系統性思考示意圖 資料來源：WSP，Intelligent Transport Systems Enable the Decarbonization of Road Transportation， 2021 免責聲明 科進栢誠工程顧問股份有限公司盡最大的努力確保文章內容的準確性和完整性，但不對其中任何可能的錯誤或疏忽承擔責任。本文章內容不可作為法律依據或法律釋義。因參考本文章內容而導致的任何損失，WSP不承擔任何責任。如需尋求專業意見，請根據下方聯絡方式諮詢有關專業顧問。 來源：WSP in Asia 作者介紹
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十月 2025
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13/3/2025