生成式AI即將進入運輸業，你準備好了嗎？

交通運輸業是一個多式聯運的全球人員與貨物運輸網路體系，總價值高達10兆美元。但現如今，該產業正面臨一系列外部與自身內部挑戰：補貼、網路分散、運輸方式競爭，以及日益嚴重的擁擠、排放、安全等等。過時的政府政策導致效率低下，傳統的技術方法雖在特定地區取得了漸進式發展，但仍未實現廣泛轉變。這在一定程度上源自於交通運輸業的固有限制，同時在很大程度上也受到公眾觀點及行為模式轉變所帶來的衝擊。

整個交通運輸業目前可謂是一團亂麻－從興奮到沮喪，再由便捷到成本，竟讓人不知該如何下手。因此，引導政策變化與技術進步已經構成嚴峻挑戰，要求決策者和從業企業在努力緩解公眾交通成本負擔的同時(事實證明，交通成本往往在家庭總支出中位列第二)，還須應對行業內一系列彼此衝突的願景、控制迅速上漲的交通成本並遵循嚴格的審查要求。

另一個令人振奮的消息是，新一輪創新浪潮可能會彌合這一差距。生成式人工智慧有望有效結合政策和技術，從而重塑和優化我們的客貨運輸方式。

生成式AI對於交通運輸業有何特別?

與專注於分析封閉系統中現有數據的傳統預測技術不同，生成式AI能夠深入研究思維與創造層面，讓即時視覺化成為可能，而後以多種方式在不同的時間和地點提供支援。生成式AI還能為不同背景的不同使用者群體提供更好的可及性，包括面向車輛設計師、城市規劃者、社區倡導者、政策制定者和商界從業者等。這種良好的可近性，讓資訊、存取與協作提升到了前所未有的新高度。

大多數人對政策文件和專業術語並不熟悉，也不知道如何解讀二維設計、建築或施工計劃、場地規劃或按顏色區分的社區地圖。然而，人們更容易透過圖像或配有語音的視訊來理解訊息。透過強大的演算法和生成式人工智慧，能夠分析少量資料集並產生全新真實數據，實現即時影像和影片的展示，向各種層次的人展示周圍環境和相關感知。

簡單對著兩、三個潛在場景搞設計的日子已經一去不復返了。很快，不同團隊和社區將聚集在一起，根據各自認同的共同價值觀與期望，攜手規劃街區、運輸車輛、服務或站點的數十種運行場景。這樣的設計成果與人們最初的設想有很大不同，新方案也往往涉及大量人們根本沒想到的重要變數。

設想一下，AI不僅能夠處理交通模式下的數據，還可以根據歷史數據、天氣預報、個人及文化偏好以及即時趨勢，建立起對未來狀況的模擬系統。這種從周圍現有事物中創造新事物的能力，正是讓生成式AI在交通運輸業大放異彩的前提與根本。

生成式人工智慧正在不同領域中廣泛應用，展示了它的多功能性和潛力。交通運輸業很可能成為這項技術的下一個重要應用領域。

交通產業生成式AI的獨特屬性：

• 超越從A到B的個人化體驗: 生成式AI正在為駕駛員和乘客創建更精細的個人化路線，同時優化路網行駛、出行保險、差旅溝通方面的體驗。這將有效減少出行時長與燃料消耗、降低營運與保險成本，同時提高路網的安全潛力。生成式AI還能提供個人化的車外與車內體驗，根據使用者的喜好提供下一步行動建議，例如推薦風景更好或設有景觀環路的路線，甚至根據個人駕駛、騎行及步行風格產生客製化的旅遊及週邊歷史文化資訊。
• 增強安全性: 透過根據感測器資料預測高風險區域的交通事故或機械故障等潛在問題，生成式AI能夠協助採取主動措施。這不僅符合零排放願景目標，也有助於防止中斷、提高整體路網營運效率。
• 提高效率: 透過分析各類資料點，生成式AI可以在基礎設施和車輛需要維護之前就提出預測。由此採取的預防措施有助於消除故障和意外停機，確保人員和貨物以更安全、可靠的方式被運抵目的地。
• 動態優化: 生成式AI可以透過分析交通(個人與商用車輛)資料、行人穿越道及緊急車輛位置來即時優化交通網絡，同時了解真實發生的即時事件背景(例如即將舉行的重大活動、臨時封路計劃等)。
• 資料驅動設計: 生成式AI能夠為整個交通系統(包括車輛、十字路口、街道、社區甚至城市整體)建立起詳盡的3D模型，從而超越傳統模擬場景。這將有助於城市規劃者在動工之前以虛擬方式測試新項目、基礎設施項目、街道交通穩定措施、行人專用步道或商業裝載區，以及停車管理策略對於所有支援基礎設施的實際影響。與傳統試點計畫不同，生成式AI能夠同時運行數十項模擬，並行考慮環境影響、能源效率、彈性與材料浪費最小化等因素。這種更全面的方法有助於預先發現潛在問題並優化設計，從而降低引發不可預見問題的風險、避免後期以極高的代價做事後修改。

企業正在使用生成式AI，透過視覺化與視訊形式改善設計方案的可讀性。

考慮到生成式AI本身的獨特功能屬性，這項技術也有望為交通體系帶來前所未有的新穎應用：

• 道路街區: 動態調整交通燈、優化車道使用並提供替代路線建議，從而即時緩解擁塞。
• 大眾運輸: 預測未來需求並優化時刻表與電動車隊、3D視覺化、保障動力供應並縮短等待時間。
• 航空: 推薦節能航線，同時最大限度減少凝結尾跡，掌握產業轉型期實現營運成本與排放的雙重削減。
• 物流配送: 預測需求、設置虛擬裝載區並優化車隊，利用貨車、貨運自行車及無人機等多種選項實現高效、及時配送，同時最大限度地減少對社區和路網的影響。
• 高速鐵路: 預測潛在的維護需求，最大限度地減少干擾並改善乘客與工作人員的安全水準。
• 海運: 優化港口的貨物裝卸流程，最大限度地縮短周圍時間並為船舶推薦節能航線。
• 建築施工: 為施工專案創建3D模型，藉此優化工作流程、發現潛在挑戰並改善安全規劃。
• 採礦: 設計最佳採礦路線，最大限度地提升資源開採量，同時盡可能減少對環境的負面影響。
• 垃圾管理: 根據垃圾桶的即時容納情況優化收集路線，努力提高收集效率並降低環境影響。

生成式AI已經在運輸業中的各個領域生根發芽。

這也只是眾多潛在應用中的幾個範例。我們可以設想一套交通體系，它既能無縫調整交通流量、也能在故障發生前做出預測性維護，更可以為每位出行者提供客製化的通勤體驗。生成式AI就是這樣一項強大的新興技術，在優化客運與貨運方面已經展現出巨大的潛力。雖然尚處於早期發展階段，但這也意味著我們剛接觸到生成式AI那最為淺層的可能性。除了優化日常營運之外，相信生成式AI也將成為塑造未來交通運輸面貌的遊戲規則改變者。

但發揮這方面潛能所需要的不僅是技術本身，更需要以人為本的新方法。我們既需要了解生成式AI的「效果」(如何優化交通路線)，更需要理解這背後的「理由」(將如何影響我們的生活)。為了更好地駕馭這波即將到來的AI浪潮，我們應從以下幾個角度入手，為生成式AI在交通運輸領域的應用做好準備：

承擔資料責任：沒有資料就沒有AI

• 倡導資料治理: 倡議推行強大的資料與AI政策框架，確保推行負責任的資料收集、儲存與使用實務。
• 投資資料安全: 透過強大的安全措施(包括團隊成員在辦公室及居家環境下的資料使用方式)來保護敏感資料免於外洩和濫用。

技能培養與賦能：

• 培養員工技能: 為員工提供資料分析、AI協作以及技術道德等方面的培訓。當然，不可能人人都成為電腦科學家，但我們都應從人文背景的技能中汲取更多靈感。
• 重視資料素養: 鼓勵廣泛了解資料的收集、使用與保護方式，並關注​​與之對應的具體影響。

促進創新與協作：

• 擴大培訓投入: 支持為團隊及利害關係人提供負責任、且合乎道德的AI相關技能培訓計畫。
• 促進透明度: 促進關於AI實施的公開溝通，解答公眾關切並建立廣泛信任。
• 鼓勵試點計畫: 一次實驗重於千般假設。試點計畫能夠將想法細化為實施策略，進而釋放出生成式AI的巨大潛能。

交通領域的生成式AI普及已經開始－你準備好了嗎?

本文討論的種種潛在用例和場景，還只是生成式AI在運輸領域可能會應用的一抹剪影。隨著這項新興技術的發展成熟，將有更多實踐方案與大家會面。儘管仍有一些挑戰亟待解決，但生成式AI在打造更綠色、更公平的交通新形態方面確實表現出巨大潛力，只等我們將這一切轉化為現實。

透過積極接納生成式AI所固有的限制和應用潛力，相信我們能夠相互配合、引導其發揮最大價值。我們也應以負責任的方式駕馭這股即將席捲全球的力量，確保生成式AI在運輸領域成為積極變革的因素。只要能夠拋開分歧、共同塑造起以信任和責任為基礎的發展觀念，我們就一定能夠運用好AI工具，為建設美好明天這一共同願景填上交通運輸這塊重要的拼圖。

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