運研所114年度預算案於「運輸科技應用研究業務」項下新增編列「智慧道路技術應用與運輸效率升級計畫」第1年經費1,600萬元，係辦理應用影像辨識技術開發市區客運風險分析工具與人工智慧號誌控制精進-多任務強化學習等經費。經查：
(一)整體計畫概述
1.計畫目標及內容：為交通部「智慧運輸系統發展建設計畫(114-117年)」之子項計畫，係探討在市區環境應用影像辨識技術找出行車異常事件之可行性，以期持續提升運輸業者自主安全管理能量；及探討通用型人工智慧號誌控制，來降低實務上導入都會區應用之複雜性，以利各道路主管機關參考應用，以提升都市路網運作效率與交通安全。
2.計畫期程及總經費：計畫期程114至117年度，共4年，總經費6,400萬元，114年度編列經費1,600萬元，以後年度預計編列4,800萬元，其工作項目及經費需求情形詳表1。
3.智慧運輸系統發展建設計畫各期計畫推動概況：交通部前推動「智慧運輸系統發展建設計畫(106-109年)」(以下簡稱第1期計畫)，辦理建置整合性交通行動服務、應用車聯網技術於運輸資料整合流通服務等，又於110年度賡續推動第2期計畫(110-113年)，運研所負責其中「人工智慧應用於公路事件探勘與管理計畫」之子計畫，為延續前期計畫成果，再於114年度賡續推動第3期計畫(114-117年)，運研所負責其中「智慧道路技術應用與運輸效率升級計畫」之子計畫，第2及3期計畫主要辦理項目及預期效益之比較詳表2。
表1 運研所「智慧道路技術應用與運輸效率升級計畫(114-119年)」辦理項目及經費需求概況表 單位：新臺幣千元
年度
主要工作項目
114年度
115年度
116年度
117年度
合計
人工智慧號誌控制精進
8,000
8,000
8,000
8,000
32,000
應用影像辨識技術開發市區客運風險分析工具
8,000
8,000
8,000
8,000
32,000
合計
16,000
16,000
16,000
16,000
64,000
資料來源：運研所提供資料；本中心製表。
表2 運研所「智慧道路技術應用與運輸效率升級計畫」(114-117年)與前1期計畫比較表
項目
(第2期計畫)
智慧運輸系統發展建設計畫-
人工智慧應用於公路事件探勘與管理計畫
(110-113年)
智慧運輸系統發展建設計畫-
智慧道路技術應用與運輸效率升級計畫(114-117年)
計畫期程
110-113年
114-117年
總經費
3,571萬1千元
6,400萬元
主要辦理
項目
1.我國人工智慧車聯網之號誌控制。
2.應用人工智慧分析技術探勘高風險路段。
1.人工智慧號誌控制精進。
2.應用影像辨識技術開發市區客運風險分析工具。
預期效益
1.導入人工智慧多目標強化學習於都會區號誌控制；及高速公路匝道與平面道路號誌協控。
2.協助汽車運輸業者運用行車影像辨識技術提升安全管理能量。
3.精進安全設備及管理平台產業，促進安全產業發展。
1.透過人工智慧多任務與多目標強化學習模型來發展通用化之精進式人工智慧號誌控制，以降低實務導入與應用的複雜度。
2.發展人工智慧在緊急車輛運行與行人路口通行安全應用之模擬環境構建與模型發展，進一步縮短緊急車輛通行時間與提升行人交通安全。
3.協助汽車運輸業者運用行車影像辨識技術提升自主安全管理能量。
4.精進安全設備及管理平台產業，促進安全產業發展。
與前期計畫
之共通處
第1期計畫(106-109年)中，運研所無編列相關計畫及經費。
1.在技術上均使用人工智慧多目標強化學習模型與演算法。
2.均與客運業者合作蒐集ADAS警示、行車影像、駕駛行為及營運班表等各種資料，再應用影像辨識技術，從ADAS警示當中找出具行車安全隱憂的行車異常事件。
與前期計畫
之差異性
1.前期計畫以國道客運及國道環境為對象，開發行車異常事件影像辨識技術。
2.本計畫以前期計畫成果為基礎，開發適用於市區環境之影像辨識技術。
資料來源：運研所提供資料；本中心製表。
(二)前期計畫「人工智慧應用於公路事件探勘與管理計畫」將屆期，允宜積極辦理
「智慧道路技術應用與運輸效率升級計畫」(114-117年)總經費6,400萬元，較「人工智慧應用於公路事件探勘與管理計畫」(110-113年，以下簡稱前期計畫)增加2,828萬9千元(前後期計畫比較，詳表2)。前期計畫預算編列及執行情形，110至113年預算數介於751萬元至1,010萬元，110至112年執行數介於728萬8千元至977萬7千元，執行率均達95%以上，113年度截至8月底止執行數465萬元，占同期間分配數670萬2千元之69.38%，惟占全年度預算數僅為48.54%，計畫將於年底屆期，允宜積極辦理(詳表3)。
表3 運研所「人工智慧應用於公路事件探勘與管理計畫」(前1期計畫)預算執行概況表 單位：新臺幣千元
年度
主要工作項目
110年度
111年度
112年度
113年度
預算數
決算數
預算數
決算數
預算數
決算數
預算數
1-8月
執行數
我國人工智慧車聯網之號誌控制
本項計畫係從111年開始
4,483
4,282
5,133
4,954
4,948
3,255
應用人工智慧分析技術探勘高風險路段
7,510
7,288
4,038
3,850
4,967
4,823
4,632
1,395
合計
7,510
7,288
8,521
8,132
10,100
9,777
9,580
4,650
執行率
97.04%
95.43%
96.80%
48.54%
說 明：113年度1至8月累計分配數為670萬2千元。
資料來源：運研所提供資料；本中心製表。
(三)交通狀況多樣且複雜多變，政策落實執行時仍面臨挑戰，允宜妥慎規劃並強化人工智慧功能，以提升路網運作效率與交通安全
裝設ADAS之目的在於提升駕駛安全，減少因人為疏忽或錯誤而導致之交通事故，從109至112年大客車所造成交通事故之件數分別為1,672件、1,385件、1,395件及1,745件，110及111年稍有下降，112年又創新高，死傷人數亦呈類似趨勢(詳表4)；113年9月22日發生裝有ADAS之客運撞死大學生之事件，彰顯現有ADAS技術無法了解駕駛人面對警示之應對是否得當，倘僅透過蒐集行車影像、ADAS警示及駕駛行為等資料所研發之技術，於複雜之交通情境，落實至其日常安全管理運作，尚待驗證。
另前期計畫探討人工智慧在緊急車輛運行與行人等路口通行之應用可行性與作法，惟109至112年路口造成交通事故之件數，從109年20萬4,999件增至112年22萬9,268件，概呈增加之趨勢，死傷人數亦同(詳表4)，由於交通狀況多樣且複雜多變，在技術之穩定性和應用效果尚未完全成熟，難以應對多樣化之交通需求，仍面臨許多挑戰，導致政策落地執行時常遇到困境，允宜妥慎規劃並強化人工智慧功能，以提升都市路網運作效率與交通安全。
表4 109年迄113年6月底止大客車與路口造成交通事故概況表
單位：件；人
年別
大客車所造成交通事故
路口造成交通事故
事故件數
死亡人數
A
受傷人數
B
死傷人數
C=A+B
事故件數
死亡人數
D
受傷人數
E
死傷人數
F=D+E
109年
1,672
28
2,094
2,122
204,999
1,333
276,529
277,862
110年
1,385
23
1,687
1,710
203,582
1,319
274,709
276,028
111年
1,395
22
1,631
1,653
214,124
1,405
288,255
289,660
112年
1,745
30
2,185
2,215
229,268
1,362
311,857
313,219
113年
1至6月
892
11
1,107
1,118
109,866
621
149,352
149,973
說 明：1.第1當事者，係指交通事故責任較大之一方，即主要肇事者。
2.死亡人數，係指交通事故造成人員當場或30日內死亡之人數。
3.本表死亡及受傷人數係指第1當事者所引起道路交通事故，導致自身或其他人員死亡或受傷人數。
資料來源：交通部統計查詢網及道安總動員(查詢時間：113年10月1日)；本中心製表。
綜上，運研所114年度預算案新增編列「智慧道路技術應用與運輸效率升級計畫」第1年經費1,600萬元，109至113年6月底止大客車與路口造成交通事故之案件數，概呈增加之趨勢，死傷人數亦同，透過蒐集行車影像、ADAS警示及駕駛行為等資料所研發之技術，及探討人工智慧在緊急車輛運行與行人等路口通行之應用可行性與作法，由於交通情境複雜多變，在技術之穩定性和應用效果還未完全成熟，仍面臨許多挑戰，允宜妥慎規劃並強化人工智慧功能，以提升都市路網運作效率與交通安全。