運研所以 AI 結合無人機蒐集匝道車流，完成公路容量手冊修訂

交通部運輸研究所完成一項為期三年的研究，以無人機空拍影像結合 AI 影像辨識技術，取代傳統的人工交通調查，並據此完成《臺灣公路容量手冊》第 5 章「高速公路出口匝道分流區」與第 6 章「高速公路進口匝道匯流區」的修訂。修訂後的手冊將作為國內交通規劃、道路設計及交通影響評估的依據。

過去政府進行道路交通規劃與設計時，高度仰賴人工調查或固定地點的交通觀測來取得數據。這類方式存在幾項難以克服的限制：人力有限使得可觀測的地點數量受限；觀測時間不足導致難以涵蓋不同時段的變化；樣本數限制則使統計代表性存疑。結果是規劃人員往往必須在資料不完整的情況下做設計判斷。

無人機空拍加 AI 辨識的組合，正好針對這些痛點。無人機能從高處俯瞰整個匝道區段，一次涵蓋數百公尺的路段與所有車道，觀測範圍遠超過地面固定觀測點；持續飛行則能記錄完整的時段變化。AI 影像辨識則負責把影片轉換為結構化數據——每一輛車的位置、速度、車種、變換車道的時機與間距，都能自動擷取並統計。

匝道匯入與分流區是選擇這兩章優先修訂的原因所在。這些路段是高速公路最容易發生壅塞與事故的位置：進入的車流必須在有限距離內加速並找到可插入的車間距，離開的車流則需要提前變換車道。這些交織行為的實際樣態極為複雜，正是傳統人工觀測最難精確記錄、卻對設計最關鍵的部分。

公路容量手冊的修訂具有實質的政策影響力。這份手冊是道路設計的基準文件——匝道加速車道要多長、交織區需要多少距離、一個路段在特定條件下能承載多少車流，都依據手冊的參數推算。當參數來自真實觀測而非理論推估或國外經驗轉換，設計結果與實際運作的落差便能縮小，避免出現「照規範設計卻仍然壅塞」的情況。

這項研究也展示了 AI 在公共工程領域的一種務實應用模式：不追求取代專業判斷，而是把資料蒐集這個成本最高、覆蓋率最低的環節自動化，讓專業人員能基於更完整的證據做決策。這種定位在資源有限的公部門特別具有可行性。

後續觀察重點包括：修訂後參數在實際設計案中的採用情況、其他章節的修訂時程，以及這套方法是否延伸應用到市區道路與交流道以外的路段類型。