用上帝視角提前警告路口事故,工研院iRoadSafe系統獲愛迪生獎肯定
用上帝視角提前警告路口事故,工研院iRoadSafe系統獲愛迪生獎肯定

駕駛的視線死角,是路口意外層出不窮的主因之一。為了提升道路安全,工研院自主研發iRoadSafe智慧道路安全警示系統,透過防碰撞演算法,可以事先預測人、車、物件的運行軌跡,提前發出警訊提醒。

目前這套系統已經在台灣多個城市進行驗證,更在本月獲頒有「創新界奧斯卡獎」美譽的愛迪生獎(Edison Awards)。

讓車子開口說話,背後全靠V2X技術

台灣每年有將近六成的交通意外發生在交叉路口,很多時候,是因為車輛行經無號誌路口時,沒注意到來車的行人,或者搶紅燈、黃燈而造成傷亡,每年光是因為交通意外,就造成高達4,500億新台幣的經濟損失。

一般談到智慧城市(Smart City),我們會聯想到透過定位系統來得到道路跟行車資訊的車聯網(IoV)技術,而車聯網如果再搭配V2X通訊系統以及感測裝置輔助,就能得到更多的路況資訊,在人、車、基礎建設之間串起通暢的溝通。

V2X的意思是「Vehicle-to-Everything」,可以再細分為車對車(V2V)、車隊基礎設施(V2I)、車對人(V2P)、車對摩托車(V2M)這幾大類別。美國交通部認為道路安全應該要建立在車與車之間的通訊,因此發展出了專用短程通訊技術(DSRC),這就是V2X背後的技術。

iRoadSafe
這套系統整合通訊、感測器與交通號誌、設施等資訊,經由防碰撞演算法,算出人、車、物件之間的距離。
圖/ 工研院

iRoadSafe系統獲愛迪生獎肯定

工研院資訊與通訊研究所所長闕志克認為,要做到防碰撞必須每台車都裝有相同系統與設備,才有可能運算相對距離,為了克服目前台灣V2V裝機率不普及的問題,工研院自主研發了一套智慧道路安全警示系統iRoadSafe。

這套系統整合通訊、感測器與交通號誌、設施等資訊,經由防碰撞演算法,算出人、車、物件之間的距離,藉由事先預測軌跡,提出發出警告提醒駕駛。直白來說,就是在路口裝設雷達、光達等感測器偵測人車物資訊,透過載短距無線通訊技術 (DSRC),讓車對車、車對路直接通訊,破除視覺盲點障礙,再搭配電子看板提醒用路人達到安全防撞效果。

這套系統的優勢,在於能夠居高臨下偵測路口動態,宛如上帝的視角,擴增駕駛者的可防護範圍,解決現行汽車雷達容易受到建築物或其他車輛造成偵測盲點的缺失。目前這套系統已經應用於台北市仁愛路的公車、高雄輕軌沿線路口,也在新北、台中、台南進行示範應用。

在經濟部技術處科技專案支持下,工研院自主研發的智慧道路安全警示系統iRoadSafe,也在本月與陶氏化學、Adobe、Abbott、3M、IBM等國際知名機構,一同獲頒愛迪生獎(Edison Awards)。

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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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