廣告
高雄砸2.5億推智慧燈塔計畫！遭疑AI恐誤判、算力恐年花7.2億 市府回應了
【記者王勇超／高雄報導】高雄市推動智慧高雄燈塔計畫，規劃透過生成式AI整合交通、防災、水利及工務等跨局處治理應用，不過有議員於議會總質詢質疑，各局處都有類似平台，恐疊床架屋，且AI有誤判風險，粗估算力、儲存等成本恐年花7.2億元。高市府研考會近日向《知新聞》提出說明，強調燈塔計畫並非重建既有系統，而是透過智慧治理中心串聯各局處資訊，提升跨局處協同治理能力，7.2億「明顯高估太多」 。
高雄智慧燈塔計畫砸2.5億 遭疑重複投資與AI誤判風險
高雄市議員白喬茵日前在議會總質詢時指出，高市府推動的「智慧高雄燈塔計畫」預計透過影像型生成式AI（VLM）辨識淹水、車禍等108種城市情境，並應用於約5萬支監視器，打造80平方公里數位孿生城市，去年建置成本達2.5億元。
白喬茵說，目前工務局已有「數位孿生5D平台」、水利局有「智慧水利監測平台」、交通局也建置「智慧運輸系統」，且均持續擴充中。她質疑，各局處既已有成熟平台，市府為何還要另外推動智慧燈塔計畫？
白喬茵並引用《2025 VLM Benchmark高雄報告書》指出，AI在夜間、雨天及模糊影像下辨識能力下降，碰撞、擦撞與翻車等相似交通事故也可能出現誤判，甚至將學校上下課期間開放紅線接送誤判為違規停車。
白喬茵也質疑，原本每組影像需15張資料訓練，最後卻放寬至4張即可訓練，並以Google Vertex AI Vision定價估算，若未來5萬支監視器全面導入VLM辨識，每年算力、頻寬與影像儲存費用恐高達7.2億元。
高市府：目的是整合既有系統
對於重複建設質疑，研考會表示，智慧高雄燈塔計畫以跨局處治理為目標，透過VLM進行跨情境辨識、事件關聯分析及通報協作，並藉由智慧治理中心進行資料交換與事件處置，並非取代既有系統，而是整合各局處資訊。
陳其邁答詢時也表示，過去各局處AI系統多屬單一領域應用，未來希望透過生成式AI整合交通、水利、工務及警消系統，建立跨局處治理能力。
針對辨識準確率爭議，研考會指出，《2025 VLM Benchmark高雄報告書》內容屬2025年7月計畫初期的階段性測試結果，主要作為模型優化基準，並非現行系統最終表現，截至2025年底，各情境模型訓練均已達設定門檻。
至於外界質疑訓練影像由15張降至4張，研考會表示，「4張」是Benchmark測試題組數量，並非實際訓練資料量。研考會指出，截至2025年底，累計納入訓練的影像資料已達645萬小時，可支應108種城市治理情境辨識需求。
市府不認同7.2億元估算 稱採動態算力調度
對於白喬茵估算每年維運成本恐達7.2億元，研考會表示，燈塔計畫採動態資源調度機制，並非全市監視器全天候、全情境同步高頻率辨識，而是依實際事件情境彈性調整算力配置。
研考會舉例，洪汛期間若觀測到特定區域淹水事件，系統將提高周邊淹水情境辨識頻率；非洪汛期間則可將算力調度至交通、環境等其他情境辨識，以提升整體資源使用效率。
研考會主秘郭榮哲對《知新聞》表示，實際費用仍須視未來算力調用密度與辨識需求而定，但議員以全市監視器全天候運算推估的7.2億元數字，「明顯高估太多」。
