面對國土面積有限、道路佔比已達 12%的現實，新加坡正透過人工智慧進行一場「隱形擴容」。駐新加坡台北代表處代表童振源表示，這場智慧交通實驗的核心理念，是「在無法增建更多道路的條件下，運用數據與演算法極大化既有基礎設施的承載力」。

這場變革的起點，是 2014 年推出的《Smart Mobility 2030》戰略藍圖。童振源表示，該藍圖將交通視為一項系統工程，並將跨部門協調與公眾信任視為創新的基石。

在實務層面，由新加坡科技研究局開發的 CRUISE 智慧號誌系統，能整合感測器數據即時調整時序，給予公車與緊急車輛優先通行權。童振源指出，AI 也革新了執法與養護工作，例如電腦視覺能自動偵測巴士專用道違規，而AI視頻分析系統自 2023 年啟用後，更將道路巡檢的人力需求減半，效率提升六成，成本降低兩成。

在公共運輸方面，AI 的應用直接提升了市民的搭乘體驗。童振源表示，過去備受抱怨的公車到站時間不準問題，已透過納入天氣、交通信號等變因的 AI 預測模型獲得顯著改善。

安全防護也從被動轉向主動。童振源以武吉班讓（Bukit Panjang）輕軌為例，表示其 2023 年部署的 iSafe 系統，能於乘客太靠近月台邊緣時即刻示警，準確率高達 99.8%。此外，地鐵系統採用數位孿生技術進行預測性維護，部分巴士也將導入能在 150 公尺外預警危險的智慧煞車系統。

在自動駕駛領域，新加坡採取循序漸進的策略以累積社會信任。童振源表示，從 2024 年在聖淘沙成功試行無人小巴，到 2025 年 9 月於榜鵝社區展開由多家業者參與的接駁計畫，都顯示自駕技術正逐步融入日常交通。

此外，智慧停車系統透過邊緣運算與視覺分析，實現了高達 99%的車牌辨識率，並能即時偵測空位與違規停車。

童振源表示，這場「小國大實驗」已展現具體成效，成功用演算法換取容量、用制度換取信任。然而，挑戰依然存在，包括資料量的暴增需要更嚴格的共享標準，熱帶氣候對感測器穩定度的考驗，以及公眾信任的持續維繫，都有賴更透明的事故處理與責任界定機制。