交通大數據的機會、挑戰與建議

1. 大數據於交通應
用 發 展 及 挑 戰

2. 機會 挑戰
• 資料分散在各單位、各企業→ 整
合困難（權限、格式）
• 資源（人力、財力、能力）不足
• 即時數據處理能力→需求與供給
• 資安永遠是個挑戰
• 大數據、AI相關技術成熟，處理成
本降低
• 大數據、AI人才越來越多
• Open Data/PTX/TDX 提供很好的
基礎
• 民間公司手上也擁有很多交通大數
據（電信公司、車隊）
• 應用/服務開發門檻降低

3. 建議：整合+開放
整合：
¡ 將所有交通相關資料整合在一個平
台:TDX
¡ 由靜態分析轉為靜態+動態的融合分析
¡ 由交通到土地、環境、經濟、城鄉整合
¡ TDX <> PTX
¡ 納入電信大數據資料(利用5G釋照)
開放：
¡ 政府管理+民間應用服務開發
¡ 成立財團法人專責單位來管理與運營。

4. 交通大數據架構
資訊源
OpenData動靜
手機信號
GPS(Bus,Taxi)
軌道運輸
影像(AI)
偵測器、ETC
停車資訊
藍色公路
氣象資訊
活動資訊
電信網路
互聯網
物聯網
數
據
採
集
數
據
儲
存
數
據
處
理
數
據
分
析
數
據
融
合
土地使用
管理平台、資訊安全
雲端基礎架構
大數據處理 交通管理 交通服務 六大亮點
MaaS
機車車聯網
智慧廊道
自駕車
車聯網
統合式智慧
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MaaS
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