2026 亞太永續博覽會「智慧交通永續論壇」8 月 29 日在台北世貿一館舉行，光林智能（LEOTEK）與新加坡希達數位（Cedars Digital）分別從道路感知與城市碳管理分享AI應用案例，探討人工智慧如何從模型開發延伸至交通、能源及建築等城市治理場景。
光林智能智慧交通 AI 系統架構師鄒恆安表示，真實道路環境具有高度複雜性，單一感測器難以涵蓋所有交通資訊，因此公司透過攝影機與雷達進行感測融合（Sensor Fusion），由攝影機辨識車輛、行人及道路狀況，雷達則提供距離、速度及移動方向等資訊，再結合車聯網通訊（V2X）與邊緣人工智慧（Edge AI）進行即時運算，讓不同感測資訊相互驗證。
道路端部署 AI 後持續累積的真實交通數據，可用於建立數位孿生（Digital Twin），透過模擬與分析進行模型訓練，再將結果回到實際道路驗證，形成數據蒐集、模型訓練及實地優化的循環。
光林智能已在花蓮慈濟醫院周邊導入智慧交通應用，包括救護車優先通行、公車自適應號誌及路口盲點預警等，並在花蓮台 9 線蒐集道路資料，針對當地地形與氣候條件調整 AI 模型，逐步擴大應用範圍。該公司起源於美國矽谷，目前業務遍及 30 多個國家、300 多座城市，並持續在美國城市環境進行 AI 交通技術驗證。
智慧交通之外，城市碳管理也成為 AI 應用的另一方向。新加坡希達數位營運長 Salmon Sim 表示，城市過去多以年度統計方式掌握碳排放，若將碳數據視為城市的「生命徵象」，結合 AI 分析後，可掌握排放熱點、辨識優先改善區域，並依即時數據調整資源配置。
Salmon Sim 以新加坡智慧交通為例，說明AI可整合道路及公共運輸資訊，協助調整路線與班次；他也分享英國電網及丹麥哥本哈根建築能源管理案例，說明 AI 應用已從交通延伸至能源及建築。透過物聯網（IoT）、碳數位孿生（Carbon Digital Twin）及 AI 分析，城市可持續蒐集基礎設施數據，作為預測及資源調度依據。
論壇也邀集交通部運輸研究所、台北市政府交通局、新北市政府交通局及產業代表參與討論。交通部運輸研究所所長黃新薰表示，新科技要進入日常交通治理，除了技術本身，仍需建立資料、制度、驗證及跨系統整合等基礎，才能從示範應用進一步擴大。台北市交通局長謝銘鴻表示，智慧交通應回歸市民需求，包括道路安全、移動效率與公共運輸便利性。新北市交通局副局長朱建全則指出，新北市涵蓋不同城鄉與交通場景，智慧交通系統需具備彈性及擴充能力，以因應不同治理需求。
中華智慧運輸協會（ITS Taiwan）理事長曾詩淵指出，2029 年智慧運輸世界大會（ITS World Congress）將在台北舉行，未來幾年將是台灣累積智慧交通實證及展示應用成果的重要階段。論壇由台北市立大學前瞻運輸研究中心前主任張學孔主持高峰對談，串聯中央、地方與產業觀點。
與會業者表示，AI 智慧交通應用已從單一設備及辨識功能，逐步延伸至感測、數據分析與城市治理；未來能否擴大應用，仍取決於實際道路與城市場域的驗證、資料累積，以及不同系統間的整合程度。
