AI's Blueprint for the Smart Highway Revolution

HIGHWAYS TODAY

現代高速公路，這些商業和日常生活的命脈，正處於一場非凡變革的開端。它們正在向「智慧高速公路」演進 —— 這些先進的、數位化增強的道路，將充分利用感測器、無處不在的網路連接，以非常重要的人工智慧（AI）技術。其目標堪稱革命性的：提升安全性、提高效率，並倡導永續發展。

從熙熙攘攘的亞洲走廊，到綿延不絕的北美公路網，再到歷史悠久的歐洲路線，全球各地的交通運輸機構，和靈活的科技公司都在大力投資人工智慧驅動的系統。這些並非空想；這些系統能夠預測交通擁堵的發生，以閃電般的速度檢測事故，以驚人的精準度確定必要的維護優先級，甚至能夠與聯網車輛進行即時對話。

其最終目標為何？我們將把高速公路從被動的柏油路面，轉變為響應迅速、具有「思考能力」的基礎設施，使其能夠智慧地適應不斷變化的道路狀況。需要明確的是，這種改變並非奢侈之舉，而是由一些迫切的需求所驅動。隨著交通流量持續攀升，現有基礎設施不堪負荷，傳統的公路管理模式已然捉襟見肘。擁擠、事故以及永無止境的維護積壓，一直是困擾全球道路管理部門的棘手難題。然而，人工智慧提供了一套強大的全新工具，能夠面對這些挑戰。它能夠從海量資料中篩選訊息，並以人類操作員即便經驗豐富，也無法企及的速度，做出智慧決策。

本報導深度探索，作為我們「智慧公路月」的壓軸之作，將深入剖析人工智慧，如何重塑高速公路的設計、營運和維護的方方面面。我們將深入探索英國、歐洲大陸、充滿活力的亞洲，以及渴望創新的北美地區，考察實際佈署和開創性試點計畫。在此過程中，我們將闡明人工智慧驅動的交通管理、預測性維護的前瞻性、數位孿生虛擬測試平台、蓬勃發展的連網自動駕駛汽車（CAV）生態系統，以及對節能係統的關鍵推動力是如何融合的。

它們共同塑造下一代高速公路。我們的探索之旅將從簡單易懂的解釋開始，逐步深入探討更細緻的技術細節，同時保持對話式的嚴謹新聞寫作風格，以滿足行業專家、眼光敏銳的投資者，和具有影響力的政策制訂者的挑剔眼光。沿著這條路線，來自頂尖專家的精闢評論和生動的案例研究，將聚焦最佳實踐、早期成果，以及仍然存在的必然挑戰 —— 尤其重要的是非常重要的倫理考量和演算法透明度的需求，這對於建立公眾對這些顛覆性技術的信任非常重要。

正如國家公路管理局首席執行官尼克·哈里斯敏銳地指出：「我們正處於道路基礎設施數位化革命的開端，預計未來十年將比上個世紀發生更大的變化。這為我們提供了一個契機，讓我們能夠提昇道路安全，改善所有用戶的體驗，並支持我們實現淨零排放的目標。」

哈里斯先生的話語發人深省，凸顯了我們眼前正在展開的變革的巨大規模。從人工智慧「交通指揮官」無縫協調車輛在繁忙的立體交叉中穿梭，到能夠提前數月預測路面坑洞的精密機器學習演算法，毋庸置疑，未來的道路正由智慧系統塑造。因此，讓我們深入探討這場智慧高速公路革命的各個層面，使其展現應有的細緻程度。

人工智慧驅動的交通和事故管理

人工智慧對高速公路最直接的影響之一，無疑是在交通管理和事故應變領域。回想一下傳統的公路控制中心：通常情況下，固定的信號計時器、人工操作員需要同時處理多個數據流，以及相對簡單的自動化觸發器，試圖應對日常擁堵的起伏變化，並對突發事故做出反應。人工智慧正在將這些流程（必要時甚至發出抗議），帶入一個更動態和主動的時代。

透過攝取大量數據 —— 來自無處不在的 CCTV 攝影機、嵌入路面的老式感應線圈、尖端的雷達感測器、聯網車輛的通信，甚至是來自智慧型手機應用 app 的眾包資訊 —— 人工智慧系統正在發展出一種近乎超自然的能力。它們可以瞬間偵測到事故，預測交通擁堵的逐漸加劇，並在短短幾秒鐘內，協調複雜的多方面應對措施。結果如何？事故檢測速度顯著提升，緊急服務和救援人員的反應處理速度大幅加快，並且能夠佈署主動策略，在擁堵或可怕的二次事故發生之前，就將其扼殺在萌芽狀態。

這種向人工智慧驅動的交通管理模式的轉變，並非僅僅是漸進式的改進，而是一次範式轉移。試想一下，繁忙的高速公路每分鐘，都會產生大量數據。對於人類團隊而言，要處理如此龐大的數據，並做出最佳的即時決策，幾乎是不可能的任務。而人工智慧卻能輕鬆應付這種複雜性。機器學習模型可以利用歷史交通模式、天氣狀況、公共活動和事故記錄進行訓練，從而辨識出那些可能被人類忽略的、導致交通中斷的細微先兆。例如，人工智慧可以偵測到特定車道上的異常減速，並將其與附近聯網車輛報告的緊急煞車數據，進行交叉比對，從而在接到第一個緊急呼叫之前，很久就標記出潛在的障礙物或危險。

這種預測能力使相關部門能夠先發制人，例如通知巡邏人員、調整附近區域的可變限速或準備繞行路線，從而在事件發生時減輕其影響。這相當於將交通管理從被動的救火式應對，轉變為策略性的博弈，人工智慧幫助我們預見未來的多步行動。

人工智慧的應用也延伸到資訊流的最佳化。在重大事件中，溝通非常重要 —— 控制中心、緊急服務部門、救援團隊和出行公眾之間都需要溝通。人工智慧可以透過自動產生事件警報、在數位資訊顯示器上，顯示準確的即時訊息，甚至將更新資訊，直接推送至車載導航系統，來簡化此流程。這確保所有利害關係人，都能獲得一致且最新的情況訊息，從而減少混亂，並實現更協調的應對措施。想像一下繁忙的城市高速公路發生交通事故。人工智慧不僅能瞬間偵測到事故，還能計算出對週邊道路的潛在影響，提出最佳繞行方案，並同時通知緊急救援部門最佳通道，並透過多種管道及時向公眾通報情況。這種高度整合的智慧反應處理機制，正迅速從理論構想變成現實。

自動事故偵測

人工智慧驅動的電腦視覺技術的應用，正在從根本上革新我們監控高速公路事故、危險停駛車輛、碎片，或其他危險情況的方式。以往的模式嚴重依賴駕駛電話通報事故，或是控制室工作人員，費力監控數十甚至數百支 CCTV 監視器畫面。而現在，先進的機器學習演算法，可以全天候不間斷地分析影像和感測器數據。這可謂是顛覆性的變革。例如，基於攝影機的事故偵測系統正日益普及，尤其是在隧道和智慧高速公路等關鍵路段。

FLIR TrafiBot AI 攝影機於 2023 年上市，正是這一趨勢的絕佳例證。它巧妙地將高清 CCTV 單元與強大的車載人工智慧處理能力相結合，能夠自動標記碰撞事故、靜止車輛，甚至是逆行這種極其危險的情況。這些系統擁有敏銳的洞察力，能夠捕捉到疲憊的雙眼不可避免地會忽略的景象，尤其是在光線昏暗或交通異常擁擠的時期。

在以科技實力著稱的日本，高速公路營運商正積極地在其龐大的攝影機網路中，佈署人工智慧影像處理技術。他們的主要目標是什麼？在逆行等危險事件演變成悲劇之前將其捕捉到。該系統在大部分高速公路上佈署了超過 15,000 支監視器，利用人工智慧技術辨識逆向行駛的車輛。

一旦偵測到此類事件，系統會立即發出警報，不僅會通知違規駕駛員（如果車輛已連網，通常會透過車內語音提示），還會透過導航應用 app 和路邊可變資訊交通標誌，通知附近的其他駕駛員。這種即時、精準的預警系統 —— 在逆行駕駛員的車內，發出冷靜而堅定的語音警報，同時向危險區域內的其他道路使用者彈出清晰的警告 —— 在先進人工智能出現之前，如此大規模地實現這一功能在技術上，是根本無法實現的。它堪稱人工智慧在真實關鍵時刻，主動提昇道路安全的典範。

這種主動預警，可以為駕駛者爭取寶貴的反應時間，從而有可能避免災難性的正面碰撞。此外，這套日本系統還能隨著時間的推移不斷學習，提高偵測精度，減少誤報，使其成為高速公路上日益可靠的守護者。

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更快的事故回應

當然，迅速發現事故只是成功的一半；關鍵的下一步是派遣合適的救援力量，並巧妙地管理事故現場周圍的交通，以防止二次事故發生，並最大限度地減少延誤。在這複雜的回應流程中，人工智慧正發揮著不可估量的作用，優化決策過程和關鍵溝通。荷蘭就是一個特別突出的例子，該國的國家道路管理機構 Rijkswaterstaat，巧妙地為其道路巡查員，引入了一套人工智慧驅動的規劃系統。

這不僅僅是一個簡單的調度工具。人工智慧會仔細分析從歷史事故數據中，收集到的模式，並將其與即時交通狀況進行交叉比對，從而將巡邏車輛，策略性地佈署在最有可能需要它們的地方。現場巡查員會收到動態的即時指導，準確地了解自己的佈署位置，以便在事故或故障不可避免地發生時，能夠以最快的速度進行干預。

根據荷蘭公共工程和水資源管理部（Rijkswaterstaat）報告，其成果令人矚目。這種人工智慧驅動的主動式方法，已成功大幅縮短平均事故回應時間 —— 超過 20%。除了節省時間外，它還顯著減少了現場工作人員，與控制中心之間每年約 25.6 萬通電話，而這些電話原本是必要的。這得歸功於其自動協調佈署和資訊流。本質上，透過預測下一次事故，或故障極有可能發生的地點，並據此預先佈署反應處理人員，該機構能夠更快地到達並控制現場。這種快速行動對於預防二次事故非常重要，因為二次事故通常比初始事故更為嚴重，並且在減少其他駕駛員的後續延誤時間，和嚴重程度方面發揮關鍵作用。該系統的成功之處在於，它現在已覆蓋荷蘭 100% 的國道，這有力地證明了其有效性，以及該機構對創新的承諾。

其他國家也正在積極測試，和實施類似的創新技術。在加州，這個幾乎與臭名昭著的高速公路擁堵劃上等號的州，當局正全力擁抱人工智慧，將其作為提升事件回應效率，和整體交通管理效能的手段。州長加文紐森在 2025 年的一項前瞻性聲明中，公佈了一系列由人工智慧驅動的專案，目的在有效解決交通擁堵，提升加州高速公路的安全性。這構成了一項更廣泛、更雄心勃勃的計劃的一部分，該計劃目的在將人工智慧，融入加州的各項營運中。

其中一個值得關注的專案，運用生成式人工智慧工具，來分析複雜的交通模式，並辨識持續存在的交通瓶頸。而過去，這項工作需要人工規劃人員花費數月的時間才能完成。官員聲稱，過去需要「兩到三個月」，進行詳細分析才能完成的辨識和設計有效解決方案，以應對反覆出現的擁堵熱點的複雜流程，現在藉助人工智慧，只需「兩到三天」即可完成。透過對歷史交通數據進行大量分析，並整合即時訊息，人工智慧可以精準定位交通擁堵的根本原因，甚至提出最佳應對措施，例如動態調整匝道信號燈時間，或在高峰時段策略性地佈署額外的應急響應小組。

加州交通部長托克斯·奧米沙金強調，這些先進的人工智慧工具，將使工程師能夠以更快的速度和更高的精度「找到解決交通擁堵點的方案」。這有力地說明了人工智慧在營運中的一個關鍵方面：它不僅在於在緊急情況下更快地做出反應，還在於從海量資料集中學習，從而主動預防問題的發生。

預測性交通流優化

除了處理已發生的交通事故這一關鍵任務之外，人工智慧正日益成為日常交通控制的「大腦」 —— 本質上是扮演著複雜高速公路網路的精密數位交通指揮官的角色。先進的演算法現在能夠預測交通擁堵的形成，甚至在擁堵完全出現之前就進行預測，從而可以採取預防措施。

動態交通管理，是該領域突出且有效的策略。它包括智慧地使用可變限速、精確控制匝道信號燈（即高速公路入口匝道上，日益常見的交通信號燈），以及響應式車道控制標誌，所有這些協同工作，以平順交通流量，並防止形成交通瓶頸。許多國家多年來，一直在使用各種形式的自動化交通管理；例如，英國的智慧高速公路和荷蘭的自動管理高速公路，利用感測器迴路的數據，和預先定義的演算法，根據當前路況調整限速或關閉車道。

人工智慧為這項成熟的實踐，帶來了顯著增強的預測未來狀況，和主動優化網路效能的能力。例如，據報導，荷蘭正在使用一套人工智慧的系統，來預測高速公路的擁塞情況，並提前調整限速。透過在已知或預測的瓶頸路段上游略微降低車輛速度，該系統可以有效減少衝擊波制動（即突然而劇烈的減速，這種減速會向後擴散到整個車流）的發生，從而防止「幽靈擁堵」的形成。這些令人極度沮喪的走走停停的擁塞波，通常看似沒有任何明顯原因，通常是由於駕駛員行為的變化造成的。

CIRCLES 計畫，有力地證明了這個概念的巨大潛力。該專案於 2022 年底在納許維爾進行。由加州大學柏克萊分校的研究團隊，領導的這項研究，將少量配備人工智慧的車輛，引入繁忙的高速公路（24 號州際公路）的正常車流中。這些配備特殊裝置的車輛，利用人工智慧驅動的巡航控制演算法，以微妙且幾乎難以察覺的方式調節車速。令人驚訝的是，這種輕柔的調節，對周圍的人類駕駛車輛產生了切實的影響。結果令人矚目：交通流量明顯更加順暢，而且，附近所有車輛的燃油效率也都提升了。透過有效抑制人類駕駛中固有的隨機啟停行為，人工智慧車輛成功消除了特定場景下的「幽靈擁塞」現象 —— 這讓我們得以窺見一個令人嚮往的未來：更智慧的車輛和智慧基礎設施將積極協作，共同維持交通的流暢通行。

從更宏觀的角度來看，由人工智慧驅動的即時交通預測模型，正被無縫整合到高速公路控制中心的核心營運系統中。以德國漢堡為例 ── 這座重要的國際港口城市，一直飽受高速公路擁擠。地方政府佈署了一套先進的軟體，巧妙地將即時交通數據，與預測性人工智慧模型相結合，從而提前一小時預測交通擁堵情況。如果這套智慧系統「預見」，到極有可能出現交通擁堵（可能是由於即將發生的重大事件、交通事故，或者只是交通流量激增），它就能主動提醒人工操作員，採取及時有效的行動。

這些行動可能包括將車輛分流到其他路線，或重新分配車道，以增加最需要的通行能力。同樣，比利時弗蘭德斯地區雄心勃勃的 Mobilidata 專案，正在將來自眾多不同來源的數據 —— 包括高速公路感測器、市中心路口、公共交通資訊，甚至天氣數據 —— 整合到一個強大的 AI 驅動平台中。在其眾多複雜的應用場景中，該平台可以動態調整，整個路網的交通號誌燈配時，使其完美同步，從而有效應對高速公路上的突發事件。例如，如果高速公路前方發生事故，導致大量車輛提前駛出高速公路，該平台可能會延長高速公路出口匝道的綠燈時間。這種系統間的協調，即人工智慧對整個出行生態系統進行有效監管，對於防止在不可避免地發生意外中斷時，出現大範圍的交通癱瘓非常重要。

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人工智慧助力內華達州預防交通事故

人工智慧驅動的交通管理，在內華達州拉斯維加斯這個繁華繁華的城市中，展現出極具說服力和代表性的應用。新創公司 Waycare 開發的創新人工智慧平台，在該市進行了試點，目的在減少高速公路特定高風險路段的交通事故。這套智慧系統整合了來自連網車輛、即時天氣資訊，以及一系列道路感測器的豐富數據，精準定位了哪些地點和時間段，最容易發生事故。憑藉這些預測資訊，系統能夠採取極為積極主動的應對措施：在預測的高風險時段，高速公路巡警被策略性地佈署在這些熱點路段。同時，附近的電子資訊顯示器也被啟動，提醒駕駛前方有警車巡邏，從而巧妙地引導駕駛員，採取更謹慎的駕駛行為。

為期一年的試點結果，令人印象深刻。在實施這項人工智慧驅動策略的目標區域，超速行駛事件顯著減少了 43%，更重要的是，實際碰撞事故數量也大幅下降了 18%。事故的減少轉化為約 300 萬美元的經濟效益，其中包括避免的醫療費用、財產損失和生產力損失，為該安全專案帶來了高達 16 倍的投資報酬。內華達州交通部（NDOT）對這項創新方法表示熱烈讚揚，並指出，從眾包資料和人工智慧分析中，獲得的洞察可以為實現高速公路上的「快速主動的事故反應處理」，提供一條極具成本效益的途徑。

本質上，人工智慧系統幫助執法人員和交通工程師，在事故發生前採取行動 —— 主要是透過影響駕駛員的行為，並在風險明顯較高時引導他們減速 —— 而不是僅在事故發生後才做出反應。這標誌著交通安全策略向預防策略的根本性轉變，而預測分析的強大功能，為此提供了有力支持。這清楚地表明，透過了解風險模式，介入措施可以更有效地進行。

整合交通控制中心

在全球內，眾多公路管理機構正在啟動雄心勃勃的交通管理中心 (TMC) 現代化改造計劃，並將人工智慧分析平台，置於這些升級版神經中樞的核心位置。這些複雜的系統，目的在接收和處理海量、連續的物聯網 (IoT) 感測器資料流 —— 從傳統的感應線圈和先進的雷達裝置到氣象站、閉路電視錄影，甚至包括來自社群媒體的非結構化資料。

這些海量資訊隨後被綜合處理，並以可操作的決策支援形式呈現給操作員；或者，在日益常見的場景中，觸發全自動控制反應處理。例如，荷蘭公共工程和水資源管理部 (Rijkswaterstaat) ，作為該領域的長期領導者，採用了一個人工智慧平台（據報導基於 SAS Viya 架構的建構）來處理其龐大網路中，與交通流量和基礎設施事件，相關的即時數據。這個強大的平台融合了尖端的事件流處理，和機器學習模組，能夠智慧地過濾海量湧入的數據，辨識異常情況或潛在事件，並高精度地預測近期路況。

其整體策略目標，是徹底擺脫被動的交通管理模式，轉向真正的預測模型。在該模型中，系統不僅報告已發生的事件，還能持續預測整個網路可能發生的情況。這使得人工操作員能夠將精力，集中在策略監管和複雜事件管理上，而更常規的檢測和調整（例如發布自動警報或動態調整限速）則由人工智慧高效處理。

土耳其伊斯坦堡 —— 這座橫跨歐亞大陸的巨型城市，面臨著全球最嚴峻的交通挑戰——為我們提供了一個令人信服的案例，展現了這種整合式人工智慧增強型交通管理方法。伊斯坦堡成功佈署了一套，由人工智慧驅動的交通管理系統，該系統利用 SAS Analytics 開發的平台，收集並分析了遍布其複雜城市環境中，數千個感測器和攝影機的數據。人工智慧在即時調整交通控制策略方面，發揮著非常重要的作用。例如，它可以同步多個路口的交通號誌燈，形成「綠波」，從而改善交通流量；或者在重大事故發生時，動態調整公共交通營運和信號燈優先級。市政府官員認為，這些人工智慧驅動的優化措施，顯著解決了伊斯坦堡惡名昭著的交通擁堵，並顯著加快了事故反應處理速度，部分原因在於系統能夠自動優先為緊急車輛規劃，穿越擁堵路段的路線。

這些人工智慧驅動的交通管理解決方案的普及，已成為一種全球現象，反映了世界各國對其潛力的認可。印尼首都雅加達是另一個飽受交通擁堵困擾的特大城市，該市佈署了一套基於人工智慧的交通號誌控制系統。據報導，該系統顯著改善了雅加達在全球交通擁堵排名中的位置，僅一年時間就從倒數第 46 位躍升至第 29 位。

印度孟買也正在進行人工智慧交通控制試點專案，尤其值得一提的是，該市採用了日本先進的 ARTEMIS（高級區域交通管理和資訊系統）進行路口管理，並寄希望於大幅減少交通延誤，和縮短出行時間。再往東，韓國致力於成為自動駕駛和互聯駕駛領域的全球領導者，該國政府已投入巨資建設全國智慧交通系統，這是其雄心勃勃的「合作智慧交通系統」（C-ITS）計畫的關鍵組成部分。這項綜合計畫的研究內容，包括創新地利用 5G 連接的感測器和先進的數位模擬器，來即時管理交通，更重要的是，透過為自動駕駛車輛創造更安全、更可預測的道路環境，來預防類似 2018 年亞利桑那州發生的自動駕駛車輛，與行人相撞的悲劇事件。

即使在加州，除了前文提到的高水準交通分析項目之外，人工智慧也正在整合到更多日常營運環節中。例如，加州機動車輛管理局（DMV）正在探索利用人工智慧來簡化各種行政流程，例如分析文件和表格。雖然這看似間接，但最終有助於更有效率地完成車輛註冊，並確保車輛安全上路。

總而言之，高速公路上的人工智慧交通管理，可以被視為一個複雜的三層能力架構：

感知與偵測（觀察）：在基礎層，人工智慧處理來自各種道路感測器、攝影機和連網車輛的原始數據，以「觀察」路網中正在發生的一切 —— 無論是事故、交通流量的細微變化，還是新出現的危險 —— 其準確性和速度通常都遠超人類觀察。

預測與決策（思考）：在能力架構的上層，人工智慧運用先進的預測分析，和複雜的最佳化演算法，在潛在問題完全顯現之前，就對其進行預測。這包括預測擁塞熱點、辨識高風險事故區域，並決定最佳應對方案，例如是否調整限速、派遣緊急應變小組或重新規劃交通路線。
行動與控制（執行）：在能力架構的頂端，人工智慧系統將這些決策，轉化為實際行動。這包括直接控制數位可變資訊標誌、動態調整交通號誌、管理車道控制設備，以及向人工操作員或連網車輛，提供清晰的提示，從而迅速有效地在道路上實施補救措施。
人工智慧在這些相互關聯的領域，展現出卓越的性能，正助力全球公路管理部門顯著減少交通擁堵、提升整體安全性，並提高數百萬道路使用者的出行時間可靠性。然而，必須認識到，人工智慧並非萬靈丹。這些複雜的系統必須經過精心實施，根據當地情況進行仔細調整，並由經驗豐富的專業人員持續監督，才能真正實現預期效果並維護公眾信任。

本報導稍後將深入探討，確保這些強大的人工智慧交通控制系統，始終以公眾利益為先的關鍵倫理和透明度考量。但首先，讓我們將目光轉向另一個同樣重要的領域：人工智慧如何從根本上，改變我們維護和維修重要公路基礎設施的方式。

預測性維護與智慧基礎設施

高速公路遠不止瀝青路面；它們是錯綜複雜的整合系統，包含路面、橋樑、隧道、複雜的排水網絡、標誌、照明，以及無數其他重要組件。維護如此龐大且往往老化的基礎設施，對全球的土木工程師和道路管理機構而言，都是一項持續且艱鉅的挑戰。

傳統上，維護策略主要以被動式為主 —— 本質上就是在設施出現明顯損壞或故障時，才進行維修 —— 或者充其量只是按照預先設定的固定週期進行維護。後一種方法雖然比純粹的被動式維護好，但往往效率低下，導致一些關鍵區域維護不足，而另一些運作狀況良好的區域，卻過度維護（從而造成資源浪費）。人工智慧正在開啟預測性，和主動性維護的新時代，這一概念通常被概括為「智慧基礎設施」。

透過對從各種感測器、詳細的檢查報告、歷史性能記錄，以及當前環境因素中，收集的大量數據進行細緻分析，先進的人工智慧演算法，現在能夠以驚人的精度，預測何時何地可能需要維護。這有助於優化維修計劃，甚至可以指導機器人系統，對某些類型的缺陷進行自動修復。

其優點眾多：這種方法不僅透過預先預防災難性故障，顯著提高了安全性（試想一下，在橋樑支撐出現嚴重應力之前，就檢測到它，從而避免對公眾構成危險），而且還能大幅節省成本，並透過及早解決問題，來減少停機時間，避免問題升級為更複雜、更昂貴的難題。這標誌著維護模式，從昂貴的補救措施轉向智慧預防。

其經濟影響巨大。想想橋樑這類重要公路資產的全生命週期成本。及早干預以解決輕微腐蝕，或正在形成的應力裂縫，其成本遠低於進行重大結構維修，甚至在最壞的情況下，因疏忽而導致的整車更換。人工智慧提供的工具，能夠使這些早期、經濟高效的干預措施，成為常態而非例外。

此外，透過優化維護計劃，道路管理部門可以最大限度地減少，道路施工造成的干擾，例如在非高峰時段進行施工，或將多個小型任務，整合到一次施工中，從而減少道路使用者的不滿，和延誤造成的經濟損失。在道路使用量不斷成長、預算日益緊縮的時代，這種智慧化的資產管理方法，對於確保公路網路的長期性和韌性非常重要。

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物聯網感測器和大數據輔助資產監測

高效預測性維護的基礎在於數據 —— 大量、精細的即時數據，這些數據詳細記錄了公路資產的運作狀況。越來越多的公路基礎設施關鍵組配件，例如大型橋樑、隧道，甚至易損路面，都配備了密集的物聯網 (IoT) 感測器網路。這些小巧而強大的設備持續監測各種參數，包括結構應變、細微振動、傾斜或變形、溫度波動、濕度，甚至是徑流水的化學成分。例如，許多現代橋樑和隧道，現在都內建了光纖感測器或 MEMS（微機電系統）加速度計，可以即時、精確地追蹤關鍵的結構健康指標。

荷蘭公共工程和水資源管理部（Rijkswaterstaat），負責管理龐大的基礎設施，包括數千座橋樑、關鍵防洪閘，以及公路網路。該部門主動為關鍵組配件安裝了感測器，以精確測量其運作狀態的任何偏差。所有這些豐富的資料持續不斷流入集中式資料平台，這些平台通常基於雲端，以確保可擴展性和易用性。

在這些平台中，強大的 AI 驅動分析引擎開始運作，孜孜不倦地尋找可能預示著潛在問題的細微模式、新興趨勢或關鍵異常情況。先進的機器學習異常檢測演算法，尤其擅長辨識疲勞、磨損或損壞的早期跡象，這些跡象往往難以察覺 —— 例如，橋樑支架開始以略微不同的頻率振動，或者高速公路排水系統中的關鍵水泵，出現不規則的電力消耗，這可能顯示水泵正在堵塞，或即將發生機械故障。荷蘭公共工程和水資源管理部 (Rijkswaterstaat) 的官員指出，他們新推出的高級分析平台，從根本上改變了營運報告的視角，從回顧過去（「發生了什麼？」）轉變為更有價值的前瞻性（「可能會發生什麼？」）。

預測性分析，如今已成為其維護營運的核心目標。曾經靜態顯示歷史數據的儀錶板，現在可以動態地顯示預測性警報：例如，「根據當前的感測器趨勢和天氣預報，X 橋在未來兩週內，出現嚴重橋面坑洞的可能性為 80%」，從而促使相關部門進行精準及時的檢查。

2024 年麥肯錫全球基礎設施圓桌會議重點強調，進階分析和人工智慧具有巨大的變革潛力，可以提升基礎設施資產管理的各個階段，從初始設計到最終退役。在本次會議上對產業領袖，進行的一項調查顯示，營運和維護被認為是人工智慧潛力最大的領域，獲得了 38% 的受訪者投票，與客戶互動並列第一。與會者分享了許多引人入勝的真實案例，例如利用人工智慧模型智慧檢查其全部資產的一小部分（例如 10%），卻成功檢測到了比例極高（可能高達 25% 甚至更多）的潛在故障。

這使得數據能夠直接引導他們，找到最可疑或最脆弱的資產，而不是依賴覆蓋所有資產且效率低下的全面檢查計劃。然而，這些領導者也明智地提醒，要充分發揮這些顯著優勢，必須有效克服與資料品質、標準化，以及長期存在的資料庫孤島問題相關的重大挑戰。在許多成熟的組織中，關鍵的維護資料，通常分散在彼此獨立的系統中（例如，橋樑系統、路面狀況系統、排水系統等等）。人工智慧的本質決定了，它只有在能夠以統一和整體的方式存取，和分析所有相關數據時，才能發揮最佳作用。

令人鼓舞的是，一些具有前瞻性的機構，現在開始正面應對這一根本問題，他們建構了統一的數據湖，並實施了通用數據環境 (CDE)，這通常作為其更廣泛的數位孿生計劃的組成部分，我們將在後續報導中，更詳細地探討這一主題。

人工智慧助力路面監測

沒有什麼比路面坑洞帶來的刺耳震動，更讓駕駛者感到惱火了，這並非沒有道理。坑洞不僅令人煩惱，還會對車輛造成嚴重損壞，每年僅輪胎、輪圈和懸吊零件的維修費用，就高達數十億英鎊。更重要的是，坑洞還會帶來實際的安全隱憂，可能導致駕駛失控或危險轉向。因此，保持路面平整無缺陷，是道路管理部門的首要任務。然而，傳統的道路人工巡檢耗時費力，而且由於其性質，無法同時覆蓋所有區域，這意味著路面缺陷會在兩次巡檢之，間迅速發展和惡化。

人工智慧驅動的路面監測時代已經來臨。在英國，一些前瞻性的地方政府，已經開始試驗和佈署先進的人工智慧視覺系統，這些系統通常安裝在日常維護車輛上，用於自動檢測和分類路面缺陷。赫特福德郡就是一個特別值得關注的例子。在 2024 年至 2025 年期間，該郡試用了一套名為 ARRES Eye 的創新人工智慧掃描系統。這套系統由 Robotiz3d 公司開發，該公司是一家前景廣闊的新創企業，其前身是利物浦大學。ARRES Eye 設備設計巧妙，可以不顯眼地安裝在市政維護車輛的頂部。它結合了高解析度攝影機和雷射雷達（LiDAR）技術，在車輛日常行駛過程中，對路面進行精細掃描。車載人工智慧軟體，會即時處理這些數據，不僅能辨識明顯的坑洼，還能辨識更細微的缺陷，例如裂縫、車轍，甚至是輕微的路面損壞區域 —— 這些往往是未來坑洞的前兆。

極為重要的是，該系統能夠精確測量，每個檢測到的缺陷的尺寸、地理位置和嚴重程度，並將這些資訊清晰地顯示在儀錶板上，供公路工程師查看和處理。透過對同一路段進行長期反覆的系統性監測，該系統能夠精準追蹤裂縫的擴展速度，或輕微缺陷的惡化程度，從而有效地為那些若不及時處理，便會演變成嚴重坑洼的路段提供寶貴的「預警系統」。正如赫特福德郡公路執行委員菲爾·比比（Phil Bibby）所言，面對坑洼這一頑疾，「預防勝於治療」。

透過使市政部門，能夠及早修復小裂縫或輕微路面缺陷（例如，透過快速且相對經濟的密封劑施工），他們可以防止這些缺陷惡化成，足以扎破輪胎的坑洞，從而避免最終需要進行更大、更麻煩、成本更高的維修。ARRES Eye 試驗已展現出巨大的潛力，能夠有效地將市政車輛，變成一支流動巡檢隊伍，持續不斷地收集高品質的路面狀況資料。而這些數據在過去很難大規模獲取，成本也極為高昂。

日本也積極利用人工智慧技術，來解決其龐大且交通繁忙的高速公路網路中，普遍存在的路面缺陷問題。東芝公司最近推出了一款，專為路面異常偵測設計的先進人工智慧系統。該系統能夠從車輛以正常車速行駛時，安裝的攝影機拍攝的影像中，精準辨識坑洞和其他缺陷。令人印象深刻的是，它採用了一種弱監督學習方法。這意味著人工智慧，只需使用一個僅標註為「有坑洞」或「無坑洞」的圖像資料集進行訓練，而無需工程師費力地在數千張訓練圖像中，為每個坑洞繪製精確的邊界框。據東芝公司稱，這種創新方法大幅減少了準備訓練資料所需的時間和精力 —— 最多可減少 100 倍 —— 並且顯著簡化了系統，在不同類型道路和不同條件下的應用。

在與中央日本高速公路公司（NEXCO Central）進行的廣泛試驗中，該人工智慧系統展現了其透過車載攝影機，即時高精度偵測路面坑洞的能力。其最終願景是實現全自動、連續的巡檢：每當維修車、巡邏車，甚至是配備專用設備的車隊車輛，行駛在高速公路上時，其攝影機在人工智慧的智慧引導下，持續監測路面狀況，並即時標記任何新出現的問題。考慮到 NEXCO Central，僅在 2019 年一年內，就記錄了約 3200 個，足以導致車輛失控的坑洼，顯然迫切需要更有效的早期檢測方法。

正如 NEXCO 的工程師所指出的，坑洼在初期往往「路面上幾乎沒有任何痕跡」，但一旦滲水和重型車輛的持續衝擊造成破壞，坑洼就會以驚人的速度發展。人工智慧為高速公路營運方，提供了及時發現那些「不易察覺的跡象」的有力機會。正如東芝公司簡潔地指出，這項技術可以「實現對需要緊急維修的坑洼的早期檢測，從而有助於維持高速公路的穩定運行。」

機器人與人工智慧在道路維護的應用

將人工智慧的分析能力，與機器人的實體能力結合，為高速公路養護開闢了更多令人興奮，且具有變革性的可能性。我們正超越簡單的遠端辨識問題，邁向真正自主修復問題的誘人前景。總部位於英國的新創公司 Robotiz3d，正是 ARRES Eye 路面掃描系統背後的創新團隊，正處於這一發展的前沿，積極致力於研發他們雄心勃勃地，稱之為世界上首個自主坑洼修復機器人的產品。2023 年 11 月，他們發布了一款原型機器人，利用先進的人工智慧技術，自主定位路面上的裂縫和坑洼，然後現場進行物理密封或填充，整個修復過程無需人工干預。

這款開創性的機器人，整合了先進的缺陷檢測技術（包括高解析度攝影機和 3D 掃描儀，可精確繪製缺陷幾何），並配備靈巧的機械手臂或精密點膠系統，能夠對裂縫進行密封，或對坑洞進行適當的修補。非常重要的是，引導機器人的 AI 系統，不僅能夠辨識並處理顯而易見的、已成型的坑洼，還能評估並預測一系列缺陷的嚴重程度，和未來發展趨勢，其主要目標是在小問題（例如初期裂縫或輕微表面磨損）惡化成危險的大坑之前，將其修復。這種預測性和主動性的方法，結合自動化的高效性，可望大幅提昇道路維護的效率，並減少對交通的干擾。（3S Market：台灣也有類似的技術應用，只是，是否比這篇報導所描述的更先進，不得而知。不過，最大的差別是很多的技術應用，國外都會積極的像這邊報導一樣，公開宣傳。而台灣，除非你碰到，否則根本不知道。）

與其被動地派遣人工人員，在坑洼形成後進行修補（通常需要在交通高峰期封閉車道），我們可以設想，未來一支由機器人系統組成的隊伍，可以持續、安靜地巡邏道路網絡，例如在非高峰時段的夜間，勤勉地密封新出現的裂縫，並在坑洼初現時就進行修補。Robotiz3d 的系統，也會仔細收集所有已辨識和修復缺陷的詳細幾何數據，並將這些寶貴的資訊，回饋給人工智慧的預測演算法。這反過來又可以幫助地方政府更好地「優先考慮預防性維護」策略，從而電視道路老化模式和脆弱區域。實際上，每一次機器人修復，也相當於一個詳細的檢測數據點，有助於不斷提升對路網健康狀況的了解。雖然這種先進的機器人維護系統，目前仍處於試驗階段，尚未廣泛佈署，但它們清楚地顯示，未來「自癒道路」的概念，不再是遙遠的科幻幻想，而是一種實用的、人工智慧驅動的維護策略。

正如英國研究與創新署（UKRI，此類創新項目的主要資助方）所指出的那樣，這些技術最終有可能「減少傳統道路維修所需的時間、成本、二氧化碳排放和材料浪費」，同時顯著延長道路使用壽命 —— 對於那些預算緊張且永續發展目標日益嚴格的基礎設施機構而言，這無疑是一項極具吸引力的四重優勢。

除了無所不在的坑洞之外，人工智慧在維護各種其他關鍵公路資產方面，也展現了其價值。對於雄偉的橋樑而言，基於人工智慧的高解析度照片影像分析（這些照片通常由無人機或專用檢測車輛高效拍攝）正在顯著加快檢測細微裂縫、腐蝕、混凝土剝落，或鬆動組件等繁瑣過程。以往，訓練有素的結構工程師，需要花費數小時甚至數天的時間，費力地仔細查看大型橋樑檢測的數千張圖像，而人工智慧視覺模型只需幾分鐘，即可突出顯示潛在的問題區域，使專家能夠將寶貴的時間，集中於對最關鍵部位進行詳細的驗證和評估。

在繁忙的維修場地，人工智慧正被應用於預測諸如除雪車、撒鹽車或複雜的道路施工機械等關鍵設備，何時可能需要維修或保養（這是車隊管理中預測性維護原則的經典應用，確保設備在最需要時可用）。此外，通常由對話式人工智慧驅動的數位維護助手，也開始湧現。例如，想像一下，現場技術人員可以透過簡單的語音或文字介面，向人工智慧聊天機器人，查詢修復特定類型故障的最佳標準程序，或立即檢索他們正在操作的，特定設備的完整歷史維護記錄和技術規格。

更智慧的維護規劃

人工智慧在解決複雜的最佳化問題方面也表現出色，這項能力對於公路維護活動的策略性調度非常重要。道路管理部門始終面臨著一項微妙的平衡：既要進行必要的維修和升級，又要努力將不可避免的交通中斷降至最低。眾所周知，如果可以避免，沒有人希望在通勤高峰時段，看到車道因維護而封閉。人工智慧演算法可以透過仔細分析歷史和即時交通模式，以及優先維護需求清單，為尋找最佳道路施工窗口提供強有力的支援。

在英國，國家公路局最近舉辦了一項創新競賽，目的在透過應用人工智慧，來改善道路施工規劃。2023 年底，三個極具前景的試點計畫入選，每個計畫都致力於利用人工智慧，來減輕必要的道路施工，對駕駛員和當地社區的不利影響。其中一個專案正在開發，一種人工智慧規劃工具，目的在更智慧地安排道路施工。例如，這可能包括辨識同一地理區域內，不同的維護任務集群，這些任務可以有效地捆綁在一起，並在一次管理良好的道路封閉下同時執行，從而避免反覆單獨封閉道路帶來的不便。

另一種方法是利用預測交通流量數據，確保僅在對交通影響最小的時段，實施車道封閉。本次大賽的另一個獲獎方案，是將先進的人工智慧文字分析技術應用於公眾回饋 —— 本質上，人工智慧會梳理來自社群媒體平台、官方投訴記錄和社群論壇的大量數據，以準確評估公眾情緒，並辨識與正在進行或已結束的道路施工相關的具體痛點。

透過精準了解道路施工中，哪些方面最令公眾感到不滿（常見原因包括指示牌不清晰或令人困惑、意外且長時間的延誤，以及缺乏及時資訊），公路管理部門可以調整其做法和溝通策略，從而更加關注並積極回應公眾的訴求。Costain 和 Kier 等大型工程建設公司，以及 Alchera Technologies 和 WordNerds 等專業人工智慧公司，積極參與這些試驗，清楚地展現了傳統土木工程專業知識與尖端資料科學的融合。國家公路局正對這些人工智慧試驗進行策略性投資，其最終目標是使所有維護活動「更快、更安全、更少干擾」，這與其「數位化公路」的整體願景完美契合。

國家公路局發布的「喬治的一天」情景，生動地展現了這一雄心勃勃的願景，以此闡釋其對 2025 年（及以後）的願景。在這個生動的故事中，維護團隊負責人喬治有效地利用一套全面的整合數位工具，來管理她負責的公路資產：

一天早上，喬治收到資產監控人工智慧的自動警報。系統檢測到一座橋樑上存在一些細微的跡象，表明需要進行更仔細的檢查。她沒有立即派遣人工檢查人員（這可能存在安全隱憂，並需要立即封閉車道），而是首先佈署了一架無人機進行快速的遠端目視勘測。這種方法提高了團隊的安全，並避免了可能造成干擾的過早封閉車道。

無人機的 AI 分析報告，在一小時內傳回給喬治，清楚地辨識出橋樑結構上的一個一級（緊急）缺陷。由於預測系統很早就發現了這個關鍵缺陷（遠在任何災難性故障發生之前），喬治現在可以協調高效率及時的維修工作。她立即將所有相關數據，包括影像和 AI 評估結果，發送到區域營運中心（ROC）。
ROC 的先進營運系統會自動處理這些資訊。它智慧地安排夜間車道封閉進行維修工作，同時對通往施工現場的電子資訊標誌進行編程，提前向駕駛員發出清晰的警告，從而最大限度地減少交通中斷。該系統還會自動向專業的橋樑維護團隊，發送詳細的工作流程，和所有必要的技術資訊。
回顧當天的工作，喬治深感從以被動維修為主，轉向真正具有預測性的資產管理策略，大大提高了協調效率。維護活動不再是孤立的緊急反應處理，而是會根據已知的交通狀況、重大事件甚至天氣預報進行精心規劃，最終目的是「最大限度地減少干擾，提升客戶體驗」。

儘管這個願景，在完全整合方面或許仍略顯理想化，但它卻牢牢紮根於當今已廣泛應用且日趨成熟的技術：無處不在的物聯網感測器、先進的無人機技術、精密的 AI 影像分析、預測性調度演算法，以及無縫連接的數位化工作流程。它描繪了一幅令人振奮的未來高速公路維護藍圖：以數據驅動、高度主動和智慧自動化為核心，而非以人工為主、被動響應且效率低。

最後，必須強調此舉所帶來的巨大經濟和安全效益。主動辨識並修復基礎設施問題，防患於未然，不僅可以避免代價高昂的緊急維修，更重要的是，還能避免潛在的悲劇發生。

借助預測分析技術，及時發現並修復腐蝕的高速公路橋樑，可以避免橋樑意外坍塌，危及生命安全。透過積極主動的維護措施，始終保持良好路面狀況，可以大大降低因車輛打滑或失控，而導致事故的風險。

道路管理部門面臨的長期挑戰，始終在於如何及時辨識龐大路網中出現的問題，並合理分配有限的維護資源，優先解決最關鍵的需求。人工智慧正迅速成為土木工程師和資產管理人員，長期以來夢寐以求的強大助力。事實上，近期一項全面的歐洲研究甚至顯示，將先進分析技術廣泛應用於道路維護營運，預計將在顯著延長道路資產使用壽命的同時，確實節省每年 10% 至 20% 的維護支出。正是基於這些令人信服的理由，在眾多產業調查和研究中，基礎設施營運商始終將維護和資產管理，列為人工智慧策略投資的首選領域。

總而言之，將人工智慧融入公路維護實踐，有望使道路、橋樑和隧道更加安全，為用戶提供更平穩的駕乘體驗，並延長使用壽命 —— 這一切並非透過增加人工團隊的工作量來實現，而是透過賦予他們更智慧的工作方式，並輔以預測性洞察和強大的自動化工具來實現。

由於預測性維護的前瞻性，我們重要的公路資產得以保持更佳狀態；隨著智慧人工智慧系統越來越多地用於交通管理，從而提升安全性並優化交通流量，建構複雜智慧公路的下一個關鍵環節，在於如何以數位化方式設計、協調和管理這些複雜的系統，貫穿其整個生命週期。這直接引出了引人入勝且快速發展的數位孿生，及其與建築資訊模型 (BIM) 整合的領域。

與數位孿生和 BIM 的整合

大型公路基礎設施的設計、建造或升級，是一個極為複雜的過程。它涉及眾多利害關係人、錯綜複雜的物流挑戰、大量的材料，以及從初步勘測到最終調試始終如一的精準要求。傳統上，這需要大量的紙質圖紙、分散的軟體系統，以及設計、施工和營運階段之間資訊流的碎片化。然而，建築資訊模型（BIM）的出現，以及最近「數位孿生」概念的興起，正在徹底改變這一現狀，而人工智慧在釋放其全部潛力方面，發揮著越來越關鍵的作用。

在公路領域，數位孿生遠不止於一個靜態的 3D 模型。它是對實際公路資產甚至整個路網的動態虛擬表示，並會根據來自感測器、偵測、交通流量、天氣狀況和營運系統的真實世界數據不斷更新。另一方面，BIM 提供了一個包含豐富資料、基礎架構的實體模型 —— 即「設計狀態」或「竣工狀態」，其中包含每個組件的詳細資訊，包括其材料、規格和空間關係。當人工智慧與這些強大的數位框架結合時，增強規劃、優化設計、施工模擬、提升營運效率，和全生命週期資產管理的可能性，將發生真正的變革。這關乎創建一個回饋循環，虛擬模型能夠為實體現實，提供資訊並進行最佳化，反之亦然。

試想一下，在動工之前，就能模擬新車道配置，在數千種不同情境下，對交通流量的影響。想像一下，設計團隊利用人工智慧在複雜的 BIM 模型中，自動檢查地下管線和新排水系統之間的衝突，從而在設計階段發現代價高昂的錯誤。想像一下，無人機將數據傳輸到數位孿生模型中，近乎即時地監控施工進度，而人工智慧演算法則標記出，與計畫的偏差或潛在的品質問題。這就是人工智慧 (AI)、建築資訊模型 (BIM) 和數位孿生技術協同作用，為公路產業帶來的強大力量 —— 推動基礎設施開發和管理朝著更可預測、更有效率、更具韌性的方向發展。

動態模型的力量

公路專案的數位孿生模型的核心在於提供一個單一資料來源，一個協作平台，設計師、工程師、承包商、營運商和維護團隊，都可以連線並與實體資產的一致，且最新的虛擬副本進行互動。這個虛擬環境並非靜態不變，而是不斷演進的。在設計階段，人工智慧演算法可用於探索無數種設計方案，並針對材料使用、結構完整性、環境影響，或施工成本和工期等因素，進行最佳化。例如，由人工智慧驅動的生成式設計工具，可以根據工程師設定的參數，提出滿足特定性能標準，並最大限度減少材料用量的新型橋樑結構或立體交叉佈局。這些由人工智慧產生的方案，隨後可以在數位孿生環境中進行嚴格測試，模擬它們對交通荷載、地震事件或極端天氣的反應。

在施工過程中，數位孿生成為進度追蹤和品質控制的寶貴工具。來自現場勘測、無人機影像，以及施工設備上的物聯網感測器的數據，可以輸入到數位孿生模型中，使人工智慧能夠將實際施工進度，與設計 BIM 模型進行比較。任何差異、延誤或潛在的品質問題，都會自動標記出來，使專案經理能夠迅速採取糾正措施。此外，數位孿生還可用於模擬複雜的施工流程，協助優化物流、辨識潛在的安全隱憂，並確保施工有效率地進行。

這對於擁擠的城市地區，或環境敏感區域的專案尤其重要，因為在這些地區，最大限度地減少干擾非常重要。英國國家數位孿生計畫，由英國數位建築中心領導，倡導建構互聯數位孿生生態系統的願景，促進基礎設施領域的互通性和數據共享，從而釋放更大的社會效益。雖然全面實現國家數位孿生是長期目標，但各個公路計畫正越來越多地採用數位孿生原則。例如，英國新建的高速鐵路 2 號線 (HS2) 的部分路段，正在利用先進的 BIM 和數位建模技術，來管理其設計和施工的巨大複雜性，數位孿生思維的元素，也為其資產管理策略提供了指導。

一旦高速公路投入營運，數位孿生模型便會轉變為強大的資產管理，和營運工具。它持續接收來自交通感測器、結構健康監測系統（如預測性維護部分所述）、氣象數據和事故日誌的數據，從而提供高速公路性能和狀況的即時儀錶板。隨後，可以將人工智慧分析，應用於這些豐富的資料流，以動態優化交通流量，更準確地預測維護需求（如我們所見），模擬計劃中的道路施工或重大事件的影響，甚至在安全的虛擬環境中，訓練用於自動駕駛車輛導航和控制的人工智慧模型。例如，如果發生重大事故，營運人員可以使用數位孿生模型快速模擬各種改道方案，評估其對整個路網的影響，並在幾分鐘內實施最佳策略。在現實世界中實施任何變更之前，能夠在無風險的虛擬環境中，進行「假設分析」是一項巨大的優勢。

BIM 為基礎，AI 為智慧

建築資訊模型 (BIM) ，是建立高效高速公路數位孿生的基礎。BIM 不僅僅是 3D CAD，它更是一個協作過程，以數位模型為基礎，這些模型承載著關於實體設施和功能特性的智慧結構化資料。

對於高速公路專案而言，這意味著 BIM 模型，包含每個元素的詳細資訊 —— 從路面層和瀝青的具體配比，到橋面內部的加固，再到每個標誌、龍門架、感測器和排水涵洞的類型和位置。這一豐富的數據集為數位孿生提供了幾何和語義框架。

AI 在專案生命週期的各個階段，都能以多種方式提升 BIM 的價值。在早期設計階段，AI 可以輔助進行自動化合規性檢查，確保設計符合相關的規範、標準和環境法規。AI 工具可以分析 BIM 模型，在施工現場出現問題之前，辨識潛在的施工可行性問題或安全隱憂。隨著設計的推進，人工智慧可以自動產生用於成本估算和採購的工程量，從而提高準確性並節省大量時間。在施工過程中，人工智慧驅動的現場數據分析（通常由無人機或雷射掃描儀採集，並與 BIM 模型進行比對）可以自動進行進度驗證和品質保證檢查。例如，人工智慧可以將新橋墩的點雲掃描結果，與 BIM 設計進行比對，以確保其符合尺寸公差要求。

此外，將人工智慧與 BIM 整合，有助於更順暢地從施工階段，轉換到營運和維護階段。「竣工」BIM 模型融合了施工階段的所有數據（包括現場進行的任何修改），成為營運數位孿生的重要組成部分。維護團隊可以利用這個詳細的模型，結合人工智慧驅動的預測分析，以了解任何需要維護的資產的確切組成和歷史記錄。試想一下，維修工程師甚至在到達現場之前，就能透過平板電腦連線特定龍門架的完整 BIM 數據，查看其設計規範、安裝日期、完整的維護歷史記錄，以及任何即時感測器讀數。人工智慧能夠篩選並呈現相關的 BIM 數據，從而顯著提升資訊存取水準，進而大幅提高維護工作的效率和效果。Autodesk 和 Bentley Systems 等公司，正引領 BIM 軟體和雲端平台的開發，這些軟體和平台越來越多地融入人工智慧功能，以支援基礎設施生命週期中，這些增強型工作流程。挑戰往往在於確保不同軟體系統之間的資料互通性，並培養組織內部的數位化技能，從而充分利用這些強大的工具。

人工智慧、BIM 和數位孿生技術的整合，並非僅僅為了技術進步本身，而是為了帶來確實可見的效益：設計更完善、更具韌性、管理更有效率的高速公路。它目的。在降低風險、控製成本，並最終為每天依賴此關鍵基礎設施的道路使用者，提供更優質的服務。隨著數據成為現代化基礎設施的命脈，這些由人工智慧賦能的數位化工具，正變得不可或缺。

連網自動駕駛汽車 (CAV) 與人工智慧

連網自動駕駛汽車 (CAV) 的出現，有望成為交通運輸史上，最具變革性的發展之一，而由人工智慧驅動的智慧高速公路，將在推動這一轉型過程中發揮關鍵作用。CAV 涵蓋一系列技術，從能夠彼此通訊（車對車或 V2V）和與基礎設施通訊（車對基礎設施或 V2I）的車輛，到能夠實現不同程度自動駕駛的車輛，最終實現完全自動駕駛（無人駕駛）。為了使這些先進車輛能夠安全、高效、可靠地運行，尤其是在複雜的混合交通環境中，基礎設施本身需要成為積極的參與者，共享資訊並協調行動 —— 而人工智慧正是實現這種智慧對話的關鍵推動力。

CAV 中的人工智慧，與智慧高速公路基礎設施中的人工智慧之間，存在著共生關係。車載人工智慧系統使車輛能夠感知周圍環境、做出駕駛決策並控制自身行駛。同時，高速公路基礎設施中的人工智慧，可以提供更廣闊的網路級視角，向自動駕駛汽車（CAV）傳遞超出其單一感測器探測範圍的關鍵資訊。這些資訊包括遠距離危險預警（例如，盲彎處的事故）、避開前方擁堵的最佳速度訊息，以及協同操作指令，例如並線或變換車道。這種由 5G 和邊緣運算等技術支援的車聯網（V2I）通信，可以顯著提升自動駕駛汽車的安全性、感知能力和效率。

不妨將其想像成道路本身為自動駕駛汽車，提供了一雙額外的眼睛和耳朵。自動駕駛汽車或許能夠熟練地應對其周圍環境，但高速公路基礎設施及其人工智慧驅動的交通管理系統，能夠洞察全局。它可以預測大規模的交通流量變化，識辨識數英里外橋面上的黑冰，或預測緊急車輛正在接近，並需要暢通的通行路線。將這種「情境感知」傳達給自動駕駛汽車，可以讓它們做出更明智、更積極主動的決策，從而實現更順暢的交通流、降低事故風險，甚至有可能提高道路通行能力，因為車輛能夠在自動編隊中更安全地行駛。

實現協同駕駛和提升安全性

人工智慧增強型智慧高速公路，支援自動駕駛汽車 (CAV) 的主要方式之一，是促進「協同駕駛」。這涉及車輛和基礎設施共享數據並協調行動，以實現互利共贏。例如，人工智慧驅動的交通管理系統，可以偵測到行駛車道上的故障車輛。它將立即將此資訊廣播給所有接近的連網車輛（包括配備高級駕駛輔助系統 (ADAS) 的人工駕駛車輛，和完全自動駕駛的 CAV），建議它們提前變換車道。對於 CAV 而言，此資訊可以觸發自動變換車道操作，平穩且安全地完成。同時，系統可以調整可變限速，並指示匝道控制器暫時減少該路段的車流量，為救援服務創造更安全的條件。

人工智慧演算法對於管理「混合交通」環境也非床重要，在這種環境中，自動駕駛汽車與人工駕駛的汽車、自行車和行人共享道路。這可以說是 CAV 部署面臨的最大挑戰之一。智慧基礎設施能夠提供安全保障。配備雷射雷達和攝影機等感測器的 AI 驅動路側單元（RSU），可以監控複雜的十字路口或人行橫道，探測到自動駕駛汽車（CAV）車載感測器可能因障礙物或惡劣天氣而暫時遺漏的弱勢道路使用者。這些資訊隨後可以傳遞給 CAV，提示其採取規避措施或安全停車。

英國的互聯自動駕駛（CAM）測試平台等專案，正在創建複雜的真實和模擬環境，用於對這些車聯網（V2I）互動進行嚴格的測試和驗證。這些測試平台通常包含配備先進感測，和通訊技術的公共道路路段，使開發人員能夠在智慧基礎設施的支援下，觀察其 CAV 在真實場景中的表現。

此外，人工智慧在智慧高速公路的應用，也有助於優化 CAV 的運作效率。例如，「綠燈最佳速度建議」（GLOSA）系統可以利用人工智慧預測交通號誌的配時，並建議連網車輛以理想速度接近路口，從而在綠燈時到達，減少不必要的啟停，節省燃油，並改善空氣品質。

對於貨運和物流而言，人工智慧賦能的基礎設施，可以支援卡車編隊行駛，即多輛自動駕駛卡車緊密行駛，以降低空氣阻力和油耗。智慧高速公路可以指定專用車道或時間段用於編隊行駛，監控其行駛進度，並提供有關安全進出點的資訊。例如，歐洲的 ENSEMBLE 計畫，專注於在歐洲高速公路上，展示多品牌卡車編隊行駛，強調了標準化通訊協訂，和基礎設施支援對此類操作的重要性。

Klacci 凱樂奇交通運輸業解決方案

面向自動駕駛未來的基礎設施準備

隨著自動駕駛技術的成熟，對高速公路基礎設施的需求也將不斷變化。人工智慧對於管理這項轉型非常重要。利用人工智慧技術增強的高速公路數位孿生模型，可以作為新型自動駕駛汽車（CAV）演算法和車聯網（V2I）應用的虛擬試驗場，在實際佈署前，以安全且經濟高效的方式進行廣泛測試。這包括模擬自動駕駛汽車，如何與新型智慧基礎設施交互，例如電動自動駕駛汽車的動態無線充電車道，或自動駕駛接駁車專用走廊。

人工智慧在維護自動駕駛汽車，所依賴的基礎設施資料的完整性方面，也將發揮非常重要的作用。高清（HD）地圖對於自動導航非常重要，它提供有關車道線、道路幾何形狀、標誌等詳細資訊。人工智慧可以利用從基礎設施感測器，甚至自動駕駛汽車自身（眾包地圖）收集的數據，持續更新這些高清地圖，從而確保其準確性和可靠性。如果設置了臨時施工區域，或車道線被遮擋，人工智慧驅動的基礎設施可以快速檢測到這些變化，並更新高清地圖，並將新資訊廣播給該區域內的自動駕駛汽車。這種「自癒」地圖功能，對於安全自主運作非常重要。

開發強大的網路安全措施（其中也高度依賴人工智慧）非常重要。隨著車輛和基礎設施的互聯程度日益加深，它們也成為網路攻擊的潛在目標。我們需要基於人工智慧的入侵偵測系統，來監控車對車（V2V）和車對基礎設施（V2I）通訊中的惡意活動，從而確保資料交換的完整性和可靠性。大眾對自動駕駛汽車（CAV）的信任，將很大程度上取決於車輛，及其配套基礎設施的安全性和可靠性，是否得到充分驗證。諸如 5G 汽車聯盟（5GAA）之類的組織，正在努力製定互聯出行安全可靠通訊的標準，並認識到人工智慧將是管理這些複雜網路的關鍵組成部分。

本質上，人工智慧在智慧高速公路中，扮演著非常重要的橋樑角色，使自動駕駛汽車能夠充分發揮其潛力。它不僅能夠容納這些新型車輛，還能與它們積極協作，從而為所有人創造一個更智慧、反應更迅速、最終也更安全的道路環境。自動駕駛汽車普及之路將是一個漸進的過程，但人工智慧驅動的智慧基礎設施，正在為未來的自動駕駛交通生態系統，奠定必要的基礎。

人工智慧在公路設計與施工的應用

儘管目前公路人工智慧的應用，主要集中在營運和維護方面，但其變革潛力早在設計和施工階段，就已經顯現。規劃、設計和建造新公路，或升級現有公路是一個複雜的過程，涉及地質勘測、環境影響評估、結構工程、材料科學，以及精細的專案管理。人工智慧正逐漸成為一種強大的工具，能夠在關鍵的營運前生命週期中提高效率、優化設計、提升安全性，並降低成本和環境影響。

傳統上，公路設計主要依賴既定的工程原理、標準規範，以及設計師的經驗累積。雖然這種方法有效，但耗時較長，且在考慮眾多交互作用的變數時，未必總能得出最優解。人工智慧，特別是機器學習和生成式設計等技術，能夠探索更廣闊的設計空間，分析複雜的資料集以指導設計選擇，並實現重複性任務的自動化，從而使工程師能夠專注於更高層次的問題解決和創新。同樣，在建築領域，人工智慧可以幫助改善現場管理、資源分配、進度追蹤和安全監控，從而使專案交付更加可預測、按時且在預算範圍內。

在這些早期階段應用人工智慧，並非為了取代人類的專業知識，而是為了增強其角色。人工智慧演算法可以處理大量的岩土工程資料，並從中發現規律，從而更準確地預測地質條件，幫助設計更穩定的地基，避免在挖掘過程中出現代價高昂的意外情況。人工智慧可以分析歷史專案數據，辨識風險因素，並改善成本和進度預測。它甚至可以協助設計更具環境友善性的路線，最大限度地減少對棲息地的破壞，或降低對附近社區的噪音污染。

利用人工智慧優化路線和結構設計

公路開發中最早期也是最關鍵的階段之一，是路線選擇和路線設計。這涉及平衡諸多因素：地形、地質、土地徵用成本、環境限制、與現有路網的連接以及預計的交通需求。人工智慧可以分析這些多方面的數據集，包括地理資訊系統 (GIS) 資訊、地形雷射雷達掃描數據，和生態調查數據，從而幫助工程師比人工方法更快、更全面地辨識和評估潛在的路線方案。例如，人工智慧演算法可以經過訓練，辨識出能夠最大限度減少土方工程量（挖填量）、減少橋樑和隧道等昂貴結構數量，或避開環境敏感區域的路線，同時滿足規定的設計速度和安全標準。

在結構設計領域，尤其是在橋樑、立體交叉和擋土牆等複雜構件的設計中，人工智慧正在實現更高水準的最佳化。生成式設計是一種涉及人工智慧的迭代設計過程，它允許工程師定義一系列設計目標、限制條件（例如材料屬性、荷載條件、製造方法）和性能標準。然後，人工智慧會探索大量潛在的設計方案，通常會產生人類設計師，可能未曾想到的創新形式，這些方案在強度、重量和材料效率方面都進行了高度優化。

這些由人工智慧產生的設計方案，隨後可由工程師使用傳統分析工具，進行進一步優化和驗證。這種方法能夠打造出更輕、資源利用效率更高的結構，其強度與傳統設計方案相比毫不遜色，甚至更高，有助於降低成本並提升永續性。軟體公司正日益將這些人工智慧功能，嵌入其結構設計和分析套件中，使其更易於工程公司使用。

此外，人工智慧還可以用於學習現有基礎設施的效能。例如，透過分析老舊橋樑結構健康監測系統的數據，人工智慧模型可以辨識出哪些設計特徵，或材料選擇已被證明更耐用，反之亦然，哪些會導致過早損壞。這種回饋循環可以指導新結構的設計，從而創造出更具韌性、使用壽命更長的公路。這種以人工智慧驅動的、基於實際資產性能的洞察為指導的「耐久性設計」方法，對於確保公路基礎設施的長期永續性非常重要。

提升施工效率和安全性

設計定稿後，人工智慧在施工階段仍能持續發揮顯著優勢。高效率的專案管理是公路建設成功的關鍵，而人工智慧可以為規劃、進度安排和資源分配，提供強大的工具。機器學習模型可以分析歷史專案資料（包括以往的進度安排、資源使用和延誤），從而更準確地預測新專案中的潛在瓶頸或風險，使專案經理能夠制訂更切合實際的時間表和緊急預案。人工智慧還可以優化施工設備和人員的佈署，確保資源在正確的時間出現在正確的地點，最大限度地減少閒置時間，提高生產效率。

在施工現場，人工智慧驅動的電腦視覺技術，正被用於進度監控和品質控制。配備攝影機的無人機可以定期勘測現場，人工智慧演算法可以分析收集到的影像，自動追蹤專案進度與計畫的偏差，辨識與設計方案的差異（通常透過將現場掃描影像與 BIM 模型進行比較），甚至檢測潛在的品質問題，例如組件安裝不當或超出規定公差。這種自動化監控系統為專案經理提供了近乎即時的現場活動視圖，使他們能夠在問題升級之前迅速解決。例如，人工智慧可以分析無人機拍攝的影像，計算土方移動量或瀝青鋪設量，從而核實承包商的申報數據，確保進度款的準確性。

建築工地的安全非常重要，而人工智慧可以顯著提升工作環境的安全性。人工智慧驅動的影像分析，可以監控現場是否有不安全行為，例如工人未穿戴合適的個人防護裝備 (PPE) 或進入限制區域。該系統可以向現場主管發出即時警報，以便他們立即採取干預措施。人工智慧還可以分析重型設備上的感測器數據，檢測操作員疲勞或不安全操作的跡象，從而有效預防事故。此外，人工智慧還可用於分析險情報告，辨識模式和潛在風險因素，從而制訂積極主動的安全干預措施和培訓計畫。

使用由人工智慧引導的自主或半自主施工設備，還可以減少人員從事危險作業，例如高空作業或近距離接觸重型機械。雖然完全自動化的施工現場距離實現還有一段路要走，但人工智慧正在穩步提升現代施工機械的性能和安全性。

人工智慧在高速公路設計和施工中的應用，正在加速推進，這主要得益於其顯著的優勢，例如提高效率、優化設計、增強安全性和降低成本。隨著更多數據的獲取和人工智慧演算法的日益完善，我們可以期待更多創新應用的湧現，最終打造出不僅運營更加智能，而且從設計之初就更加智能的高速公路。

人工智慧助力能源效率與永續發展

應對氣候變遷並向更永續的實踐轉型，已成為全球迫切需求，這深刻影響著各個產業，公路基礎設施也不例外。公路本身就具有顯著的環境足跡 —— 出去從建造和維護過程中消耗的能源，到車輛行駛產生的排放，再到照明和營運系統的影響。

人工智慧正成為提升公路能源效率和環境永續性的關鍵推動力量，它提供創新解決方案，以減少碳排放、優化資源利用並促進更綠色的交通生態系統。

人工智慧能夠分析複雜系統、識別低效環節並優化運營，使其在應對公路領域的永續發展挑戰方面具有獨特的優勢。這包括優化交通流量以減少車輛的油耗和排放，實現更智慧的公路照明和營運基礎設施能源管理，甚至支援將再生能源整合到公路環境中。此外，如同在設計和維護方面所討論的，人工智慧可以幫助選擇更永續的材料，優化施工流程以減少浪費，並延長基礎設施資產的使用壽命，從而減少資源密集型重建的需求。

正如國家公路局的尼克哈里斯所提到的，「淨零排放」目標的推進，是這些創新的強大驅動力。人工智慧提供的智慧能夠幫助我們，超越漸進式改進，實現系統性變革，進而大幅降低公路網路對環境的影響。這不僅包括減輕負面影響，還包括積極利用公路基礎設施，來支持更廣泛的永續發展目標，例如促進向電動出行的轉型。

優化交通以降低排放和燃料消耗

人工智慧促進永續發展最直接的方式之一，是優化交通流量，從而降低燃油消耗和車輛排放。擁塞是造成燃油浪費和污染加劇的主要原因，因為車輛會在走走停停的交通中，怠速或低效率行駛。如前所述，人工智慧驅動的交通管理系統，能夠透過預測和預防交通瓶頸、動態調整限速、優化交通號誌配時，以及為駕駛員提供即時資訊，以選擇更有效率的路線，從而顯著解決交通擁堵。納許維爾的 CIRCLES 計畫，便是這一潛力的絕佳例證，該計畫利用配備人工智慧的汽車優化交通流量，並提高燃油效率。透過減少急加速和急煞車的發生，人工智慧驅動的交通優化能夠直接降低油耗，並相應地減少二氧化碳、氮氧化物和顆粒物的排放。

人工智慧還可以在推廣環保駕駛行為方面發揮作用。連網汽車平台（可能與智慧高速公路基礎設施整合）可以利用人工智慧，為駕駛員提供個人化的回饋和指導，幫助他們更有效地節能駕駛（例如，更平穩地加速、保持最佳速度）。對於車隊營運商而言，人工智慧驅動的路線優化工具，可以規劃出行駛里程最短、避開擁塞路段的路線，從而顯著節省燃油，並減少車隊的排放。這一點對於重型貨車來說尤其重要，因為它們對交通運輸排放的貢獻不成比例。

此外，人工智慧可以支援目的在減少交通需求，或引導出行方式轉向更永續方式的政策。例如，人工智慧可用於分析交通模式，並辨識有效動態道路收費方案的機會。在動態道路收費方案中，通行費會根據擁塞程度，或車輛排放標準而變化，從而鼓勵錯峰出行或使用更乾淨的車輛。人工智慧還可以透過確保與高速公路網路更好的連接，以及向乘客提供即時訊息，幫助規劃和優化公共交通服務，使其成為比私家車更具吸引力的替代方案。

公路基礎設施的智慧能源管理

除了車輛排放之外，公路基礎設施本身的運作，也消耗大量能源，主要用於照明、標誌、隧道通風和控制中心。人工智慧為優化能源使用，提供了重要機會。例如，智慧路燈系統可以利用人工智慧，結合運動感測器和即時交通數據，動態調節照明亮度。人工智慧可以調暗無車路段的燈光，僅在車輛接近時才調亮，而不是整夜將整條高速公路都開到最大亮度，從而在不影響安全的前提下大幅節省能源。這些系統還能預測照明設備的維護需求，確保其有效運作並在故障前及時更換。

隧道由於需要持續照明和通風，是主要的能源消耗場所。人工智慧可以根據即時狀況優化能源使用。人工智慧演算法可以監測隧道內的空氣品質和交通密度，並相應地調節通風扇轉速，從而在確保安全的同時，最大限度地降低能耗。同樣，人工智慧可以管理可變資訊標誌，和其他電子設備的電源，並有可能將其與高速公路旁，安裝的太陽能電池板等，當地可再生能源整合。

人工智慧對於管理高速公路沿線，日益成長的電動車 (EV) ，充電基礎設施需求也非常重要。由人工智慧管理的智慧電動車充電站，可根據電網狀況（例如，在再生能源充足且價格低廉時增加充電量）、使用者需求和車輛電池狀態優化充電計劃。人工智慧還可以幫助駕駛員，找到可用且相容的充電站，預測充電時間，並管理排隊情況，從而使長途電動車旅行更加便捷高效。一些未來概念甚至設想了動態無線充電車道，電動車可以在行駛過程中充電，人工智慧將管理電力輸送，以確保效率和安全。這將需要車輛、充電基礎設施和整體能源管理系統之間，高度精確的協調，而這一切都由人工智慧統籌。

將人工智慧整合到高速公路能源管理系統中，不僅僅是為了節省成本；它是建立真正永續交通生態系統的關鍵組成部分。透過智慧控制能源消耗，並促進清潔能源和電動出行的普及，人工智慧正在幫助未來高速公路，鋪就一條更綠色的道路。

倫理考量、透明度和公眾信任

當我們熱情擁抱人工智慧，在公路領域變革的巨大潛力時，我們必須始終保持高度的倫理意識，重視演算法透明度的必要性，並始終牢記維護公眾信任的重要性。人工智慧為提升安全性、效率和永續性，提供了前所未有的機會，但將如此強大的技術應用於公共領域，也伴隨著固有的責任和潛在風險，必須積極應對。人工智慧系統在道路上所做的決策，會對個人生活產生深遠的影響，從確定交通流量、發出超速警報，到影響事故應對，甚至塑造我們日常使用的基礎設施的設計。

核心挑戰在於確保人工智慧系統的開發和佈署方式公平、公正、負責，並符合社會價值。這需要多管齊下的方法，包括健全的監管框架、行業最佳實踐、持續的公眾對話，以及開發者和營運商在人工智慧生命週期的各個階段 —— 從數據收集和模型訓練到佈署和持續監控 —— 優先考慮倫理原則的承諾。如果沒有這種有意識且協調一致的努力，人工智慧就有可能在無意中延續現有的偏見，製造新的不平等形式，侵蝕隱私，或以不透明且公眾難以理解的方式運行，從而損害其承諾帶來的益處。

建立和維護公眾信任並非事後考慮；它是人工智慧在智慧高速公路中，成功和廣泛應用的基本前提。人們需要確信這些智慧系統，正在為他們的最佳利益服務，他們的數據得到了負責任的處理，並且在出現問題時有明確的補救機制。這種信任不能想當然地獲得；它必須透過可證明的透明度、堅定不移的問責制和對倫理行為的明確承諾來贏得。

消除偏見，確保公平

人工智慧領域最重大的倫理問題之一，是演算法偏見的可能性。人工智慧模型透過資料學習，如果用於訓練模型的資料，反映了現有的社會偏見（例如，與人口統計、社會經濟地位或地理位置相關的偏見），那麼人工智慧系統可能會在無意中，延續甚至放大這些偏見。在智慧高速公路的背景下，這可能以多種方式體現。例如，人工智慧驅動的交通管理系統，可能會根據反映過去歧視性城市規劃的歷史數據，不成比例地引導車輛流經某些社區。用於交通執法的預測性警務演算法，如果設計和審核不周，可能會不公平地針對特定社區。

即使是基於人工智慧的坑洞檢測系統，如果主要使用來自富裕地區的資料進行訓練，也可能難以有效辨識服務不足社區的缺陷，從而導致道路維護的不公平現象。

解決演算法偏見需要在人工智慧開發和佈署的每個階段，都做出共同努力。這包括：

多樣化且具代表性的資料：確保訓練資料集盡可能多樣化，並能代表人工智慧系統將服務的全體人群。這可能涉及積極尋找並納入，來自代表性不足群體和地區的數據。
偏見檢測和解決技術：在人工智慧模型開發和佈署之前，採用先進的技術方法，來檢測和解決其中的偏見。這可能涉及公平感知機器學習演算法，以及針對不同人口統計亞群體進行嚴格測試。
人工監督與稽核：建立清晰的流程，對人工智慧驅動的決策進行人工監督，尤其是在那些會產生重大影響的決策上。由獨立機構定期對人工智慧系統進行審查，有助於辨識和解決佈署後，出現的任何新出現的偏見或意外後果。
利害關係人參與：在整個設計和實施過程中，積極與不同的社區團體和利害關係人互動，了解他們的顧慮，並確保人工智慧系統符合他們的需求和價值觀。

目標是確保智慧高速公路的效益得到公平分配，並且人工智慧系統不會造成新的不利影響或歧視。這需要秉持「公平設計」的理念，將倫理考量融入這些智慧系統的架構中。

透明度、可解釋性和問責制

為了讓大眾信任人工智慧系統，他們至少需要從宏觀層面，了解這些系統如何做出決策 —— 這個概念通常被稱為「可解釋性」或「可理解性」。許多先進的人工智慧模型，特別是深度學習網路，可以像「黑箱」一樣運行，即使是其創建者，也無法立即理解特定輸出背後的邏輯。

雖然實現高度複雜模型的完全可解釋性，可能具有挑戰性，但必須努力開發能夠提供對其決策過程有意義見解的技術，尤其是在這些決策對公眾產生重大影響的情況下。例如，如果人工智慧系統重新規劃交通路線，或標記車輛可能存在違規行為，就應該有辦法了解導致該決定的關鍵因素。

透明度也延伸到資料的收集、使用和保護方式。公民有權了解哪些數據被收集，包括他們的旅行和旅行模式，這些數據是如何匿名化的（如果有的話），誰可以存取這些數據，以及這些數據被用於什麼目的。清晰的資料治理政策、強大的隱私權保護技術（例如聯邦學習或差分隱私）以及遵守資料保護法規（例如歐洲的 GDPR）非常重要。公開的儀錶板或報告，展示人工智慧系統的運作，及其使用的資料類型，也有助於提高透明度。

問責制是信任的基礎。當人工智慧系統捲入事故或做出錯誤決策時，必須明確責任歸屬和補救機制。這涉及到明確責任主體 ── 是人工智慧開發者、佈署機構，還是負責監管系統的人工操作員？建立清晰的法律和監管框架，以應對人工智慧驅動系統的責任問題，是全球政策制訂者和法律專家，正在努力解決的持續挑戰。此外，公民需要有便利的管道，對人工智慧系統的決策提出申訴，或報告其運作上的疑慮。這可能包括設立監察員服務機構，或專門負責監督公共部門，人工智慧佈署的獨立審查委員會。缺乏明確的問責機制，大眾對人工智慧驅動的智慧高速公路的信心將依然脆弱。

制訂人工智慧國際標準和倫理準則，例如經合組織、聯合國教科文組織和歐盟《人工智慧法》提出的標準和準則，為各國政府和產業提供了寶貴的框架。在公路領域採納這些原則，並將其轉化為具體實踐，對於促進負責任的創新，以及確保人工智慧以有益和值得信賴的方式，服務於人類非常重要。