| 中華電信串聯5G、物聯網與大數據，打造交通治理數位基礎(上) |
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| 最後更新時間：10月 | 2日 , 2026 |
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| 中華電信近年以行動通訊、固網、5G、雲端、物聯網與人工智慧等技術為基礎，將智慧交通服務延伸至鐵道數位孿生、輕軌防撞、交通影像辨識、大數據分析等多元交通應用領域。技術發展也逐漸從系統建置走向交通治理，協助管理單位掌握事件發生的起因、評估交通政策效益，並建立更具預測能力的交通決策機制。 |
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數位技術打造鐵道數位孿生
台灣許多既有鐵道設備建置時間相當久遠，號誌、列車控制與通訊系統分別來自不同國外供應商，系統介面、資料格式及維護方式缺乏一致性。當管理單位希望取得列車運行、設備狀態或故障資訊時，經常受到原廠封閉架構與既有通訊條件限制。
中華電信所參與的智慧鐵道數位孿生計畫，透過團隊自行研發車載模組，擷取列車電腦、駕駛員顯示單元及各項感測器資訊，再利用5G高頻寬與低延遲特性，將資料即時回傳至雲端平台。
透過這套架構，管理人員可以在列車行控中心同步查看列車駕駛員所見的儀表畫面，系統並將取得的行駛速度、允許速度、設備狀態與故障代碼等數據資料，於後端重新建構列車的數位分身，使行控、維修與調度人員建立一致的判斷基礎。
這項技術同時也支援多列車監看。管理人員可透過電子地圖追蹤不同列車的運行狀況，搭配可視化儀表板掌握關鍵數據。當設備發生異常時，平台可連結數位化故障處理手冊，引導維修人員依照程序進行檢查，並保留完整履歷資料，供後續事故調查與維運分析使用。
複合式定位突破既有鐵道限制
列車精確定位是智慧鐵道計畫面臨的另一項重要挑戰。管理單位通常僅能掌握列車位於哪兩個車站之間，卻難以持續取得精確座標。當列車在山區、隧道或偏遠路段遭遇土石流、異物撞擊及設備故障時，定位誤差可能延長救援與搶修時間。
為改善這項問題，中華電信整合GPS、陀螺儀、G-Sensor、列車電腦資訊及軌旁感測資料，再透過演算法交叉比對，建立鐵道專用的複合式定位技術。即使列車進入GPS 訊號較不穩定的區域，系統仍可根據列車運動狀態與軌道感應資訊修正位置。
中華電信企業客戶分公司北資通工程處林柏儔處長說明：「過去列車位置掌握不足，容易影響到站時間預估的準確性，當平台可以持續追蹤列車位置、速度與行駛狀態後，管理單位便能提升班次預測、調度管理及異常通報品質。」
從鐵道治理角度而言，列車數位孿生僅是整體架構的一環。列車端資料可先回傳至鐵道營運單位的雲端平台，再與票務、營運及維修資訊整合，進一步協助主管機關掌握全國鐵道運輸狀態。當號誌、列車、車站與維修資料逐步標準化後，鐵道管理便能由單一設備監控，進一步發展為跨系統治理平台。
AI 預測設備狀態，改善備品與維修管理
取得設備運行資料後，AI 可以進一步分析列車健康狀態。以車門系統為例，正常車門可能需要五秒完成關閉，若關閉時間逐漸延長至七秒、八秒，便可能代表機構磨損或控制系統出現異常。這類變化若能持續累積，系統便可在設備完全故障前預警。
中華電信企業客戶分公司專戶處陳政敏科長指出：「我們希望透過AI 模型分析故障代碼、操作時間與維修履歷，建立預防性維護機制，推估設備可能損壞的時間點及未來備品需求。對鐵路營運單位而言，備品採購涉及庫存、預算及折舊成本。若缺乏精確資料，往往只能增加安全庫存；當維護平台可以提供設備壽命與故障機率預測後，管理單位便能更精準地編列採購數量與預算。」
路側光達預測車輛軌跡，降低輕軌碰撞風險
相較於封閉式鐵路系統，多數輕軌路線行經大量平面道路，列車、汽車、機車與行人的動線經常在路口交會。部分駕駛人未依專用號誌行駛，或在輕軌列車接近時搶快轉彎，容易形成碰撞風險。
中華電信在高風險路口導入光達、雷達與IP 攝影機，建立類似自動駕駛車輛的多感測器架構。系統透過光達取得車輛位置、速度、加速度與移動方向，再預測車輛未來三至五秒的行駛軌跡，判斷汽機車是否可能切入軌道。
感測設備設置於路側，也與駕駛視野限制有關。部分汽機車會從列車左後方或右後方快速切入，候車亭、綠化設施及列車結構可能形成視線死角。即使感測器安裝在列車上，也可能在車輛進入列車正面視野後才偵測到風險。採用路側光達則可以提早掌握側向車流，提供列車駕駛更長的反應時間。
偵測到高風險事件後，系統利用5G低延遲網路，將告警傳送至對應列車的駕駛艙顯示設備。平台必須先確認哪一輛列車即將進入該路口，再將資訊精準送達，避免其他列車接收到非必要的告警。
顯示設備也整合輕軌專用號誌倒數資訊。當列車因告警緊急停車後，駕駛員可以知道剩餘通行時間，判斷是否繼續通過路口，降低列車停在道路中央或號誌切換期間進入路口的風險。
由於每個路口的道路配置、左轉方式、待轉區及車流習慣不同，團隊也與交通技師共同進行現場調查，針對各路口調整模型參數。此類系統的關鍵在於降低誤告警，若一般車輛在停止線前減速或煞停，模型便須判斷其移動方向與加速度，避免頻繁觸發警示，影響駕駛對系統的信任。
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