智慧化監控
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台鐵害命3／台鐵豪撒250億買車廂 僅3億保命系統至今「仍是夢」
台鐵408車次太魯閣號事故造成史上最嚴重傷亡，肇事司機李義祥將工程車違停邊坡，車輛滑落導致悲劇，駕駛員袁淳修「用生命剎車」仍來不及，而此事故該有機會阻止，台鐵編列約3億預算設置邊坡全自動監視預警系統，原定去年底完工，如今卻仍是「一場夢」，民眾因而將矛頭指向台鐵，要求給個交代。可惡的是，台鐵公司在案發後不思如何救災，沒有痛定思痛想要改革，竟試圖想要帶風向，其高層群組的對話截圖也流出，勞安室主管提議向施工承包商和監造求償，「建議責任導向監造，降低本局負評」，此消息引發大眾譁然，更點燃民眾怒火。位於車頭的第8節車廂被削去大半，車廂內還有遺體遭擠壓而殘缺不全，現場慘不忍睹。（圖／民眾提供）難道全案只是李義祥一人的錯嗎？根據事故前的影像，列車駕駛看到軌道上的工程車時，距離僅250公尺，反應時間只6點9秒，在之前都未接獲任何警告，離譜疏失也讓前立委張大千怒問「說好的邊坡全自動監視預警系統現在在哪裡？」孫大千指出，台鐵在2018年普悠瑪號翻覆後，行政院曾召集跨部會檢討，列出144改善事項，包括推動邊坡全自動監視系統，該系統可監視易災或脆弱路段邊坡狀況，當異物入侵軌道時，監視系統影像辨識就能判釋，並即時發出預警警示。邊坡智慧化監控預算為2億7500萬，原定在去年底完成建置，如今卻不知所蹤，對人民承諾的保命系統成為空談，普悠瑪的慘痛更沒有讓台鐵得到教訓，孫大千直指政府督導不周，認為此次事故是「百分之百的人禍」，請求還給無辜犧牲的生命一個公道。諷刺的是，意外前一天，總統蔡英文、行政院長蘇貞昌、交通部長林佳龍才喜孜孜地到基隆參加台鐵「最美區間車」EMU900型電聯車首航，大讚台鐵花了253億買的520輛通勤電聯車，對經費不到3億卻能保障乘客安全的邊坡安全系統有沒有建置無動於衷，殘忍選擇讓民眾無比寒心。台鐵在太魯閣號事故的前1天，才宣告斥資253億元買新車，蔡英文總統、行政院長蘇貞昌和交通部長林佳龍都前往參加，如今看來格外諷刺。（圖／報系資料照）
太魯閣出軌釀51死！「邊坡監測系統」原訂去年完工 前立委怒吼：現在在哪
台鐵太魯閣號事件釀傷亡，國民黨主席江啟臣3日表示，當前北、高捷運與高鐵沿線都已設置「軌道異物入侵警報系統」，唯有台鐵仍仰賴人力檢視，政府應評估如何善用科技，提升台鐵運輸安全。國民黨前立委孫大千直指，政院就普悠瑪翻覆事故的總體檢報告，原規畫去年底完成邊坡全自動監測系統，若做到了，是否就可避免意外發生？江啟臣指出，交通部長林佳龍第一時間強調，會負起「政治責任」，但希望政府更正視「責任就是責任」，民眾出行安全本來就是交通部等單位應戮力確保的責任，畢竟51條殞落的性命，不是任何人下台能彌補。孫大千說，台鐵普悠瑪號2018年發生翻覆事故，當時行政院召集跨部會檢討，列出144項改善事項，257頁的「台鐵總體檢報告」，提到台鐵局規畫推動邊坡全自動監測系統，以智慧監視辨別危害，主動告警，邊坡智慧化監控預算2.75億，分由6年計畫支應，於2020年底完成系統建置。這項邊坡全自動監視預警系統，可監控易致災或脆弱路段邊坡狀況，及當異物入侵軌道，可經由監視系統影像辨識進行判釋，即時發出預警警示。孫大千質疑，說好的邊坡全自動監視預警系統現在在哪裡，為什麼沒有完成。如果真的如期完成建置，那麼這一次的意外是否就可以避免？ 該份報告也說，軌道沿線施工路段除應加強施工相關安全措施，應依軌道養護標準作業程序施工，養護完成後應要求現場負責人確認，以確保行車營運安全。這次的工程施作，為什麼沒有按照原先制訂的SOP流程進行確認，這場悲劇並不是意外，孫認為是百分之百的人禍，請還給這幾十條無辜犧牲的性命一個公道。孫大千痛批，民進黨政府正在有計畫地藉由網路側翼帶風向，利用台灣人民可貴的同情心，意圖把太魯閣號事件定位成為一次國難，藉此逃避行政部門應該負起的人為疏失，及督導不周的責任。
AI+HI 打造台灣科技農夫 轉型智慧農業
隨著數位科技的進步，傳統農業要如何跟上腳步，導入有效的科技進行產業提升，由資策會領軍，整合經濟部技術處「數位分身計畫」與農委會農業試驗所「智慧農業計畫」研發計畫，以人工智慧AI+人類智慧HI人機跨智慧協作技術達到數位轉型目的，此計畫更獲得美國百大科技研發獎（R&D 100 Award）。國際研究機構Gartner連續三年評比人工智慧AI+人類智慧HI這樣的「數位分身」技術是全球未來十大關鍵技術之一，資策會數位服務創新研究所協理蘇偉仁以台灣的養殖漁業為例表示，產業面臨小農結構人力不足、新技術導入成本高等痛點。「智慧農業數位分身」讓智慧養殖場的AI結合智慧漁民的HI，打造智慧化監控、精準化生產之能力，協助養殖漁業數位轉型，可降低農民導入成本50％、提高生產效率30％。此計畫入圍美國百大科技研發獎，在全球1,000餘項創新技術軟體與服務類激烈角逐下脫穎而出，12月5日將在舊金山舉行頒獎典禮。蘇偉仁指出，「數位分身技術應用在農業上，協助小農經驗數位化積累，並透過群體經驗與人工智慧交互作用，精進農業技藝，解決農業智慧化最大挑戰」。目前農業雖已有許多IoT大數據，但環境藏有太多不確定因素，如氣候變遷、作物成長表現、水質變化等，縱使具備大數據但仍得依靠農民自身經驗來判斷下一步種植、養殖行為，高度倚賴農民個別經驗，不僅無法穩定供應一定品質、數量的作物，少子化的狀況下，也面臨到傳承接班的問題。「數位分身」技術目前全球應用案例多運用於航太、製造業，目前只有台灣與荷蘭率先投入數位分身在智慧農業的研發，農業、漁業及茶葉都是可以應用的領域。