在未來城市的架構中,防災與交通是非常重要的部分,如何改善交通、降低事故、避免其他天災人禍是讓全球政府都頭疼的大問題。台灣地狹人稠,各縣市尖峰時段塞車已是家常便飯,逢年過節高速公路壅塞更是無法避免。

  全國每年有高達約三十萬起交通事故。中央及地方政府皆為解決問題而努力尋找辦法。隨著傳統方法漸漸地失效,大數據及人工智慧時代來臨,使用科學方法尋找解決方案已成為當今的趨勢。

政府決策 讓資料說話

一、臺中市整合交通相關數據 改善交通事故率

  臺中市2015年交通事故比率是全臺平均值的2倍以上,為了解決這個問題,臺中市交通局與警察局合作,整合交通相關數據,統計出肇事點熱圖、碰撞構圖分析、事故統計圖表等。

  如此一來,交通局就更能掌握車禍路段、時間、車種等細節資訊,來研擬不同的情況的因應策略。台中政府藉由數據分析的結果,進行車流的分配及設置易肇事路段的閃燈警告,已逐漸改善交通事故的比率。

二、斯德哥爾摩AI搭配大數據 打造頂尖智慧城市

  瑞典的斯德哥爾摩是全球智慧交通的典範城市,該國的交通局和IBM合作,利用大數據,配合天氣條件等,以簡訊方式提供市民即時交通資訊。並且發展出「交通擁堵稅」智慧收費系統,以先進的車輛探測技術,對進入市中心的車輛進行識別和收費。透過收取「交通擁堵稅」,成功使交通流量降低22%,空氣汙染也改善了14%,利用大數據與自動化技術,不只改善都市的交通,同時也改善環境品質。

三、紐約透過數據分析 提高火災防範能力

  據統計,紐約大約有100萬棟建築物,平均每年約有3000棟會發生嚴重的火災。紐約消防員將影響房屋起火的因素細分為數十個,再結合其他部門的數據,最後再透過計算,得出防災指數。這樣當消防員每週出勤檢驗時,就可以藉此了解危險區域的分佈,進行重點檢查。

source:photo ac

  在智慧城市打造上,利用大數據改善交通狀況、降低事故率,以及提高防災、救災效率,將是未來的新趨勢。

 

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