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。

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。

圖源/photo ac

智慧城市大數據防災交通 AI

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