AI如何成為交通系統的操作核心

【作者：王岫晨】

交通系統向城市操作系統（City OS）的轉型，實質上是人類社會走向「智慧社會」的縮影，許多廠商的努力，讓一個安全、高效、且具備高度韌性的移動生態已然具備雛形。

當前的交通基礎設施正在經歷一場本質上的重構。傳統的交通系統僅被視為獨立的車流通道與運輸載具，但在軟體定義汽車（Software-Defined Vehicle; SDV）與萬物互聯的推動下，交通系統已跨足與能源網路、通訊架構深度融合的新階段，逐步演變為智慧城市的「城市操作系統（City OS）」。

在這個新架構中，車輛不再只是點對點的移動工具，而是兼具高強度運算能力、即時資料感測與分散式能源特性的核心入口。車載網路、路側感測單元以及雲端管理平台之間的大規模確定性實時通訊，共同構築了城市數據的毛細血管，讓每一輛在路上行駛的汽車都成為推進城市運作與即時決策的動態節點。

AI交通調度：從反應式到預測式

傳統的交通調度高度依賴事件發生後的反應，例如透過人工通報或影像監控發現壅塞、事故後，再進行號誌調整或派員排除。然而，在AI與邊緣運算晶片技術的普及下，交通調度正加速邁向動態預測式時代。

在此技術轉型中，半導體晶片與系統整合廠商提供了不可或缺的底層算力。例如恩智浦半導體（NXP）推出的S32K5微控制器系列，內建了專用神經處理單元（NPU）以加速邊緣AI運算任務，並具備800 MHz的運算能力與硬體隔離技術。這種高算力、具備功能安全保障的車規級晶片，能將車載通訊、感測數據安全地整合在單一控制單元中，使車輛能在邊緣端即時處理周圍路況，降低傳統上雲帶來的通訊延遲。

與此同時，ROHM（羅姆半導體）開發出的車載SoC適用電源解決方案，透過Main PMIC、Sub PMIC與DrMOS的靈活組合，可對應車載SoC在低電壓、大電流驅動下的嚴苛電源要求，全面滿足先進駕駛輔助系統（ADAS）、駕駛監控系統（DMS）以及感測相機等高功率SoC在邊緣端執行複雜AI影像識別時的精準供電與高可靠性需求。

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