摩托车路权与实时车流 黑客松团队以数码分身协助城市疏散决策

台湾生成式AI应用黑客松竞赛队伍「灵感菇菇」，以数码分身协助城市疏散决策，勇夺「中华电信：智能城市」组优胜。DIGITIMES摄

大型活动散场、道路事故或人潮突然涌入时，交通疏散往往必须在短时间内判断车流方向、壅塞位置与替代路线。现有导航工具虽能提供行车建议，却难以同时兼顾现场管制、不同车种的路权与城市应变程序。参加由数码发展部数码产业署指导、DIGITIMES主办、Amazon Web Services（AWS）担任国际AI技术支持的「2026云涌智生：台湾生成式AI应用黑客松竞赛」【中华电信：智能城市】组的「灵感菇菇」团队，依据中华电信提出的命题与标准作业程序，开发结合实时车流、公开数据与数码分身的交通疏散系统，希望协助现场人员快速掌握状况、实时调整应变方式。

纳入摩托车路权  以数码分身呈现路况

团队最初聚焦于城市大型活动与突发事件中的人流、车流疏散。传统导航多依一般道路条件规划路线，难以完整纳入临时管制与不同车种规则；而台湾摩托车使用比例高、交通规则又比汽车复杂，例如两段式左转、禁行摩托车道或特定路口的行驶限制等，一旦疏散系统未能纳入这些条件，路线即使在地图上可行，也未必符合实际路权。

为此，团队把不同车种的通行规则写进疏散逻辑，依汽车、摩托车等车型提供较贴近现场的建议。系统整合命题单位提供的车流量数据，以及团队自行撷取的台北市公开交通数据，综合研判道路速度、壅塞程度与车流分布，再以数码分身呈现在监控界面上。管理人员可从画面观察车辆移动速度与道路状况，当特定路段车速过慢或出现壅塞，系统便以红色区段等视觉提示标示，协助快速锁定问题位置。

AI定位为辅助  决策仍由人把关

团队强调，系统中的AI是现场人员的辅助决策工具，而非取代者。城市交通状况经常超出既定的标准作业程序，若完全交由系统自动判断，可能因数据不完整或情境变化而给出不合常理的建议，例如左侧道路已经壅塞，系统却仍依规则把车流导向左方，反而使情况恶化。因此AI主要负责整理信息、分析状况并提出调整方向，最终决定仍交由现场管理人员依经验与常识拍板。

在技术面，地图图资与动态车流数据的对齐是主要挑战。团队将车辆位置叠加到地图时，曾因座标转换与数据误差，出现车辆偏离道路、甚至「漂浮在房子上」的情况，这虽看似视觉瑕疵，却会直接影响使用者对车流位置与壅塞状况的判读。

竞赛期间团队持续微调座标与图层，虽已完成基本展示，未来仍须提高图资与实时数据的对齐精度。对交通管理单位而言，这类工具的价值不在取代现场指挥，而是把分散的车流信息与应变程序集中呈现，缩短判断所需时间；团队也表示，两天30小时的共同解题，让他们更理解智能城市系统除了模型能力，更得读懂在地交通规则、数据误差与现场人员的判断方式。