蘇南
台鐵是最可憐、最被干預、最惡性的單位嗎？前交通部長賀陳旦日前有上述感嘆！難道負責我國最大運輸功能的台鐵已病入膏肓了嗎？如何下藥方呢？筆者建議，台鐵不妨進行數位轉型，推升其對運輸、物流的經濟力。
運輸服務如何作數位轉型呢？台灣高鐵獲頒2016年ITS世界大會名人堂產業成就獎（ITS World Congress Hall of Fame Industry Award），其智慧運輸服務系統包括：列車運行智慧化管理、安全與應變管理智慧化、智慧化訂位購票、智慧化旅客服務及旅遊資訊智慧化。他山之石，可以攻錯，台鐵可多參考高鐵或捷運，進行組織文化的變革，才不會連年虧損（累積至今已高達1千1百多億元），以及近四年事故發生逾兩千件，傷亡至少448人。再者，旅客也覺得台鐵的服務比高鐵或捷運「差很大」！
此次普悠瑪事故調查小組於26日赴樹林調車場，檢視列車設備功能，分析比對司機員、調度員、檢查員的通聯紀錄、列車控制監控系統紀錄及影像紀錄等，但台鐵員工爆料肇事主因之一是「主風泵」壞了，導致第7節煞車失靈，帶動第8節的右輪浮起而翻覆。依慣性定律，過彎超速翻覆現場應呈現「L型」而非「W型」，因此，這個事件是人為疏失還是機械故障？還是人機系統的整合出問題？當初的驗收為何需變更規格呢？究竟該如何改善？
日本的NEC已藉由物聯網（IoT）加上AI技術，支援鐵路現場問題的解決。由IoT蒐集車輛、機械、信號通信、電弓線、軌道維護等大數據資訊，傳到雲端儲存，經由AI的機器學習與演算法推理，不必如傳統般，須依賴經驗豐富的駕駛員、調度員等技術人員的重複性工作，即可以人機協作方式指導司機開火車，可避免發生如這次普悠瑪號尤姓司機雖回報行駛保護系統（ATP）、煞車的主風泵及動力系統已發生故障，但調度員卻要他繼續開到花蓮檢修，終因「邊開、邊修、邊趕點」而釀禍。
IoT用於火車，可掌握車行時的機械設備、軌道環境等是否異常，以及預測設備故障和劣化時機，提早優化以進行預防性維護。AI技術可使運輸操作儀表板圖像化及自動化，減少駕駛員誤判或人為疏失；並可藉由大數據蒐集列車機械設備、軌道施設、電力通信等現況，下達操作指令給駕駛員，建置「鐵路通用數據雲」。
透過AI的機械學習（Machine Learning）過去故障的時間序列數據，指導駕駛如何排除故障。此外，機械學習也可以辨識駕駛員與調度員、檢查員及列檢員間的對話內容，採人機互動和同步信息指揮駕駛，提出合理的車行及故障排除指示。以人、機、系統及AI的整合，以提高安全性。且AI的影像辨識技術將能提供更安全的鐵路運輸技術與服務，例如軌道異物偵測、車行軌跡追蹤、通訊號誌系統及車站的人流、物流等，當火車將到平交道路口前，AI能先偵測路口障礙物而減速或剎車，提升安全管理。
國外早已用AI作軌道養護，將以IoT感測器取得的軌道資料，傳送到大數據模型，比較雲端上的模型計算值和實際測量值是否符合。若發現異常，即以AI來判讀演算，立刻通知維修人員進場保養維護。對應我國，根據交通部運研所的《2046年我國軌道運輸發展願景》指出：大數據將應用在軌道運輸系統的創新服務、風險預防、維修效能，及機電量測資料分析等；2.以AI強化列車運轉管理、軌道營運管理數據化、旅運服務智慧化、軌道科技創新化、安全監測智慧化、發展無人自駕駛軌道系統及行車操控智慧化發展等。
「智慧運輸」、「軌道運輸」及「寬頻網路」是政府正積極推動的三大交通政策！台灣擁有豐沛的ICT（資訊與通信科技）人才及產業，更是台鐵推動智慧運輸發展的溫床。台鐵若能將人工智慧應用於軌道技術及物流的創新思維，推動數位運輸服務，將是未來轉型成功的契機。
(本文曾刊登於107.10.29ETtoday新聞雲)
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