長時間在巴士站等候會令乘客卻步，削弱公共交通的吸引力。在許多城市中，等候及轉乘延誤佔整個旅程時間的很大部分——一項研究發現，車外等候時間約佔17–40% 的總旅程時間。即使是細微的延誤也會影響乘客量：在倫敦，旅程時間增加 1% 會導致公共交通使用率約下降 0.61%。
為了解決這個問題，現代以 AI 為驅動的排班工具會分析實時及歷史數據（乘客流量模式、交通狀況、天氣等），以制定更智能的巴士時間表和路線。這些系統旨在「創造更準確可靠的時間表」，並承諾「減少等候時間及提升準時率」，為乘客帶來更佳體驗。
公共巴士排班與路線的 AI 解決方案
AI 在多方面協助交通規劃人員減少等候時間和延誤：
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需求預測：AI 演算法分析過往乘客數據、天氣、活動及時間段，預測巴士需求的時間和地點。
透過將巴士調配與需求匹配，營運商可避免過度擠擁或資源浪費。例如，交通機構現時利用 AI 支援的預測來優化車輛調配，防止高峰時段擠擁。 -
預測排班與控制：機器學習能識別影響準時率的因素（如交通狀況、乘客上車延誤等），並相應調整時間表或派車指令。
例如，FlowOS 等工具模擬車輛行進狀況，並建議實時干預措施（如停留或跳站、調整車速），以保持巴士準時。
實際應用中，時間表會持續微調，盡量減少延誤和車輛聚集。 -
交通信號優先及路線規劃：AI 可與交通管理系統整合，為巴士提供交通燈優先權或建議替代路線。
在美國俄勒岡州波特蘭的一項試驗中，使用 AI 交通優先系統使巴士在紅燈前的等候時間減少約80%，大幅縮短行程時間。
同時，先進的優化演算法能重新規劃或調整巴士時間，防止「車輛聚集」並均衡發車間隔。 -
實時乘客資訊：智能系統驅動數碼顯示屏和乘客應用程式，預測巴士抵達時間。
透過提供準確及最新的時間表，這些系統讓等候時間感覺更短。
交通機構報告指出，快速且可靠的實時抵達資訊及低等候轉乘規劃——通常由 AI 生成——顯著提升乘客體驗。
這些技術協同運作，確保巴士順暢行駛並讓乘客隨時掌握資訊。
例如，智能巴士站和應用程式現已展示 AI 強化的抵達預測，讓通勤者清楚知道還需等候多久。
AI 在交通領域的實際應用案例
這些案例展示了 AI 的影響力：更智能的排班、更高的可靠性及更短的等候時間。
來自美國、歐洲及亞洲的交通機構正積極採用這些工具。例如，美國機構利用 AI 預測乘客量及協調轉乘，波士頓和西雅圖等城市則嘗試 AI 支援的信號優先以減少怠速時間。
所有這些努力的共同目標是：盡量縮短乘客等候時間和延誤。
效益與未來展望
AI 優化的公共交通帶來多重效益。透過維持更穩定的發車間隔及減少車輛聚集，AI 系統確保巴士定時抵達，避免乘客面對長時間且難以預測的空檔。交通研究顯示，這種「動態排班」能帶來更短的旅程時間和更舒適的乘車體驗。
營運商亦可節省成本：減少閒置巴士及提升服務流暢度，降低燃料和人力開支，釋放資源以擴展服務。
事實上，分析指出燃料使用量下降 10%（源於更佳排班）將帶來顯著的財務及環境效益。
展望未來，AI 在交通領域的應用只會持續增長。先進模型可持續從實時數據（GPS、乘客計數等）學習，靈活應對不斷變化的交通和需求。
未來的「智慧城市」系統或將結合 AI、物聯網感應器及 5G 網絡，實時優化巴士路線和交通信號。
早期項目報告指出，這些數碼技術令公共交通「更可持續且更具吸引力」，尤其適用於需求較低或路網複雜的地區。
透過擁抱 AI，城市目標是提供更快、更可靠及更高容量的巴士服務，最終縮短令人頭痛的等候時間。
