公車站長時間等待會讓乘客卻步，降低大眾運輸的吸引力。在許多城市中，等待和轉乘延誤佔了整個行程時間的很大比例——一項研究發現，車外等待時間約佔17–40% 的總旅程時間。即使是小幅的延誤也會抑制搭乘率：在倫敦，行程時間增加 1% 就會導致大約 0.61% 的大眾運輸使用率下降。
為了解決這個問題，現代以 AI 為驅動的排班工具會分析即時與歷史數據（搭乘模式、交通狀況、天氣等），以產生更智慧的公車時刻表與路線。這些系統旨在「創造更準確且可靠的時刻表」，並承諾「減少等待時間並提升準點率」，讓乘客受益。
公車排班與路線的 AI 解決方案
AI 透過多種方式協助交通規劃者縮短等待時間與延誤：
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需求預測：AI 演算法分析過去的搭乘數據、天氣、活動及時間點，預測何時何地需要公車。
透過將公車調度與需求匹配，營運單位能避免過度擁擠或資源閒置。例如，交通機構現已利用 AI 支援的預測來優化車輛調度並防止尖峰時段擁擠。 -
預測排班與調度控制：機器學習能了解哪些因素（交通狀況、乘客上下車延誤等）影響準點率，並相應調整時刻表或派車指令。
例如，FlowOS 等工具模擬車輛行進狀況，並建議即時干預（如停靠或跳站、調整車速），以維持公車準時。
實務上，這代表時刻表會持續微調，盡量在延誤與車輛群聚發生前加以避免。 -
交通號誌優先與路線調整：AI 可整合交通管理系統，讓公車在紅綠燈處享有優先通行權，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 交通優先系統使公車在紅燈前的等待時間減少約80%，大幅縮短行程時間。
同時，先進的優化演算法能重新規劃路線或調整發車時間，避免「車輛群聚」並均衡班距。 -
即時乘客資訊：智慧系統驅動數位顯示與乘客應用程式，預測公車抵達時間。
透過提供準確且即時的時刻資訊，讓等待感覺更短。
許多交通機構表示，快速且可靠的即時抵達資訊與低等待轉乘規劃（通常由 AI 產生）大幅提升乘客體驗。
這些技術協同運作，讓公車持續行駛並讓乘客隨時掌握資訊。
例如，智慧公車站與應用程式現在會顯示 AI 強化的抵達預測，讓通勤者清楚知道還要等多久。
AI 在交通領域的實際案例
這些案例展現了 AI 的影響力：更智慧的排班、更高的可靠度與更短的等待時間。
許多國家的交通機構（從美國到歐洲及亞洲）都在採用這些工具。例如，美國機構利用 AI 預測搭乘率並協調轉乘，波士頓與西雅圖等城市則嘗試 AI 支援的號誌優先以減少怠速等待。
所有這些努力的共同目標是：將乘客等待時間與延誤降到最低。
效益與未來展望
AI 優化的交通系統帶來多重效益。透過維持更穩定的班距並減少車輛群聚，AI 系統確保公車以規律間隔抵達，避免乘客面臨長時間且難以預測的空檔。交通研究顯示，這種「動態排班」能帶來更短的旅行時間與更舒適的乘車體驗。
營運單位也能節省成本：較少閒置公車與更順暢的服務意味著燃料與人力成本降低，釋放資源以擴大服務範圍。
事實上，分析指出燃料使用量降低 10%（來自更佳排班）即可帶來顯著的財務與環境效益。
展望未來，AI 在交通領域的應用只會持續成長。先進模型能持續從即時數據（GPS、乘客計數等）學習，適應不斷變化的交通與需求。
未來的「智慧城市」系統可能會將 AI 與物聯網感測器及 5G 網路整合，使公車路線與號誌能即時持續優化。
早期專案報告指出，這些數位技術讓公共運輸「更永續且更具吸引力」，尤其在需求低迷或路網複雜的區域。
透過擁抱 AI，城市期望提供更快速、更可靠且更高運量的公車服務，終結令人頭痛的漫長等待時間。
