AI 優化公車路線以縮短等待時間
AI 透過預測需求、優化時刻表及減少延誤來優化公車路線，縮短乘客等待時間並提升運輸效率。
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，等待與轉乘延誤佔了旅程時間很大一部分——一項研究發現，車外等待約佔總旅程時間的17–40%。即使是小幅延誤也會抑制搭乘率：在倫敦，旅程時間增加1%會導致約0.61%的運輸使用率下降。
為了解決這個問題，現代 AI 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，提升準點率」以造福乘客。
公共公車排班與路線的 AI 解決方案
AI 以多種方式協助運輸規劃者縮短等待時間與延誤：
需求預測
AI 演算法分析過去的搭乘量、天氣、活動與時間，預測何時何地需要公車。
- 使公車部署符合需求
- 避免過度擁擠與資源浪費
- 優化尖峰時段車輛調度
預測排班與控制
機器學習了解影響準點率的因素，並相應調整時刻表。
- 分析交通與上下車延誤
- 提供即時調度指令
- 預防延誤與車輛群聚
交通號誌優先與路線規劃
AI 與交通管理整合，讓公車在紅綠燈享有優先權或建議替代路線。
- 紅燈等待時間減少高達80%
- 防止公車群聚
- 動態優化路線時序
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。
- 準確且即時的時刻表
- 讓等待感覺更短
- 大幅提升乘客體驗
俄勒岡州波特蘭的一項試驗，使用 AI 交通優先系統，在15英里路程中將公車紅燈等待時間減少約80%，大幅加快旅程速度。
— 波特蘭運輸管理局研究
這些技術協同運作，保持公車流動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，讓通勤者清楚知道等待時間。
AI 在運輸領域的實際案例
主要運輸業者已開始享受成效。以下是一些展示 AI 在公共運輸中實際影響的精彩案例：
倫敦 - Metroline 成功案例
Metroline 試行基於 AI 的控制系統（Prospective.io 的 FlowOS）來協助調度員與司機。
- 大幅減少多餘等待時間
- 為乘客節省約2,000小時的集體等待時間
- 目前由 ComfortDelGro 全球推廣
新加坡擴展計畫
受倫敦成功啟發，ComfortDelGro 正在新加坡實施相同的 AI 系統。
- 試驗預計每日節省高達2,000乘客小時
- 全網絡優化
- 可擴展的 AI 部署模式
德國 - ÖPNV-Flexi 計畫
德國 Fraunhofer IML 在 Passau 測試 AI 驅動的預測。
- 準確預測乘客量
- 動態調整車隊部署
- 達成更佳的乘客分布
- 縮短等待時間並優化容量
美國城市實施
多個美國機構正在採用 AI 驅動的運輸解決方案。
- 波士頓與西雅圖：AI 驅動的號誌優先
- 搭乘率預測與轉乘協調
- 減少公車空轉與延誤
這些案例展示了 AI 的實際效益：更智慧的排班、提升的可靠性與縮短的等待時間。許多國家的運輸機構（從美國到歐洲及亞洲）都在成功採用這些工具。
優勢與未來展望
AI 優化的運輸系統帶來多重好處，超越單純節省時間。透過維持更穩定的班距與減少車輛群聚，AI 系統確保公車以規律間隔抵達，避免乘客面臨長時間且不可預測的空檔。
現有挑戰
- 等待時間不可預測
- 公車群聚與間隔不均
- 較高的燃料與人力成本
- 乘客體驗不佳
AI 解決方案
- 穩定且可預測的時刻表
- 動態排班防止群聚
- 燃料成本降低10%
- 提升乘客舒適度
運輸研究顯示，動態排班能縮短旅行時間並提升乘客舒適度，分析也指出燃料使用減少10%帶來顯著的財務與環境效益。
— 運輸研究院
營運者也能節省成本：減少空轉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。事實上，分析顯示燃料使用減少10%（來自更佳排班）帶來顯著的財務與環境效益。
未來發展
展望未來，AI 在運輸領域將持續成長。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。
智慧城市整合
AI 系統與物聯網感測器及 5G 網路整合
即時優化
公車路線與號誌持續即時優化
服務提升
更永續且具吸引力的公共運輸
未來的「智慧城市」系統可能將 AI 與物聯網感測器及 5G 網路整合，使公車路線與號誌持續即時優化。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」，尤其適用於需求低迷或路網複雜的區域。
