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文湖線故障率高卻搞人流模擬！議員批蔣萬安：竹篙湊菜刀硬蹭AI
【記者許皓婷／台北報導】台北市長蔣萬安昨（1）日宣布，北市府已與輝達技術團隊展開具體合作，將率先導入台北捷運文湖線，透過AI人流模擬、3D建模與智慧分析，優化尖峰疏運及異常事件應變。對此，台北市議員何孟樺今（2）日指出，北捷現行早已有票閘人流分析、車廂擁擠度監測與3D數據分析系統，足以掌握運量與承載狀況，質疑市府為何還要再導入數位孿生技術模擬人流，她認為，文湖線真正問題在於高故障率，若要導入AI，應優先投入機電與故障預測分析，而非受限於軌道條件的人流與調度模擬，並批評市府「硬要跟AI扯上邊」，反映缺乏明確市政願景。
因應2036年文湖線重置，北捷表示，已展開號誌系統升級與列車汰換計畫，提前導入數位孿生（Digital Twin）技術，採用輝達Omniverse平臺與3D Gaussian Splatting技術，針對文湖線車站模擬人潮分布、列車運能及車站擁擠度，協助評估最適合的車隊配置與列車調度策略。該計畫案預計2027年完成。
北捷指出，本計畫利用AI技術模擬文湖線全線車站人流及列車擁擠度，另在大安站、忠孝復興站、南京復興站、中山國中站人潮眾多的車站，使用NVIDIA Omniverse平臺進行高清3D建模與人潮模擬，透過擬真還原的視覺效果與物理運算能力，預演各種不同狀況的營運情境，透過導入數位孿生（Digital Twin）技術，結合數據驅動決策機制，建構高精度模擬與分析環境。
對此，何孟樺今指出，在高雄燈塔計畫推動三年之後，蔣萬安市長昨天才宣布要在文湖線使用「數位孿生技術」做車站人流模擬分析，還跟2036年文湖線第一階段重置放在一起，但文湖線重置的車廂大小、車隊配置，受限現有軌道寬度與車站月台長度，文湖線的最短班距，也受限系統設計本身，而且早已拉到極限，車廂重置的關鍵因素都被物理、機電條件限制，車站人流模擬分析如何幫助車廂重置？用了AI模擬車站人流，系統的物理限制都會自動消失？無論是蔣市長或是北捷，都無法清楚說明。
「為什麼一定要用輝達技術做人流模擬分析，也沒有人搞得懂。」何孟樺質疑，北捷一直都有票閘進出站的人流數據分析，再者，柯市府時期的「運輸創新合作計畫」，也曾做過車廂人潮異常移動的監測，現在北捷自主研發的捷運人流資訊管理系統（Metro TIMES）不只提供旅客車廂擁擠度燈號，後台也可製作數據3D圖尖峰分析，既有的技術用來評估運送量、承載量早已綽綽有餘，為何還需要使用數位孿生技術模擬人流？
何孟樺表示，文湖線最大的問題是故障率遠較其他路線為高，人潮分析能幫助改善故障率問題嗎？要在文湖線推尖端AI科技應用，應該要拿AI做機電分析，數位孿生技術的強項，在於高度模擬物理環境，並在其中配置複雜物件進行計算，如果北捷真的要用數位孿生模擬車站人流，要處理的問題也應該是站體空間配置的優化，怎麼會是受到軌道系統條件限制的車隊配置與列車調度策略呢？
何孟樺呼籲，蔣市長若想做數位孿生技術的市政應用，最應該做的不是重做當年電腦跑不動的大巨蛋逃生人流分析嗎？就算蔣市長不願重掀當年爭議，也應該要把重心放在現有技術還沒有辦法妥善處理的複雜環境模擬，例如易肇事路口的車流改善分析、人行空間流暢度改造、城市微氣候的調節應對等工作，「竹篙湊菜刀，硬要跟AI扯上邊的做法，不只活生生把AI變成了Artificial Idiocy，人工白痴；更是蔣萬安市長欠缺願景、欠缺市政能力的明證！」
