| 光林智能以邊緣 AI、車聯網與感測融合打造下一代路口智慧號誌 |
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| 最後更新時間：5月 | 15日 , 2026 |
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| 隨著自駕車、5G 車聯網與智慧交通、智慧城市應用快速發展，傳統交通號誌正從單純的燈號控制設備，逐步轉型為具備感測、運算、通訊與即時決策能力的城市基礎設施。光林智能 LEOTEK 為光寶科技旗下子公司，是以智慧交通號誌與道路照明為核心的道路基礎建設解決方案提供商。公司自 1992 年起投入道路基礎建設服務，業務涵蓋北美、歐洲、中東、紐澳等 30 多個國家，近年光林智能進一步結合 AI 與 IoT 技術，整合智慧交通號誌、道路照明、儲能系統與電動車充電等城市基礎設施，並透過智慧燈聯網、AI 號誌系統與智慧維運平台，協助城市提升道路安全、交通效率與能源管理能力，推動道路基礎設施朝向智慧化與淨零轉型發展。 |
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光林智能在美國照明燈具與交通號誌市場已具備高度滲透率，其中在美國紅綠燈市場約有 70% 市佔率，也正因應北美基礎建設升級與車聯網發展趨勢，推動新一代智慧號誌系統。因此當城市啟動號誌汰換或升級時，光林智能可進一步提供具備 AI、車聯網、感測融合與遠端維運能力的 upgrade solution。而為了因應自駕車時代與北美基礎建設升級趨勢，光林智能正推動新一代智慧號誌系統，將邊緣 AI、攝影機、雷達、5G 車聯網通訊模組與自我診斷能力整合至號誌設備之中，讓傳統交通號誌升級為可即時感知道路狀態、支援車路協同與城市治理的智慧路側設備。
光林智能科技資深架構工程師鄒懷安受訪時表示，光林智能推出的智慧號誌系統的核心價值可分為效率、安全與低碳三大面向。首先，在效率方面，系統可支援綠波連動、即時自主適應號誌控制，以及更細緻的局部交通調控。傳統交通控制多半依靠尖峰與離峰時段預先設定不同號控時相，但真實道路環境經常受到突發車流、事故、施工、天候與城市路網結構影響。透過 NVIDIA 等邊緣運算晶片所帶來的 AI 運算能力，光林智能希望讓路口設備能即時掌握現場狀態，協助交通管理單位做出更精準的控制決策。
以號誌視角解決路口死角與弱勢用路人安全
安全是光林智能智慧號誌系統最重要的應用場景之一。鄒懷安表示，即使車輛本身搭載先進的 ADAS 輔助駕駛系統，仍會受到視角限制影響。當行人、腳踏車或其他弱勢用路人位於建築物後方、車輛死角或路口遮蔽區域時，車載感測器難以及時掌握風險。交通號誌位於路口中央或主要視角位置，天生具備觀察整個路口的優勢。光林智能希望透過號誌上的攝影機、雷達與感測融合技術，建立路口全局的即時數位化 mapping，並透過車聯網將風險訊息 broadcast 給周邊車輛，協助車端提前掌握死角中的行人、自行車或潛在碰撞風險。鄒懷安指出，這也是車聯網在自駕車與智慧交通場景中的重要應用。車輛本身看不到的風險，可由路側設備先行感知，再透過車對路側設備或車對車的通訊機制傳遞出去，提升整體道路安全。
單一感測器在真實道路環境中具有侷限。例如，可見光攝影機在雨天、霧天或低能見度環境下效果會受影響，因此光林智能也納入雷達等不同頻段的感測訊號作為補償。透過攝影機與雷達的 sensor fusion，系統可在邊緣端進行高維度 mapping，分析道路使用者的位置、速度與行進軌跡，進一步預估未來路徑，再透過標準訊息格式傳送至車聯網系統或交通管理平台。這樣的架構讓智慧號誌成為具備多模態感知能力的路側 AI 節點，協助城市交通管理從被動反應走向更主動的安全預警。
標準化訊息是車聯網規模化關鍵
標準化也是光林智能推動智慧交通應用的重要策略。鄒懷安表示，智慧交通牽涉車端、路側端、軟體平台、通訊設備與城市管理單位，若各家廠商各自使用不同資料格式，長期將難以擴大應用規模。以緊急車輛優先通行為例，若系統只在特定路口或特定縣市可用，跨區域後便會失去效益。因此，光林智能也關注 5GAA 等國際車聯網標準組織所推動的標準化訊息，期待讓路側設備與車輛、城市平台之間具備更高的互通性。鄒懷安以手機通訊作為比喻指出，系統能夠互聯互通，才有機會真正擴大規模；若設備只能在封閉場域或單一路口使用，最終難以形成城市級智慧交通網路。
All-in-one 設計減少重複建置與城市景觀負擔
在低碳與維運方面，光林智能希望透過 all-in-one design 減少城市設備重複建置。鄒懷安表示，許多城市路口目前同時裝設多支攝影機，分別服務警察局、都市計畫單位、交通單位或其他政府部門。每一支攝影機背後可能連到不同系統，也需要各自的網路、電源、箱體設備與維護流程。這種架構增加採購成本、施工成本與維運複雜度，也影響城市景觀。光林智能將自身定位為軟體 ISV，透過硬體整合與軟體能力，把交通號誌升級為可服務多種需求的邊緣智慧設施，協助城市降低設備冗餘、施工負擔與維護成本。
鄒懷安也提到，城市本來就是一個複雜體系，不同政府單位對路口設備有不同需求。光林智能希望透過整合式智慧號誌，讓同一個路口節點可同時支援交通管理、影像感知、車聯網通訊、流量統計與安全預警等多面向需求，減少重複施工與設備堆疊。除此之外，光林智能智慧號誌系統也具備 self-diagnosis 自我診斷能力。傳統交通燈或路燈故障時，往往需要交通單位派員巡查或等待民眾通報。光林智能認為，既然新一代號誌已具備聯網與邊緣運算能力，設備便應主動回報異常狀態。當燈具、通訊、電力或設備運作出現問題時，系統可即時傳送訊息至管理端，讓維運人員更快掌握狀況。搭配動態調光與能源管理功能，也能進一步支援城市減碳與智慧維運目標。
鄒懷安表示，光林智能的終極目標，是希望傳統交通設施能像 IT 設備一樣容易部署與使用。對維運端、監控端或施工端而言，設備應該要能快速安裝、連接、啟用，並在異常時主動回報狀態。
北美與台灣同步布局，推動城市級智慧交通驗證
鄒懷安表示，由於光林智能在美國交通號誌市場已有既有基礎，當城市進行汰換或升級時，便可提供具備 AI、車聯網、感測融合與遠端管理能力的經驗。相較於重新建置整套智慧號誌或智慧桿，光林智能是在既有交通基礎設施上進行升級，降低大規模改造所需的經費與施工阻力。鄒懷安進一步表示，智慧桿雖然也是一種 all-in-one 解決方案，但若要拆除原有設備、重新建立新系統，成本與施工門檻都相對較高。光林智能希望在有限條件下，協助城市升級既有交通號誌，使原本已存在的路口設備具備智慧化能力。
光林智能北美辦公室位於洛杉磯，並於當地設有倉儲與生產線，部分產品符合 Made in America 需求。鄒懷安透露，未來城市級 deployment 將以美國市場為重要起點，其中 Georgia 的 Peachtree Corners City 是光林智能重點示範場域之一。Peachtree Corners City具備自駕車測試道路、聯網設備驗證環境與資料收集場域，可讓車端、路側端與軟體應用進行測試與驗證。
鄒懷安認為，面對下一階段智慧城市發展，交通基礎設施將逐步走向「物理 AI」應用。未來 AI 需要理解真實世界中持續變動的路口狀態。當路口的車流、人流、號誌、天候與道路使用者行為都能被即時 capture 並轉換成正規化資料，AI 模型便能在模擬與現實之間持續學習，逐步逼近更理想的交通控制狀態。鄒懷安說明，過去許多交通模擬在現實中難以完全落地，原因在於真實城市道路條件遠比模型複雜。以非棋盤格城市路網為例，道路方向、車流分布、瓶頸路段與先天環境限制都會影響號誌控制成效。因此，若能透過智慧號誌持續蒐集路口狀態，並讓 AI 模型直接學習真實交通情境，將有助於提升未來智慧交通系統的適應能力。鄒懷安進一步表示，下一代智慧號誌的價值在於讓每一個路口都能成為城市狀態感測設備、支援車路協同、降低維運成本並提升道路安全的邊緣智慧設施。 |
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