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前言
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
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來源：WSP in Asia
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