在智慧城市的大藍圖中，如何運用大數據改善交通課題，一直是被寄予厚望的項目之一。這些經由通訊網路收集的群組移動數據，在視覺地圖以分時方式呈現車流或人流的動向，就像帶狀星河中的繁星移動軌跡，用於交通即時警示、號誌調整、時段調撥交通規劃及改善、乃至制定觀光策略等規畫，都是高價值的參考資訊。

究竟，交通大數據迄今有怎樣的應用實例呢？遠傳電信在二月份的智慧城市展覽現場，就展示令人驚嘆的應用實例，從交通疏導、觀光動線、餐廳人流到夜間公車規劃，貼近你我生活的場景一幕幕上演中。

車流觀測，有助交通疏導

目前，交通大數據的應用有幾個發展方向，城市路段的車流觀測是其中之一。以遠傳與台南市政府的合作為例，透過App合作夥伴以紅黃綠色的視覺呈現方式，可以讓民眾在手機掌握特定路段的交通壅塞狀況，做為行車的參考。

另一個例子是新北市，用來觀測特定區域交通尖峰的車流比重。例如，在早上7:15~8:15的上班尖峰時段，觀測車輛經由城林大橋，由樹林端往鶯歌方向的路徑分析。結果發現，過橋後，高達62.3%的車輛左轉，而其中的25%會在第一個十字路口再左轉，經由環漢路四段往鶯歌方向。此數據，可提供給新北市政府規劃是否要增加一個引道，在下橋後即疏導要往鶯歌方向的車流至環漢路四段，以降低板林路及中華路口的雍塞，加快疏導車流。

觀光人流動向何處去，連鎖餐廳精準選址

人流動向，是交通大數據的另一種常見應用。除了運用在交通疏導外，還可以用來判讀觀光景點的人流趨勢，也是大型節慶活動會後，審視交通動線安排合宜性的重要參考。

一個例子是針對基隆的中元節遶境放水燈活動，進行人潮流動的軌跡分析。結果發現，當天從傍晚五、六點到半夜，人群從台北火車站開始，逐漸移動並聚集到基隆市區。到了半夜時分，在放水燈的八斗子，人流量到達尖峰。這些分析讓公部門在規畫下一個同質活動時，擁有具體可靠的參考資訊，來調整活動的交通動線。

另外，遠傳也分析童玩節和熱門景點之間的人流分佈關係。在某個周末的當日人流，以宜蘭市最多，三星鄉與大同鄉明顯偏少；而觀光熱點集中在宜蘭市、礁溪鄉與羅東鎮。其中，來客造訪率最高的熱門名產店包括：宜蘭東門夜市、林場肉羹、羅東諾貝爾奶凍、北門蒜味肉羹、羅東夜市等地。

除了公部門用於改善交通課題、分析觀光人流動向外，遠傳也替某知名連鎖餐廳在台北特定區域，分析餐廳周邊每個整點的人流狀況。

該家業者想知道在用餐時段，人流量當中的男女客人比重、年齡層分佈，是附近居民還是該區的工作者，甚至人流偏向在馬路的哪一側移動等細微數據。有了這些數據分析，業者在展店的店址選擇就能更精準做決策，也知道目標客層有多少比重需要提供家庭式菜單，並設計午間套餐以吸引上班族上門。

增闢夜班公車，支援跨縣市夜歸人

交通大數據的應用非僅如此。遠傳根據人流分析，挖掘出基隆夜間公車新路線的需求。

由於每天有大量從台北地區工作或放學返家的夜歸民眾，遠傳電信透過手機定位技術，收集並分析在臺鐵基隆、三坑、八堵等車站夜間10點以後下車的用戶移動軌跡。結果發現，他們返家的路線跟既有公車路線的重疊率不高，也就是多數人在夜歸時分，缺乏大眾運輸支援。

有了實際可靠的數據佐證，基隆市公車處可參考這樣的資料，規劃增設302、303和602三條夜間公車路線，讓夜歸的市民能安心返家。

隨著這些應用逐漸為人所知，遠傳也預估交通大數據的商機潛力將有正成長。主要是一些顧問公司發現這類交通數據的分析結果是「好用，有用」。

有別於傳統找工讀生到街頭去按計數器，數人頭或數車輛，費時耗人力。遠傳的做法採取分時統計，所有歷史資料不斷累積，需求者可以選擇特定時段的資料，更新速度和精準度前所未有，完敗傳統的調查與統計方法。因此，交通大數據預料有機會運用在更多元的領域，而更新穎的應用也相當可期。