在智慧交通的討論裡，外界往往先想到自駕車、車聯網等等，但今（19）天在2026 智慧城市展這場智慧交通論壇所呈現的方向，顯然更貼近城市每天真正在運作的現場。
從物流派遣、道路巡檢、坑洞修補，到橋梁與隧道的結構監測，多組來自不同國家的新創團隊，不約而同把焦點放在交通系統最基礎、也最難被忽視的環節：如何用更低成本、更高效率的方式，補上城市基礎設施維護與交通服務中的長期缺口。
這也讓智慧交通的意義，不再只是讓車輛變得更聰明，而是讓整個城市營運系統更有反應能力。AI、影像辨識、機器人、邊緣運算，甚至小型語言模型，已逐漸從單點技術走向可落地的工具，開始被放進物流車隊、道路維護流程與公共設施管理中。
這些方案未必都屬於大眾想像中的炫目創新，卻更直接對應交通壅塞、勞力短缺、道路老化與公共安全等現實問題。
從物流數位化下手，先處理城市最日常的效率問題
新創團隊 Mycelium 的 Miguel 把問題講得很直接。
他指出，在台北這類高度密集的城市裡，很多貨車司機只是想把工作完成、順利回家，但缺乏合適的數位工具，讓整體營運效率偏低，對中小型物流業者而言，導入數位系統經常卡在兩難之間：價格較低的 SaaS 服務功能太淺，真正能貼合流程的客製系統又往往太貴，Mycelium 嘗試補上的，正是這個中間地帶。
Miguel 表示，Mycelium 採取類似 WordPress 的模組化概念，替物流公司打造可客製化的運輸管理系統（TMS），但仍維持 SaaS 的收費模式。他提到，系統導入後，調度員能即時掌握車輛位置，並進一步自動化派遣流程，從而減少不必要里程與碳排。
這樣的說法點出一個很關鍵的趨勢：智慧交通未必要從道路端開始升級，也可以先從物流公司的後台調度系統做起，因為只要派車與行車路徑更有效率，對交通流量與城市空間使用就會帶來實質影響。
道路維護從「看見問題」走向「直接修補」
如果說物流數位化處理的是交通系統中的效率問題，那麼 RoboRoad 與 Next Integral 看到的，則是城市道路維護長期人力密集、反應速度偏慢的結構性痛點。
來自韓國的 RoboRoad，選擇從修補端切入。RoboRoad 的 Luke 指出，現有多數市場方案偏重監測，能發現問題，卻很難直接解決問題，當道路受損，現場仍得仰賴工人冒險在路面作業。
Luke 表示，RoboRoad 開發的是端到端的道路維護生態系，其 MK1 機器人配備 3D 鏡頭，能自動偵測坑洞並執行修補，同時也採用新型熱塑性材料，省去壓碎與混合等程序，藉此簡化自動化修復流程。
這種做法反映的，不只是機器取代人力，而是道路維護流程正在被重新設計：未來比起派工、封路、等待工班進場，城市也許更期待的是更小型、更快速、可重複部署的修補機制。
與 RoboRoad 相比，Next Integral 的切入方式更偏向「把既有車隊變成巡檢網路」。
Next Integral 的團隊代表表示，城市每天都可能出現新的裂縫或人行道損壞，光靠監視器與民眾通報，涵蓋率遠遠不夠，因此他們選擇把 AI 邊緣運算設備安裝在垃圾車或公車等既有城市車隊上，讓這些原本就會穿梭街區的車輛，在日常行駛過程中同步完成道路巡檢。
這種作法不僅省下新購巡檢車的成本，也能讓預防性維護更早展開。
把基礎建設資料化，讓交通治理從事後處理轉向即時判讀
除了道路表面的裂縫與坑洞，論壇另一條明顯主軸，是如何讓老化中的交通基礎設施具備更高可視性。
來自芬蘭的 Roadmited System 便是代表案例。Roadmited System 創辦人 Ilkka Kotilainen 表示，隨著基礎設施老化與交通安全議題升高，團隊目前聚焦三項核心服務，分別是基礎設施情報、隧道與交通管理，以及 V2X 車聯網通訊。
Ilkka 說明，在基礎設施情報部分，團隊透過車載視覺 AI 偵測路面坑洞與標線，並進行匿名化處理，以兼顧資料使用與隱私需求。在隧道與交通管理上，則可提供即時與歷史事故回溯分析，協助主管機關回頭釐清事故發生當下的號誌與路況條件。
至於 V2X 車聯網通訊，則主打採用歐洲高標準資安框架，即時把交通號誌與緊急資訊推播至車端，Ilkka 也提到，Roadmited System 目前在台灣已經有合作夥伴，並期待持續擴展亞太市場。
這類解法的關鍵，在於把原本分散在道路、隧道、號誌與車輛之間的資料重新串接起來，當城市治理仍高度依賴人工巡查與事故後調查時，決策通常慢半拍，但當道路事件、標線狀況與即時通訊能進入同一套系統，交通治理就更有機會從被動應變轉向主動預防。
從橋梁到隧道，公共安全成為智慧交通更深層的核心
若再往更長週期來看，智慧交通最終仍會回到公共安全與資產壽命管理。
Survey Monitoring 在會中提到，近年全球已發生多起重大橋梁坍塌事故，並以 2019 年台灣南方澳大橋事件為例，提醒外界基礎設施老化不再只是工程部門內部的問題，而是直接牽動民眾安全與交通穩定性的公共議題。
Survey Monitoring 也指出，全球已有一半的橋梁與隧道接近使用壽命終點，「不能等災難發生才行動」。
Survey Monitoring 所提供的是結構健康監測（SHM）平台，將各式感測器連接至開放式平台，並與數位雙生模型整合。根據 Survey Monitoring 的說法，當橋梁或建築出現異常數值，系統就能即時發出警報，讓工程師根據資料做出更精準的維護判斷。
這類的解決方案的重要性在於，它把基礎建設維護從定期檢修、人工判讀，逐步推向連續監測與資料驅動決策，對高齡化基建日益普遍的城市而言，這恐怕會是未來幾年最實際、也最有迫切性的智慧交通應用之一。
日本案例凸顯，自駕技術真正急迫的場景仍在物流
相較於城市基建維運，來自日本的 T2 則把焦點放在另一個同樣迫切的問題：物流司機短缺。
T2 代表指出，日本未來將面臨 24% 的司機缺口，對經濟造成的影響可達 10 兆日圓，因此 T2 團隊正投入 Level 4 自動駕駛卡車與端到端運輸平台的開發。
T2 採取的模式，是在高速公路上進行無人駕駛，下交流道後再由人類駕駛接手完成最後一哩路。
自駕卡車並非企圖一次取代整段運輸流程，而是先鎖定高速公路這種相對標準化、可控性較高的場域，T2 也表示，團隊已與三菱地產、西濃運輸等 21 家企業結盟，並在長達 500 公里的日本高速公路上達成 99.7% 的自動駕駛率，目前正準備進一步擴大車隊規模。
這樣的案例對台灣同樣具有啟發性。
比起私人乘用車全面自駕，自駕卡車更容易在明確路線、固定時段與商業運輸場景中取得落地條件，當物流業正面臨缺工、燃料成本與交期壓力，自動駕駛若能先在高速幹道運輸中建立可行模式，未來對區域物流與供應鏈韌性的影響，可能比乘用車市場更早浮現。
智慧交通的下一步，不在單一技術，而在能否嵌進既有系統
從這場論壇可以觀察的出來，智慧交通的創新重點正逐漸從單一技術展示，轉向如何嵌入既有城市系統。
無論是 Mycelium 想補上中小物流業數位化缺口，Next Integral 把垃圾車變成巡檢工具，Roadmited System 把車端資料變成交通管理基礎，或是 Survey Monitoring 以感測器與數位雙生重新定義橋梁安全，背後共同邏輯都不是另起一套全新體系，而是盡量利用現有車隊、現有基建、現有管理流程，降低導入門檻。
未來智慧交通產業的競爭，未必只看誰的技術最前沿，更要看誰能真正接上城市治理、物流營運與公共工程的真實需求。
核稿編輯：Claire
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