交通部透過推動淡海D-City 智慧場域，引進民間力量共同協力，將各項新科技技術，透 過場域實作並進行Proof of Service 服務驗證，進而研究適合我國需求之應用創新方法與產 出成果；導入AI 技術應用於相關交通領域之科技研究與補助計畫，包括動態號誌控制、影像辨 識系統、道路監測、車輛輔助、橋梁檢測及氣象預測等應用層面。此外，國內已建構交通資料 流通服務平臺，期能運用ITS 技術整合包含人流、車流、物流、資訊流在內所有交通行為，加速 整體運輸效能。如運用智慧動態號誌系統針對路口車流狀況進行分析並即時運算，國內過去在 不同試辦場域之壅塞改善，均可減少5~30%不等之旅行時間，有效紓緩交通壅塞問題，提升整 體路廊行車效率；因應高齡化議題，針對弱勢用路人交通需求整合資通訊技術以建構無障礙友 善環境，從前期執行成果中汲取實作經驗與使用者反饋，進行滾動式的檢討與修訂，利用智慧 運輸與新興技術，佈設感測與導引設備，結合智慧型手機或隨身裝置，提供弱勢用路人交通導 引服務，以提升高齡者與身心障礙者之用路安全與便利性，逐步建置我國未來更友善的無障礙 智慧交通環境。 交通部中央氣象署113 年度科技研發主要績效，在氣象及海象領域方面，與輝達公司 (NVIDIA) 合作，發展新型NVIDIA生成式AI 模型(CorrDiff)，並於氣象署高速運算電腦中 完成CorrDiff 模型建置與自動化作業流程；113 年颱風季起，辦理颱風警報期間「沿海地區風 力預報」試辦作業，於縣市連線時強化精緻化颱風風力與共同生活圈風雨影響溝通；以統計方 法產製100 至112 年高解析度氣候網格資料，經由氣候資料供應平臺提供下游使用者進行加值 應用；應用氣象署全球氣候模式(CWACFSv2) 之區域模式預報產品，開發鄰近臺灣解析度12 公里格點之氣象乾旱指標預報產品，評估氣象乾旱指標預報能力；臺灣海象災防環境資訊網完 成多港口、航速修正、歷史航路3 參數之智慧風浪航路規劃服務；完成海象災防逆流激浪區規 避功能技術開發；完成災害風險潛勢之系集預報之風浪聯合機率統計技術；以深度學習演算法 建置的裂流影像AI 辨識模型驗證顯示各項評估指標均可達8 成以上。 在地震領域方面，新增10 座井下地震觀測站納入觀測網運作，並升級24 座強震站，以提 升強震預警系統效能；運用「傳統現地」及「人工智慧(AI) 與大數據」開發現地型地震預警演 算法，建置高雄市客製化地震預警系統，縮短地震警報發布時間。透過災防告警系統(PWS) 共 發布75 次強震即時警報；透過電視臺共發布77 次地震速報資訊插播；透過簽約合作單位轉發 330 次地震速報資訊(EEW)。 192
RkJQdWJsaXNoZXIy MTI2NzAzOA==