智能運輸之發(fā)展趨勢

　　然而各地運輸需求或面臨問題不盡相同，因此智能運輸之發(fā)展各有特色，以下依序針對歐洲、美洲與亞洲三個區(qū)域，分別列舉主要推動組織或城市，簡要說明智能運輸發(fā)展現況。

　　一、歐洲-ERTICO

　　檢視歐洲智能運輸之發(fā)展，其服務功能多著重于透過信息通訊技術，強化設備串聯與信息透通，借以有效率利用既有資源，并以強化安全與節(jié)能減碳為重要目標。此外，功能內涵由過去著重提供機動車輛之ITS服務，逐漸強調行人與自行車之ITS服務，例如Pedestrian SCOOT，代表號志控制不再僅考慮機動車輛通行，也重視行人通行之安全與需求;另一方面，過去ITS強調車輛本身的安全，現在除了車輛安全外，也著重車輛周邊之行人與自行車之安全;而綠色能源的推廣與使用，也是歐洲ITS服務重點。

　　歐洲大型智能運輸計劃，主要由成立于1991年之歐洲ITS協會(簡稱ERTICO，即ITSEurope)負責推動，提供所有成員在歐洲合作、開發(fā)、與建置智能型運輸系統的平臺，鼓勵共同參與歐洲的智能型運輸系統建設，成員們包括公/私部門超過100家以上的各國機構與企業(yè)組成，致力于將智能化融入人及貨物的交通流動，期盼以最具成本效益的方式，達成挽救生命，保護環(huán)境與機動力永續(xù)之目的。其發(fā)展愿景如圖3所示，透過提供更安全、更聰明以及更環(huán)保的運輸方式，達成3零愿景：零事故、零壅塞以及零排放。

　　為達成此愿景，ERTICO鼓勵合作伙伴透過歐盟支持之合作計劃，共同參與尖端ITS研究與建置，ERTICO并提供管理、宣傳與技術層面之適當支持，協助發(fā)展項目計劃并持續(xù)運營。由于多元化的跨部門合作，各項項目計劃成果具有一定程度之代表性，并作為訂定相關規(guī)范之重要參考;ERTICO項目計劃也為合作伙伴提供建立多樣化服務的機會，并有利于拓展商業(yè)化應用。

　　另一方面，為了逐步朝向愿景邁進，ERTICO項目計劃皆以目標導向為原則，透過逐步完成各項目目標，逐漸達成ITS愿景;因此依照ITS發(fā)展愿景，所有ERTICO項目計劃源自三項主軸：安全機動力計劃(Safe Mobility)、智能機動力計劃(Smart Mobility)以及環(huán)保機動力計劃(Clean Mobility)，如圖4所示，目前共有21項計劃正在執(zhí)行，各計劃皆與特定發(fā)展主軸息息相關，以做為實現愿景之基礎。ERTICO除了強調計劃需務實執(zhí)行外，并十分重視宣傳與營銷，因此各項目計劃皆有專屬LOGO圖像，此外，經常以生動方式(如網頁或影片)闡述計劃內容與重點，借以提高計劃曝光率與增加知名度。

　　目前ERTICO執(zhí)行之計劃多以透過信息通訊、大數據分析處理以及利用移動網絡等技術，強化人車路之整合應用，且不再是強調系統或軟件之建置，而改以服務為導向進行軟硬件之設計、開發(fā)與整合，透過各方單位與交通資源協調，提供符合使用者交通需求之各類試驗性服務，三項機動力計劃之主軸概述如下。

　　(一) 環(huán)保機動力計劃

　　項目計劃主題包括環(huán)保車輛、提升能源效率、自動駕駛、物流與GIS整合運輸方案等，以達成節(jié)能減碳之目的;其中多數計劃由車廠主導，部份計劃結合示范城市進行方案實做。

　　(二) 智能機動力計劃

　　主題包括透過大數據分析與應用、決策軟件平臺、衛(wèi)星導航應用、移動網絡或是數據應用等，借此改善整體運輸環(huán)境，以提升運輸效能，部份計劃結合示范城市進行方案試驗。

　　(三) 安全機動力計劃

　　計劃主題涵括：車輛緊急呼叫、車間通訊、數據共享、駕駛行為與風險，以及車輛與道路自動化以達提升安全之目的，多數由車廠主導方案實做。

　　目前已經完成之計劃，如OPTICITIES(運行時間：November 2013-October 2016)，為ERTICO代表性計劃之一。該計劃提出創(chuàng)新架構(如圖5)并強調所有運具之協同合作與實時交通信息提供，以期盡可能為城市居民提供最好的旅行環(huán)境，并進行城市物流運送與管理之優(yōu)化，亦選定不同城市發(fā)展與交互測試ITS解決方案。沿襲ERTICO計劃之執(zhí)行方式，該計劃匯集來自歐洲各地合作伙伴，包括6個城市、服務提供商、汽車產業(yè)、研究實驗室和歐洲主要網絡服務商，并努力拓展城市智慧移動方式。

　　二、美國

　　美國強調利用信息通訊技術改善交通運輸系統，較知名之ITS案例包括511服務、OneBusAway(西雅圖、亞特蘭大、坦帕地區(qū))以及目前美國運輸部(United States Department of Transportation,U.S. DoT)大力推動之VII (Vehicle Infrastructure Integration, VII)車間及車路整合計劃。

　　由于美國是全球龐大的汽車消費市場(約占全球汽車銷量20%，僅次于中國)，VII計劃自然成為全球矚目的焦點。VII采用基于IEEE802.11p/車用環(huán)境無線接取(Wireless Access in Vehicular Environments, WAVE)標準之DSRC技術為其主要平臺，透過車對車(Vehicle-to-Vehicle,V2V)與車對路(Vehicle to Infrastructure, V2I)之信息交換，達到安全、效率與節(jié)能的目標。

　　為此2014年2月，美國交通部國家公路交通安全管理局(NHTSA)宣布正式啟動立法程序，未來將強制小型車輛安裝V2V通訊設備與系統，其中安全與隱私議題特別受到重視，故美國交通部同步發(fā)展安全憑證管理系統，解決安全與隱私問題。而后于2017年1月發(fā)布法規(guī)制定通告(Notice of Proposed Rulemaking, NPRM)，建立新的聯邦機動車輛安全標準(Federal Motor Vehicle Safety Standard, FMVSS, No. 150)，預計最快將于2022年強制所有新出廠之小型車輛安裝V2V通訊設備與系統，如圖6透過立法加快推動先進駕駛輔助系統(Advanced Driver Assistance Systems,ADAS)與車聯通訊技術(Vehicle-to-Everything,V2X)應用與服務。

　　此外，由于美國對于科技創(chuàng)新保持較為積極且開放的態(tài)度，因此由民間衍生許多智能運輸創(chuàng)新應用，透過信息通訊技術強化不同面向的交通服務，像是：在國際間頗具爭議之網絡叫車媒合服務，最具代表性就是2010年于舊金山成立之Uber，然而即使在發(fā)源地美國，也僅有部分地區(qū)被視為合法商業(yè)服務。該應用服務之主要特色，無論時間地點，使用者只要開啟手機App軟件，第一次完成注冊，往后只要點選叫車按鈕與選擇迄點，平臺就會自動媒合，車輛會于5～10分鐘之內抵達叫車地點，使用者還可透過手機查看行駛路徑、預測抵達時間與費用或進行共乘。雖然其爭議未解，但不可否認其確實切合多數使用者的交通需求，并透過信息通訊技術改善過去常被詬病的問題，提供更方便且更舒適的叫車服務。

　　隨著共享經濟之商業(yè)模式逐漸為大眾所接受，也開始產生智能交通共享應用服務，如成立于美國麻州的Zipcar汽車共享服務。該服務使用者在需要用車時，可于網頁或是手機APP預定想要租用的時間，系統會透過地圖搜尋附近有那些車能夠租用，使用者也可根據距離與喜好選擇欲租用車輛(如圖7)。Zipcar宣稱，平均一部Zipcar能夠減少15至20部私有車輛之使用，有效降低都會區(qū)內私人運具的數量及使用頻率，進一步減輕交通壅塞壓力。

　　三、亞洲-日本與韓國

　　亞洲國家如日本與韓國，具備強大的信息通訊研發(fā)創(chuàng)新能力，因此于ITS發(fā)展應用已有相當成果，以下分別列舉日本以及韓國進行簡要說明。

　　(一) 日本

　　日本自1970年起推動智能運輸政策并發(fā)展相關車路整合應用技術，并于1996年由日本郵政省、運輸省、警察廳、通商產業(yè)省及建設省共同討論提出《高度道路交通系統推動構想》規(guī)劃，由政府邀請產、學、研共同研擬技術標準、分工規(guī)劃及產業(yè)發(fā)展配套措施等，并陸續(xù)推出包括道路交通信息通訊系統(Vehicle Information and Communication System, VICS)、Smartway及ITS SPOT Services等系統服務。于VICS及ETC推廣發(fā)展后，日本接著以提升安全為發(fā)展目標。為了落實愿景，日本制定智能道路(Smartway)計劃，聯合23家民間企業(yè)共同發(fā)展，于2007年完成東京大都會快速道路(Tokyo Metropolitan Expressway)實地測試，2009年擴大在東京、大阪及名古屋等三大都會區(qū)進行實驗，并于2010年推廣全日本各地建置，各項計劃逐步朝向一般道路與高速公路之整合型智能交通系統。

　　2011年起，日本著重發(fā)展V2I計劃，主要應用于高速公路的道路信息服務，2011年12月并正式分配700MHz頻段予ITS安全應用領域使用，以ITS SPOT Services為例，于2011-2013年間，已設置逾1,600個熱點于高速公路并與信息中心相互鏈接，透過車機/智能型手機傳輸信息，以提供塞車、危險區(qū)域、車輛匯入警示等訊息。另一方面，700MHz頻段除用于車路通訊外，目前正積極發(fā)展用于車間通訊與人車通訊使用，如圖8所示，借助發(fā)送周遭人車訊息，針對危險狀況預先警示，提升路口通行安全。

　　(二) 韓國

　　首爾TOPICS被視為亞洲智能運輸系統發(fā)展亮點之一，以下簡要介紹其特色功能，詳細說明可參考中華技術第112期之《韓國首爾智能交通系統-TOPIS之借鏡與省思》。韓國于1960年后，在工業(yè)化與都市化趨勢下，郊區(qū)民眾開始移向都會區(qū)域，公交車成為當時首爾民眾之主要交通工具;1970年開始都會區(qū)人口數逐漸成長，小客車持有率開始上升;到了1990年，小客車持有量成長超過1,000萬輛，搭乘公交車人數持續(xù)遞減，使都會區(qū)內交通嚴重壅塞并造成空氣污染。

　　考慮日益嚴重之問題，首爾市政府決定針對公共運輸采取改善措施，于2002年成立“公交車改制規(guī)劃小組”，探討既有公交車系統問題、研擬改善策略、系統整合規(guī)劃等，并于2004年進行公交車路網重整計劃，有效地改善公交車運輸系統之問題，并顯著地提高民眾搭乘公交車之意愿。公交車路網重整計劃獲得成功之后，首爾市政府將公交車管理系統(BMS)升級為首爾市運輸信息中心，即為現今之TOPIS，負責搜集與管理首爾市所有大眾運輸工具與交通信息，并提供民眾實時路況與搭乘信息。

　　現今TOPIS已成為一個大型整合式交通管理信息中心，除了提供相關交通信息之外，亦與多個單位進行整合，如緊急災害應變中心、首爾市警察局、氣象局等，并提供跨區(qū)域交通信息，如城際公路交通信息、京畿道行政區(qū)域交通信息等，憑借其強大的信息通訊技術支持各項管理需求與跨單位協調運作，該整合式交通管理中心已晉身為全球知名成功案例。

　　肆、智能運輸發(fā)展趨勢

　　回顧前述智慧城市與智能運輸內涵以及發(fā)展現況可知，“智慧”是指應用適當科技解決問題與滿足需求，因此其發(fā)展趨勢與當前尖端技術之研發(fā)與應用息息相關，有鑒于此，討論智能運輸發(fā)展趨勢前，先概要檢視相關技術之發(fā)展趨勢。

　　一、技術亮點與趨勢

　　國際研究暨顧問機構Gartner于1995年提出新興技術評估模型：技術成熟度曲線(Hype Curve)，并于每年出版新興技術發(fā)展周期報告(Hype Cycle for Emerging Technologies)，目前已成為科技產業(yè)每年關注的重點報告之一。該新興技術周期可分為5個部分(如圖9)，包括：萌芽-創(chuàng)新促動期(技術誕生揭開序幕)、過熱-過度期望高峰期(被大肆宣傳與渲染)、衰退-泡沫化的低谷期(具體實踐后期望落空與回歸現實發(fā)展)、復蘇-穩(wěn)健爬升的光明期(逐步且務實推動與發(fā)展)以及成熟-實質生產的高原期(主流應用開始)。

　　從智能運輸發(fā)展觀點出發(fā)，針對目前正影響或未來可能產生影響，甚至顛覆運輸行為與傳統觀念的關鍵技術，以下列舉四項：包括大數據分析處理、物聯網、機器學習以及自動駕駛，由Gartner近5年(2012~2016)所公布的新興技術發(fā)展周期報告切入，進行分析以找出技術趨勢變化。

　　(一) 大數據分析處理

　　2011年Gartner首度將大數據技術納入技術成熟度曲線，2012年大數據技術更從萌芽期迅速移動，當時預估2到5年內將進入過熱期;進一步檢視2011年到2013年的十大策略性技術變化，可發(fā)現短短三年內，大數據技術從十名之外迅速竄升到第六名。2014年之技術成熟度曲線則顯示大數據技術正走向低谷，以及回歸理性之務實發(fā)展;而在2015乃至2016年，大數據分析已消失于技術成熟度曲線，然而這并非代表大數據不再重要，而是意味著相關技術已不再是新興技術，已經被廣泛使用于實際應用與服務中。

　　(二) 物聯網

　　1998年美國麻省理工學院Auto-ID中心主任愛斯頓(Kevin Ashton)提出物聯網(Internet of Things, IoT)概念，當時曾被視為天馬行空的幻想;然而在2008年，時代雜志將物聯網列為該年最佳發(fā)明之一，之后2011至2013年間物聯網連續(xù)出現于技術成熟度曲線之中并爬升至新興技術4名，隨后2014年Gartner更將物聯網視為技術成熟度曲線之最高點，并預測5到10年內會達到高原期，意即屆時技術將成為主流應用。

　　時至今日(2015至2016年)，IoT乃至IoT Platform仍處于成熟度曲線頂峰，是目前長期被看好的新興技術之一。而物聯網之于交通應用，即為車聯網(Internet of Vehicles, IoV)。根據Gartner于2016年之預測，無論成熟或新興汽車市場，聯網汽車產量都快速增長中，而隨著歐美日等國積極布署V2V、V2I乃至于V2X之發(fā)展，都將促使交通運具更加智能化甚至自動化，引發(fā)新一波運具轉型革命，進而改變我們日常交通方式與行為。

　　(三) 機器學習

　　隨著云端技術與大數據分析處理技術之快速演進與成熟應用，2015年技術成熟度曲線首次出現機器學習(Machine Leaning)，并且在2016年達到成熟度曲線最高點。以大數據為基礎之機器學習技術，將逐步推動機器科技之智能化，換言之可協助人工智能之應用與實踐。

　　以Google DeepMind的AlphaGo為例，于2016年初擊敗韓國圍棋棋王李世石，即是透過深度學習技術讓機器學習產生突破性發(fā)展之最佳案例，不僅如此，各項機器學習應用已逐漸深入我們的生活，如：Google的Gmail(電子信箱)、Maps(地圖)、Translate(翻譯)、Photos(圖片)以及Assistant(助理)等。在交通方面，機器學習已被應用于交通路況預測、路徑導引與行程規(guī)劃，甚至目前如火如荼發(fā)展中的自動駕駛。

　　(四) 自動駕駛

　　有關自動駕駛車輛，目前較為廣泛使用的定義為“能自動感應周圍環(huán)境并且無需人為干預而自動導航的載具?！笔芑萦诟袦y技術(如LiDar)、大數據分析處理、車聯網與機器學習等技術之快速發(fā)展，自動駕駛可能由過去的夢想運具，逐漸轉變?yōu)槲磥淼睦硐脒\具。

　　該技術自2010年首次出現于Gartner新興技術成熟度曲線，此后位置逐漸向上攀升，到2013年期間都被視為萌芽期技術，直到2014開始進入頂峰區(qū)(過熱期)，2015年自動駕駛技術甚至攻至峰頂，各方一致看好自動駕駛之未來發(fā)展，目前世界各汽車制造/消費國家，包括：中國、美國、德國、法國與日本等國，都公開宣布投入自動駕駛技術之研發(fā)與場域測試，并且開始進行法規(guī)與相關配套措施之檢視與討論。另一方面配合各國鼓勵政策，已有許多廠商積極開發(fā)與推動自動駕駛技術之商業(yè)應用與服務。

　　有鑒于自動駕駛對于提升未來整體道路安全之巨大潛力，亦被視為將來可能改變人類運輸行為之殺手級應用，美國聯邦政府于2016年9月針對自動駕駛汽車發(fā)布：“自動駕駛車輛政策指南(Autonomous Vehicle Policy)”，為自動駕駛技術之大規(guī)模應用建立相關法規(guī)之準備基礎。該指南除了被視為美國政府為未來自駕車之安全背書，同時也提供車商與科技公司發(fā)展依循方向，顯示美國政府推動自動駕駛技術之積極態(tài)度。

　　綜觀全球自動駕駛技術發(fā)展，小型巴士被視為自動駕駛應用商業(yè)化最可行之切入點，具備重點技術如人工智能、汽車自動控制、強固型計算機運算以及偵測技術之廠商開始進行跨域合作，共同制造無人駕駛巴士。目前已開始商轉且較為知名的制造商(如圖10)包括：Navya(法國)、EASYMILE(法國)與Local Motors(美國)等，無人巴士服務實施地點包括：美國(拉斯韋加斯)、美國(華盛頓特區(qū))、荷蘭(瓦赫寧恩)、希臘(特里卡拉)、法國(里昂)以及韓國(城南市)等，而2017年于高雄舉辦的生態(tài)交通全球盛典，規(guī)劃亦將提供無人小巴接駁服務。

　　另一方面，專注于完全自動駕駛研發(fā)之廠商亦不在少數，包括：Waymo(由Alphabet公司旗下的無人駕駛計劃拆分出之獨立公司)、Uber(美國)、nuTonomy(美國)、Oxbotica(英國)以及Robot Taxi(日本)等公司投入自動駕駛技術之實測，其中nuTonomy于2016年8月率先宣布，在新加坡進行全球首例以無人駕駛出租車進行載客營運。到目前為止，雖已有許多國家以試驗場域的方式，應用自動駕駛技術提供交通運輸服務，然而目前自動駕駛之發(fā)展仍遠不足以發(fā)揮應有的潛在效益，關于這部分將于稍后再做詳細說明。

　　二、系統整合與服務

　　展望各國智能運輸發(fā)展，可知智能運輸系統必須架構于“智慧城市”范疇中，著重聯結、協調與跨域整合，因此單一技術已無法滿足運輸使用需求，需借大數據應用，達成“多元運具合作”、“車路整合與車聯網”與“自動化與個人化服務”的智能運輸環(huán)境;隨著智能運輸范圍逐漸擴大，合作式智能運輸系統Cooperative-ITS近年已成先進國家發(fā)展主流，并應用通訊技術強化各單位與子系統的協調(Coordinated)，創(chuàng)造互聯(Connected)環(huán)境。

　　隨著全球都市化浪潮，人口集中導致交通資源利用不均而衍生的壅塞問題日益嚴重;所幸，信息通訊技術之成熟與應用快速普及，在聯結、協調與跨域整合之發(fā)展趨勢下，各國開始嘗試可有效利用既有交通資源之整合性服務，為此MaaS(Mobility as a Service)機動力服務(或稱公共運輸出行服務)因運而生。其概念如圖11所示，發(fā)展目的為建構無縫(Seamless)與及門(Door-to-door)的多元運具整合系統，透過有效整合大眾與私人運輸(public and private transit)、公共自行車(bike share)、乘車共享(rideshare)、小汽車共乘(car share)，乃至未來自動運輸系統(Autonomous Transport System)等各式運輸方式，以期更有效率提供符合需求之運輸服務。

　　自從MaaS解決方案架構與概念提出以來，近年來已成為各國交通運輸部門積極推動的政策，并展開相關試驗性的推動計劃，例如芬蘭、英國、瑞典等國;甚至已有民間部門針對特定地區(qū)提供MaaS的商業(yè)化服務，例如赫爾辛基的新創(chuàng)公司MaaS Global于2016年推出之Whim APP，將公共運輸以套票式服務加以包裝，用路人可依照使用需求，選擇不同的套裝方案，如圖12若選擇Light方案，使用者只要月付89歐元即可無限制搭乘公共運輸，并額外獲得可搭乘2次出租車之點數，如有高頻率使用出租車或租車需求，則可選擇更高費率之服務方案，借此鼓勵搭乘公共運輸，同時也讓多元運具之使用更有彈性且更加便利。

　　雖然MaaS被視為可同時“減少私人運具持有，增進公共與大眾運輸使用”的良方，惟其仍面臨制度改變、結構調整與跨組織整合等挑戰(zhàn);另一方面，MaaS提供之服務能否切合需求，端視掌握與分析移動需求之能力，越了解民眾的移動需求，才有可能訂制化打造可讓民眾信任并放心使用之交通服務，從而解決最困難的環(huán)節(jié)：“改變用路人習慣”;而在大數據分析與物聯網技術協助下，MaaS將有機會帶動運輸服務之轉型升級，同時改善運輸環(huán)境與提高質量。

　　三、最終目標-無人駕駛技術整合與實現

　　據估計約9成道路事故由人為造成，包括：精神不濟、酒駕、分心或藥物作用等因素，光是將人從駕駛座移開，或許就能降低龐大肇事成本，再加上可節(jié)省人力駕車之時間價值以及可省去道路停車空間之土地價值等，巨大潛在效益難以估算。因此由前述尖端技術、系統整合到服務提供趨勢，可以看出MaaS整合無人駕駛技術，已然成為未來可能顛覆交通運輸產業(yè)、改變用路行為與大幅改善運輸環(huán)境的殺手級應用。

　　然而無人駕駛之實現不可能一蹴可及，為了更具體規(guī)范自動駕駛之定義，2013年美國交通部國家公路交通安全管理局(NHTSA)，率先發(fā)布自動駕駛汽車的分級標準，隨后2014年美國汽車工程師學會(SAE)也制訂一套自動駕駛汽車分級標準，兩者雖相差不遠，但仍有部分差異，整理如表1所示。

　　一般所稱之無人駕駛目標，是指表4-1最高等級之自動駕駛水平-完全自動化，而前述商業(yè)運轉之無人小型巴士接駁服務，僅能算是高度自動化之自動駕駛，相較之下真正具備巨大潛在效益之無人駕駛，因復雜度更高，至今仍未有商轉運行之案例。雖然如此，許多廠商仍然以完全自動化為目標進行研發(fā)，其中最知名廠商如Waymo，經過多年測試，自動駕駛里程數至2017年總共累積超過400萬公里，而且正在快速增加中。

　　美國加州車輛管理局(Department of Motor Vehicles, DMV)于2017年1月發(fā)布之報告指出，光是2016年Waymo自駕車在加州上路測試的總里程數就達到635,868英里(1,017,388公里)，較2015年總里程數增加近五成，此外值得注意的是雖然總里程數增加，但自動駕駛解除次數反而減少，自動駕駛解除率從每千英里0.8次，減少為每千英里0.2次。也就是說，Waymo自駕測試過程中，遇到危急或難以判斷的路況而須由駕駛人員介入之情況減少，顯示相關技術越趨成熟。

　　伍、結語

　　綜觀國際趨勢，智能運輸之發(fā)展已由過去重視系統功能，到現在強調透過跨界合作與協調，打破系統間藩籬，提供可符合需求之整合性運輸服務。各項關鍵技術不論是大數據、物聯網、機器學習乃至自動駕駛，或是MaaS(公共運輸出行服務)與未來的無人駕駛服務，光靠單一系統都無法自行運作，而是必須橫跨運具、系統以及管理組織，進行緊密協調、持續(xù)溝通以及有效連結，方能發(fā)揮應有的價值，也因此整合者的角色將更顯重要。

　　另一方面，智能運輸為智慧城市發(fā)展之重要環(huán)節(jié)，同時也必須因地制宜無法一體適用，因此歐美日韓等國依照各自交通運輸環(huán)境、發(fā)展需求以及產業(yè)能力等因素，無論是由政府或是產業(yè)主導，都依循跨界合作與協調的方式，發(fā)展符合各自需求之智能運輸服務。

　　反觀我們之智能運輸發(fā)展，現階段除了各地趕搭MaaS與自動駕駛之熱潮外，更重要的應該仔細思考運輸環(huán)境到底需要什么?雖然各項尖端技術推動著智能運輸的發(fā)展，但是智能運輸的本質并非只是使用最先進的技術，而是選用適當技術解決問題;而有時問題并非智能運輸手段可以解決，也因此應先深入了解問題所在，考慮當地環(huán)境條件與限制，才能避免落入技術迷思，真正落實智能運輸服務并實現智慧城市目標。

　　一直以來，智能運輸被視為在既有運輸系統上進行優(yōu)化的工具，若先天體質不良如：道路空間有限而汽車流量過大，智能運輸手段將無法達到立即與明顯成效。然而分析發(fā)展趨勢，可預見的未來智能運輸將不再只是舊屋拉皮或重新裝潢之工具，而可能成為顛覆整體運輸體系乃至為社會經濟帶來巨大效益之殺手級應用，讓我們共同努力并拭目以待。

（轉載）