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文\王昱夫
下班時刻，結束一天疲倦、剛走出公司的我，拖著步伐緩緩走向公車站牌，五分鐘，五分鐘，再五分鐘，今天好像等了特別久，我的焦躁和怒氣隨著等待逐漸升溫（雖然今天的天氣頗冷），為什麼這些大眾交通工具的排班不能夠再更人性化一點呢？總是照著僵化的時刻表，遇上交通打結時刻卻又無法變通？常常，一部公車不是擠滿了人，就是空空如也，無視人的需求，固執地執行著任務。
過去100多年來，汽車產業發展，由強調動力，到電子制控，都是從「車」的觀點在面對消費者，卻時常忽略了「人」才是使用者的重要事實。資策會智通所開發的「智慧車載聯網系統」便因應此問題而生，以「需求反應式運輸系統」及「行車診斷」兩大功能，將車輛建構成智慧型的互動場域，試圖從使用者的角度出發，使車輛去幫助「人」解決問題！
資策會何副執行長與我們介紹智慧車載系統的理念和技術。
資策會的智慧車載聯網系統主要分為兩部分：
- 需求反應式運輸系統：
搭乘公車或是客運之類大眾交通工具最常遇到的問題，就是班次不彈性，無法在第一時間因應某地搭車人數調整班次時間，這種情形在一些比較偏鄉地區或者大型工業區內部的接駁車更是常見。需求反應式運輸系統便是針對這樣的問題提出的解決之道，這套系統可以收集並依據乘車人員的動態需求，經由電腦優化計算後進行自動化派車服務。
乘客可以事先下載app或透過網路平台預約車輛，該需求資訊會被上傳至雲端主機，運用多參數優化演算法進行排程（優化的參數包含「等車時間」、「乘車人數」、「地點」、「循環路徑」⋯⋯等等，其目標可以由派車公司配合其策略進行設定），依據排程結果電腦便可自動化派車，達到優化目標。舉例來說：我今天在下班前先用app預約乘車，我的預約、地點、時間即上傳至電腦與其他人的乘車資訊一起計算，系統若是以優化等待時間為最大目標，便會統整各預約資訊，找出最恰當的派車路線和派車時間，將結果發送給派車業者進行派車，達到讓每個等車人的等待時間最小化目標。
這項技術目前已經被運用到台中市工業區的「藍光一號」公車，在工業區內的接駁車以「總等車時間」為優化目標，提供區內乘客最有效率的運輸服務。另外，新北市的復康巴士，也應用此技術成為全國第一個使用e化智慧排班系統的城市，在成果上，需求反應式運輸系統讓整體復康巴士的「共乘率」優化了近50％，有效提高了復康巴士的使用效率，增加新北市共10萬名以上身障業者搭乘復康巴士的機會。
從使用者的角度出發，需求反應式運輸系統提供了更即時、更因應「人」需求的服務；從業者的角度來看，這項技術也讓派車變得更有效率，節省了不必要的成本、能源浪費（若是一班車的共乘率低，自然提高成本），對雙方都是極有利的！
- 行車診斷應用：
與需求反應式運輸系統相比，行車診斷是從另一種角度去試圖滿足駕駛人的需求。當我們在開車時，車體本身的各類資訊，如引擎轉速、引擎溫度、胎壓⋯⋯等等，除了少數會顯示於儀表板上外，有很多細節其實是被隱藏起來的（其實過多資訊對一般駕駛人而言也無法分析，不如藏起來不要干擾駕駛）。
行車診斷系統不只診斷車況，還可以偵測路況，並利用雲端通知其他車輛。
行車診斷應用技術建立了一套雲端車況的大數據資料庫，在車輛發動期間，系統會自動上傳車體資料給雲端，並且比對資料庫中的故障訊息（內建超過3000種以上情形），進行車況診斷（對不同廠牌不同年份的車款都有建檔進行分析），如此一來，便可透過顯示器告訴駕駛人，車子哪裡目前可能出現了故障，即使在沒有故障的時候，也可以由電腦針對駕駛人習慣提出建議，改善車體不良的運轉狀況。
行車診斷系統不只診斷車況，還可以偵測路況，並利用雲端通知其他車輛。
想像一下，今天可能開車開到一半突然拋錨了，行車診斷系統就會根據剛剛上傳的車體資料進行分析，再回饋給駕駛人，告訴我們是哪部分出了問題，以及該如何修理，若無法直些修理，系統也會自動化通知車廠，方便進行維修事前準備；或者另一種情況，駕駛者太常急踩油門又急煞車，導致耗油量異常快速，行車診斷應用系統也會在過程中提醒駕駛人，避免對車體造成更大的負擔。
另外，除了分析車況，整個監控系統還包括了對路況的偵測與警告，當前方有異常路況發生，系統便會將警告資訊上傳雲端，同步通知該路線上的後方車輛，對預防車禍發生將是很大的幫助。
智慧車載系統研發團隊。
「我們就是希望車輛的設計可以更與ICT產業做結合，提高對『人』的需求的重視啊！」開發團隊告訴我們。工業革命、資訊革命兩者的結合，或許正是落實在智慧車載聯網系統之上，在未來，我們與車將擁有更加密切的關係，如同夥伴，與我們一起成長，適應環境，並不是人去配合車子，而是車子來體現人的需求，一切回歸至人的需求面上，讓開車這件事，變得智慧變得不一樣。
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