用AI解決塞車,這台全景魚眼相機讓通勤省10分鐘
用AI解決塞車,這台全景魚眼相機讓通勤省10分鐘

尖峰時間堵車,是都會區不可承受之重,而這樣的問題可以用AI來解決。10日由科技部補助的台大人工智慧中心與義隆電子提出「城市車流解決方案」,監控車流並彈性調整交通號誌,改善了62%的堵車狀況,不僅降低交通事故,還能節省10 分鐘的通勤時間。

台大人工智慧中心的教授廖弘源指出:「智慧交通是Mega City最重要的解決方案!」。義隆電子旗下一碩科技提供硬體,搭配台大人工智慧中心的軟體研發所共同推出的解決方案,是將360度魚眼相機設置於路口,將所搜集的數據匯入雲端分析,運算最合適的紅綠燈秒數來調節車流。義隆電董事長葉怡皓表示,「影像辨識技術(video-based recognition)是未來的趨勢,」而業界出題,學界解題也讓這次的合作,有了不錯的成績。

以竹北到竹科的實際應用為例,原本該路段行車時間為16分鐘,透過「城市車流解決方案」方案後減少至6分鐘,節省10 分鐘的通勤時間,改善幅度達62%,而交通事故從平均每個月9.5件降至8件。而該方案除了將在台南、高雄、台中、台北、桃園、嘉義等城市落地,目前也已進軍菲律賓宿霧,泰國交通部也規劃引進。

360度魚眼鏡頭畫面
設置於路口的「360度魚眼鏡頭」,將收集的車輛數據回傳雲端分析,並彈性調整交通號誌,紓解車流。
圖/ 蔡仁譯攝影

車流轉向難追蹤,全景魚眼解決痛點

現有的交通監測工具中,攝影機多半無法做到對車輛自動且精準的計算,而路口若要做到全景監測,得架上多部攝影機,多畫面的整合將會是個問題。而一碩科技所開發出的魚眼攝影機及校正晶片,搭載AI影像辨識技術,將每個路口的轉向車流統整之後,建立出車流的真實模型,解決難以監測的痛點。

另外360度全景魚眼搭載同集團義晶科技所開發的360度全景魚眼修正晶片,將360度的影片解碼,降低對電腦運能算力的需求,也因此監控單位的電腦,能負荷數百個鏡頭回傳的畫面,現在一碩已在新竹400個路口裝設魚眼鏡頭。

交通部長陳良基
科技部長陳良基表示,「城市車流解決方案」不只用於管理號誌,未來將招募人文科學家,尋找更多AI應用。
圖/ 蔡仁譯攝影

機車輛亞洲之冠,促成AI在地化

台灣的機車輛是亞洲之冠,如何精準辨識出體型各異的機車與汽車,也成為一碩科技與台大人工智慧中心發展AI的利基市場,廖弘源指出,「AI必須發展在地化的技術,才能有別於Google,」而台灣機車流量的獨特性,也可以輸出至同以機車為主要交通工具的東南亞。而除了交通號誌的管控,基於交通流量的監控,科技部不排除有其他的可能,科技部長陳良基表示:「未來台大AI中心,將引進人文社會科學家,尋找不同的應用。」

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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