摘 要
随着都市化快速发展导致各项冲突逐一浮现，世界各国开始重视与投入资源打造智慧城市，希望透过信息通讯技术解决问题，并满足民众的生活需求。综观全球智慧城市推动方向，智能运输是发展智慧城市之重要突破点，然而各地运输需求或面临问题不尽相同，因此智能运输之发展须因地制宜而无法一体适用。
本文将由智慧城市之发展切入说明智能运输之重要性，并概述欧美与亚洲之智能运输发展概况与成功案例，以及借助技术成熟度曲线之角度，探讨目前正在影响智能运输之关键技术包括：大数据、物联网(车联网)、机器学习与自动驾驶，接着将说明目前智能运输之变革：由系统导向转型为整合型服务导向，借此综整并厘清未来发展趋势。
►壹、前言
自20世纪开始，欧美日等国家大力发展汽车工业与进行道路基础建设，并且在工业技术日新月异辅助下，人与货物之移动效率得以大幅提升，其衍生之经济行为带动土地的使用与开发，土地价值随之提高，也因此导向高密度的土地使用，并引发更多交通运输需求，于是交通运输、土地使用与社会经济发展形成紧密的正向循环。
然而在此循环下，当有限的时空资源无法因应日渐膨胀之运输需求，壅塞、污染与事故等负面影响伴随产生。为此，欧美日等国于90年代开始导入信息通讯技术，发展智能型运输系统(Intelligent Transportation Systems, ITS)尝试解决问题，至今全球智能运输已发展近30年并深入民众日常生活，以下将简要说明智能运输之重要性、发展概况与关键技术，并尝试厘清未来之发展趋势，分别说明如下。
►贰、全球都市化面临问题与解决方案
一、都市化发展导致人口过度集中
运输之目的，乃为满足因人们生活而产生之移动需求，而根据联合国每两年公布的《世界都市化展望》报告(World UrbanizationProspects Report: 2015 revision)指出，2015年全球约有73亿人口(截至2017年3月，全球人口估计已超过75亿人)，预估至2030年全球人口数将达到85亿，2050年达到97亿，随着人口数持续攀升，势必将衍生更多运输需求。
该报告亦指出，全球都市化的发展过程，逐渐导致人口发展失衡现象。自1950年代开始，联合国针对全球人口变化进行纪录，超过半个世纪的时间，全球农村地区人口数皆超过都市人口，如图1所示，当时都市人口约只占总人口30%。然而随着都市化发展，都市人口持续增加，到了2005年，都市人口首次超越了农村人口，且成长趋势一路向上;到了2015年全球约有54%的人口居住于城市地区，因而导致人口数超过千万之“超级城市”(mega city)数量快速增加。回顾过往环视全球，如此规模之超级城市已从1950年的2座，成长至2015年的28座，大约占全球城市总量741座的3.8%。
不仅如此，该报告由人口变化趋势推估，全球人口仍然持续往都市集中，预估2030年后，全球居住于都市地区的人口比例将超过60%，届时巨型城市数量亦可能增加至41座，并且绝大多数都位于亚洲;到了2050年，将有超过60亿人生活于都市地区。审视上述各项数字以及都市化发展进程，不难发现全球都市化发展，透过吸纳人力与资源，借此提升经济生产效率，虽然带来竞争力以及富裕便利的生活;但是，人口的过度集中亦产生资源分配不均、环境污染以及提高都市管理难度等冲突。
二、智慧城市解决方案
为了因应都市化发展所衍生之各项问题，IBM公司最早提出“智慧地球”理念，而后并演变为“智慧城市”概念。随着都市化发展进程导致各项冲突逐一浮现，世界各国开始重视智慧城市发展，希望透过信息通讯技术解决问题，并满足民众的生活需求。关于智慧城市之定义与内涵仍在持续演变中，尚未有一致共识，参考IBM针对智慧城市之定义：“充分利用新科技与洞察新观点，借以改善系统、营运及服务，使其成为更具智慧的城市”，强调透过新科技以及引入新思维，解决城市发展衍生之各项问题。
国际知名市场产业研究机构IHS，针对国际智慧城市之发展进行深入调查与研究，解析都市发展之主要功能至少包括：移动(mobility)、运输(transport)、能源(energy)、永续(sustainability)、基础设施(physical infrastructure)、政府治理governance)与安防(safety and security)，并将智慧城市定义为：“利用信息通讯技术(Information and Communications Technologies, ICT)解决方案，进行多项(3项以上)都市功能之整合，改善运作效率与管理，提升市民生活质量，导向可持续改善之都市运营”，强调以信息通讯技术解决都市管理问题与符合民众需求。
此外IHS针对符合此定义之智慧城市进行调查，发现选择交通运输进行智能化整合之城市数量最多，如图2所示，进一步分析发现，所调查之所有智慧城市都着重于智能运输之发展，显示智能运输已是智慧城市发展不可或缺的重要基础。
►参、智能运输之内涵与国际发展现况概述
世界各先进国家已体认智能运输之重要性，并投入大量资源进行发展。智能型运输系统为：“借助先进的信息、电子、感测、通讯、控制与管理等科技，将运输系统内人、车、路所搜集的数据，经由系统平台处理转化成合适且有用的信息，透过通讯系统实时的沟通与链接，改善或强化人、车、路之间的互动关系，提升用路人的交通服务质量与绩效，进而增进运输系统之安全、效率与舒适，同时减少交通环境冲击。”
然而各地运输需求或面临问题不尽相同，因此智能运输之发展各有特色，以下依序针对欧洲、美洲与亚洲三个区域，分别列举主要推动组织或城市，简要说明智能运输发展现况。
一、欧洲-ERTICO
检视欧洲智能运输之发展，其服务功能多着重于透过信息通讯技术，强化设备串联与信息透通，借以有效率利用既有资源，并以强化安全与节能减碳为重要目标。此外，功能内涵由过去着重提供机动车辆之ITS服务，逐渐强调行人与自行车之ITS服务，例如Pedestrian SCOOT，代表号志控制不再仅考虑机动车辆通行，也重视行人通行之安全与需求;另一方面，过去ITS强调车辆本身的安全，现在除了车辆安全外，也着重车辆周边之行人与自行车之安全;而绿色能源的推广与使用，也是欧洲ITS服务重点。
欧洲大型智能运输计划，主要由成立于1991年之欧洲ITS协会(简称ERTICO，即ITSEurope)负责推动，提供所有成员在欧洲合作、开发、与建置智能型运输系统的平台，鼓励共同参与欧洲的智能型运输系统建设，成员们包括公/私部门超过100家以上的各国机构与企业组成，致力于将智能化融入人及货物的交通流动，期盼以最具成本效益的方式，达成挽救生命，保护环境与机动力永续之目的。其发展愿景如图3所示，透过提供更安全、更聪明以及更环保的运输方式，达成3零愿景：零事故、零壅塞以及零排放。
为达成此愿景，ERTICO鼓励合作伙伴透过欧盟支持之合作计划，共同参与尖端ITS研究与建置，ERTICO并提供管理、宣传与技术层面之适当支持，协助发展项目计划并持续运营。由于多元化的跨部门合作，各项项目计划成果具有一定程度之代表性，并作为订定相关规范之重要参考;ERTICO项目计划也为合作伙伴提供建立多样化服务的机会，并有利于拓展商业化应用。
另一方面，为了逐步朝向愿景迈进，ERTICO项目计划皆以目标导向为原则，透过逐步完成各项目目标，逐渐达成ITS愿景;因此依照ITS发展愿景，所有ERTICO项目计划源自三项主轴：安全机动力计划(Safe Mobility)、智能机动力计划(Smart Mobility)以及环保机动力计划(Clean Mobility)，如图4所示，目前共有21项计划正在执行，各计划皆与特定发展主轴息息相关，以做为实现愿景之基础。ERTICO除了强调计划需务实执行外，并十分重视宣传与营销，因此各项目计划皆有专属LOGO图像，此外，经常以生动方式(如网页或影片)阐述计划内容与重点，借以提高计划曝光率与增加知名度。
目前ERTICO执行之计划多以透过信息通讯、大数据分析处理以及利用移动网络等技术，强化人车路之整合应用，且不再是强调系统或软件之建置，而改以服务为导向进行软硬件之设计、开发与整合，透过各方单位与交通资源协调，提供符合使用者交通需求之各类试验性服务，三项机动力计划之主轴概述如下。
(一) 环保机动力计划
项目计划主题包括环保车辆、提升能源效率、自动驾驶、物流与GIS整合运输方案等，以达成节能减碳之目的;其中多数计划由车厂主导，部份计划结合示范城市进行方案实做。
(二) 智能机动力计划
主题包括透过大数据分析与应用、决策软件平台、卫星导航应用、移动网络或是数据应用等，借此改善整体运输环境，以提升运输效能，部份计划结合示范城市进行方案试验。
(三) 安全机动力计划
计划主题涵括：车辆紧急呼叫、车间通讯、数据共享、驾驶行为与风险，以及车辆与道路自动化以达提升安全之目的，多数由车厂主导方案实做。
目前已经完成之计划，如OPTICITIES(运行时间：November 2013-October 2016)，为ERTICO代表性计划之一。该计划提出创新架构(如图5)并强调所有运具之协同合作与实时交通信息提供，以期尽可能为城市居民提供最好的旅行环境，并进行城市物流运送与管理之优化，亦选定不同城市发展与交互测试ITS解决方案。沿袭ERTICO计划之执行方式，该计划汇集来自欧洲各地合作伙伴，包括6个城市、服务提供商、汽车产业、研究实验室和欧洲主要网络服务商，并努力拓展城市智慧移动方式。
二、美国
美国强调利用信息通讯技术改善交通运输系统，较知名之ITS案例包括511服务、OneBusAway(西雅图、亚特兰大、坦帕地区)以及目前美国运输部(United States Department of Transportation,U.S. DoT)大力推动之VII (Vehicle Infrastructure Integration, VII)车间及车路整合计划。
由于美国是全球庞大的汽车消费市场(约占全球汽车销量20%，仅次于中国)，VII计划自然成为全球瞩目的焦点。VII采用基于IEEE802.11p/车用环境无线接取(Wireless Access in Vehicular Environments, WAVE)标准之DSRC技术为其主要平台，透过车对车(Vehicle-to-Vehicle,V2V)与车对路(Vehicle to Infrastructure, V2I)之信息交换，达到安全、效率与节能的目标。
为此2014年2月，美国交通部国家公路交通安全管理局(NHTSA)宣布正式启动立法程序，未来将强制小型车辆安装V2V通讯设备与系统，其中安全与隐私议题特别受到重视，故美国交通部同步发展安全凭证管理系统，解决安全与隐私问题。而后于2017年1月发布法规制定通告(Notice of Proposed Rulemaking, NPRM)，建立新的联邦机动车辆安全标准(Federal Motor Vehicle Safety Standard, FMVSS, No. 150)，预计最快将于2022年强制所有新出厂之小型车辆安装V2V通讯设备与系统，如图6透过立法加快推动先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance Systems,ADAS)与车联通讯技术(Vehicle-to-Everything,V2X)应用与服务。
此外，由于美国对于科技创新保持较为积极且开放的态度，因此由民间衍生许多智能运输创新应用，透过信息通讯技术强化不同面向的交通服务，像是：在国际间颇具争议之网络叫车媒合服务，最具代表性就是2010年于旧金山成立之Uber，然而即使在发源地美国，也仅有部分地区被视为合法商业服务。该应用服务之主要特色，无论时间地点，使用者只要开启手机App软件，第一次完成注册，往后只要点选叫车按钮与选择迄点，平台就会自动媒合，车辆会于5～10分钟之内抵达叫车地点，使用者还可透过手机查看行驶路径、预测抵达时间与费用或进行共乘。虽然其争议未解，但不可否认其确实切合多数使用者的交通需求，并透过信息通讯技术改善过去常被诟病的问题，提供更方便且更舒适的叫车服务。
随着共享经济之商业模式逐渐为大众所接受，也开始产生智能交通共享应用服务，如成立于美国麻州的Zipcar汽车共享服务。该服务使用者在需要用车时，可于网页或是手机APP预定想要租用的时间，系统会透过地图搜寻附近有那些车能够租用，使用者也可根据距离与喜好选择欲租用车辆(如图7)。Zipcar宣称，平均一部Zipcar能够减少15至20部私有车辆之使用，有效降低都会区内私人运具的数量及使用频率，进一步减轻交通壅塞压力。
三、亚洲-日本与韩国
亚洲国家如日本与韩国，具备强大的信息通讯研发创新能力，因此于ITS发展应用已有相当成果，以下分别列举日本以及韩国进行简要说明。
(一) 日本
日本自1970年起推动智能运输政策并发展相关车路整合应用技术，并于1996年由日本邮政省、运输省、警察厅、通商产业省及建设省共同讨论提出《高度道路交通系统推动构想》规划，由政府邀请产、学、研共同研拟技术标准、分工规划及产业发展配套措施等，并陆续推出包括道路交通信息通讯系统(Vehicle Information and Communication System, VICS)、Smartway及ITS SPOT Services等系统服务。于VICS及ETC推广发展后，日本接着以提升安全为发展目标。为了落实愿景，日本制定智能道路(Smartway)计划，联合23家民间企业共同发展，于2007年完成东京大都会快速道路(Tokyo Metropolitan Expressway)实地测试，2009年扩大在东京、大阪及名古屋等三大都会区进行实验，并于2010年推广全日本各地建置，各项计划逐步朝向一般道路与高速公路之整合型智能交通系统。
2011年起，日本着重发展V2I计划，主要应用于高速公路的道路信息服务，2011年12月并正式分配700MHz频段予ITS安全应用领域使用，以ITS SPOT Services为例，于2011-2013年间，已设置逾1,600个热点于高速公路并与信息中心相互链接，透过车机/智能型手机传输信息，以提供塞车、危险区域、车辆汇入警示等讯息。另一方面，700MHz频段除用于车路通讯外，目前正积极发展用于车间通讯与人车通讯使用，如图8所示，借助发送周遭人车讯息，针对危险状况预先警示，提升路口通行安全。
(二) 韩国
首尔TOPICS被视为亚洲智能运输系统发展亮点之一，以下简要介绍其特色功能，详细说明可参考中华技术第112期之《韩国首尔智能交通系统-TOPIS之借镜与省思》。韩国于1960年后，在工业化与都市化趋势下，郊区民众开始移向都会区域，公交车成为当时首尔民众之主要交通工具;1970年开始都会区人口数逐渐成长，小客车持有率开始上升;到了1990年，小客车持有量成长超过1,000万辆，搭乘公交车人数持续递减，使都会区内交通严重壅塞并造成空气污染。
考虑日益严重之问题，首尔市政府决定针对公共运输采取改善措施，于2002年成立“公交车改制规划小组”，探讨既有公交车系统问题、研拟改善策略、系统整合规划等，并于2004年进行公交车路网重整计划，有效地改善公交车运输系统之问题，并显著地提高民众搭乘公交车之意愿。公交车路网重整计划获得成功之后，首尔市政府将公交车管理系统(BMS)升级为首尔市运输信息中心，即为现今之TOPIS，负责搜集与管理首尔市所有大众运输工具与交通信息，并提供民众实时路况与搭乘信息。
现今TOPIS已成为一个大型整合式交通管理信息中心，除了提供相关交通信息之外，亦与多个单位进行整合，如紧急灾害应变中心、首尔市警察局、气象局等，并提供跨区域交通信息，如城际公路交通信息、京畿道行政区域交通信息等，凭借其强大的信息通讯技术支持各项管理需求与跨单位协调运作，该整合式交通管理中心已晋身为全球知名成功案例。
肆、智能运输发展趋势
回顾前述智慧城市与智能运输内涵以及发展现况可知，“智慧”是指应用适当科技解决问题与满足需求，因此其发展趋势与当前尖端技术之研发与应用息息相关，有鉴于此，讨论智能运输发展趋势前，先概要检视相关技术之发展趋势。
一、技术亮点与趋势
国际研究暨顾问机构Gartner于1995年提出新兴技术评估模型：技术成熟度曲线(Hype Curve)，并于每年出版新兴技术发展周期报告(Hype Cycle for Emerging Technologies)，目前已成为科技产业每年关注的重点报告之一。该新兴技术周期可分为5个部分(如图9)，包括：萌芽-创新促动期(技术诞生揭开序幕)、过热-过度期望高峰期(被大肆宣传与渲染)、衰退-泡沫化的低谷期(具体实践后期望落空与回归现实发展)、复苏-稳健爬升的光明期(逐步且务实推动与发展)以及成熟-实质生产的高原期(主流应用开始)。
从智能运输发展观点出发，针对目前正影响或未来可能产生影响，甚至颠覆运输行为与传统观念的关键技术，以下列举四项：包括大数据分析处理、物联网、机器学习以及自动驾驶，由Gartner近5年(2012~2016)所公布的新兴技术发展周期报告切入，进行分析以找出技术趋势变化。
(一) 大数据分析处理
2011年Gartner首度将大数据技术纳入技术成熟度曲线，2012年大数据技术更从萌芽期迅速移动，当时预估2到5年内将进入过热期;进一步检视2011年到2013年的十大策略性技术变化，可发现短短三年内，大数据技术从十名之外迅速窜升到第六名。2014年之技术成熟度曲线则显示大数据技术正走向低谷，以及回归理性之务实发展;而在2015乃至2016年，大数据分析已消失于技术成熟度曲线，然而这并非代表大数据不再重要，而是意味着相关技术已不再是新兴技术，已经被广泛使用于实际应用与服务中。
(二) 物联网
1998年美国麻省理工学院Auto-ID中心主任爱斯顿(Kevin Ashton)提出物联网(Internet of Things, IoT)概念，当时曾被视为天马行空的幻想;然而在2008年，时代杂志将物联网列为该年最佳发明之一，之后2011至2013年间物联网连续出现于技术成熟度曲线之中并爬升至新兴技术4名，随后2014年Gartner更将物联网视为技术成熟度曲线之最高点，并预测5到10年内会达到高原期，意即届时技术将成为主流应用。
时至今日(2015至2016年)，IoT乃至IoT Platform仍处于成熟度曲线顶峰，是目前长期被看好的新兴技术之一。而物联网之于交通应用，即为车联网(Internet of Vehicles, IoV)。根据Gartner于2016年之预测，无论成熟或新兴汽车市场，联网汽车产量都快速增长中，而随着欧美日等国积极布署V2V、V2I乃至于V2X之发展，都将促使交通运具更加智能化甚至自动化，引发新一波运具转型革命，进而改变我们日常交通方式与行为。
(三) 机器学习
随着云端技术与大数据分析处理技术之快速演进与成熟应用，2015年技术成熟度曲线首次出现机器学习(Machine Leaning)，并且在2016年达到成熟度曲线最高点。以大数据为基础之机器学习技术，将逐步推动机器科技之智能化，换言之可协助人工智能之应用与实践。
以Google DeepMind的AlphaGo为例，于2016年初击败韩国围棋棋王李世石，即是透过深度学习技术让机器学习产生突破性发展之最佳案例，不仅如此，各项机器学习应用已逐渐深入我们的生活，如：Google的Gmail(电子信箱)、Maps(地图)、Translate(翻译)、Photos(图片)以及Assistant(助理)等。在交通方面，机器学习已被应用于交通路况预测、路径导引与行程规划，甚至目前如火如荼发展中的自动驾驶。
(四) 自动驾驶
有关自动驾驶车辆，目前较为广泛使用的定义为“能自动感应周围环境并且无需人为干预而自动导航的载具。”受惠于感测技术(如LiDar)、大数据分析处理、车联网与机器学习等技术之快速发展，自动驾驶可能由过去的梦想运具，逐渐转变为未来的理想运具。
该技术自2010年首次出现于Gartner新兴技术成熟度曲线，此后位置逐渐向上攀升，到2013年期间都被视为萌芽期技术，直到2014开始进入顶峰区(过热期)，2015年自动驾驶技术甚至攻至峰顶，各方一致看好自动驾驶之未来发展，目前世界各汽车制造/消费国家，包括：中国、美国、德国、法国与日本等国，都公开宣布投入自动驾驶技术之研发与场域测试，并且开始进行法规与相关配套措施之检视与讨论。另一方面配合各国鼓励政策，已有许多厂商积极开发与推动自动驾驶技术之商业应用与服务。
有鉴于自动驾驶对于提升未来整体道路安全之巨大潜力，亦被视为将来可能改变人类运输行为之杀手级应用，美国联邦政府于2016年9月针对自动驾驶汽车发布：“自动驾驶车辆政策指南(Autonomous Vehicle Policy)”，为自动驾驶技术之大规模应用建立相关法规之准备基础。该指南除了被视为美国政府为未来自驾车之安全背书，同时也提供车商与科技公司发展依循方向，显示美国政府推动自动驾驶技术之积极态度。
综观全球自动驾驶技术发展，小型巴士被视为自动驾驶应用商业化最可行之切入点，具备重点技术如人工智能、汽车自动控制、强固型计算机运算以及侦测技术之厂商开始进行跨域合作，共同制造无人驾驶巴士。目前已开始商转且较为知名的制造商(如图10)包括：Navya(法国)、EASYMILE(法国)与Local Motors(美国)等，无人巴士服务实施地点包括：美国(拉斯韦加斯)、美国(华盛顿特区)、荷兰(瓦赫宁恩)、希腊(特里卡拉)、法国(里昂)以及韩国(城南市)等，而2017年于高雄举办的生态交通全球盛典，规划亦将提供无人小巴接驳服务。
另一方面，专注于完全自动驾驶研发之厂商亦不在少数，包括：Waymo(由Alphabet公司旗下的无人驾驶计划拆分出之独立公司)、Uber(美国)、nuTonomy(美国)、Oxbotica(英国)以及Robot Taxi(日本)等公司投入自动驾驶技术之实测，其中nuTonomy于2016年8月率先宣布，在新加坡进行全球首例以无人驾驶出租车进行载客营运。到目前为止，虽已有许多国家以试验场域的方式，应用自动驾驶技术提供交通运输服务，然而目前自动驾驶之发展仍远不足以发挥应有的潜在效益，关于这部分将于稍后再做详细说明。
二、系统整合与服务
展望各国智能运输发展，可知智能运输系统必须架构于“智慧城市”范畴中，着重联结、协调与跨域整合，因此单一技术已无法满足运输使用需求，需借大数据应用，达成“多元运具合作”、“车路整合与车联网”与“自动化与个人化服务”的智能运输环境;随着智能运输范围逐渐扩大，合作式智能运输系统Cooperative-ITS近年已成先进国家发展主流，并应用通讯技术强化各单位与子系统的协调(Coordinated)，创造互联(Connected)环境。
随着全球都市化浪潮，人口集中导致交通资源利用不均而衍生的壅塞问题日益严重;所幸，信息通讯技术之成熟与应用快速普及，在联结、协调与跨域整合之发展趋势下，各国开始尝试可有效利用既有交通资源之整合性服务，为此MaaS(Mobility as a Service)机动力服务(或称公共运输出行服务)因运而生。其概念如图11所示，发展目的为建构无缝(Seamless)与及门(Door-to-door)的多元运具整合系统，透过有效整合大众与私人运输(public and private transit)、公共自行车(bike share)、乘车共享(rideshare)、小汽车共乘(car share)，乃至未来自动运输系统(Autonomous Transport System)等各式运输方式，以期更有效率提供符合需求之运输服务。
自从MaaS解决方案架构与概念提出以来，近年来已成为各国交通运输部门积极推动的政策，并展开相关试验性的推动计划，例如芬兰、英国、瑞典等国;甚至已有民间部门针对特定地区提供MaaS的商业化服务，例如赫尔辛基的新创公司MaaS Global于2016年推出之Whim APP，将公共运输以套票式服务加以包装，用路人可依照使用需求，选择不同的套装方案，如图12若选择Light方案，使用者只要月付89欧元即可无限制搭乘公共运输，并额外获得可搭乘2次出租车之点数，如有高频率使用出租车或租车需求，则可选择更高费率之服务方案，借此鼓励搭乘公共运输，同时也让多元运具之使用更有弹性且更加便利。
虽然MaaS被视为可同时“减少私人运具持有，增进公共与大众运输使用”的良方，惟其仍面临制度改变、结构调整与跨组织整合等挑战;另一方面，MaaS提供之服务能否切合需求，端视掌握与分析移动需求之能力，越了解民众的移动需求，才有可能订制化打造可让民众信任并放心使用之交通服务，从而解决最困难的环节：“改变用路人习惯”;而在大数据分析与物联网技术协助下，MaaS将有机会带动运输服务之转型升级，同时改善运输环境与提高质量。
三、最终目标-无人驾驶技术整合与实现
据估计约9成道路事故由人为造成，包括：精神不济、酒驾、分心或药物作用等因素，光是将人从驾驶座移开，或许就能降低庞大肇事成本，再加上可节省人力驾车之时间价值以及可省去道路停车空间之土地价值等，巨大潜在效益难以估算。因此由前述尖端技术、系统整合到服务提供趋势，可以看出MaaS整合无人驾驶技术，已然成为未来可能颠覆交通运输产业、改变用路行为与大幅改善运输环境的杀手级应用。
然而无人驾驶之实现不可能一蹴可及，为了更具体规范自动驾驶之定义，2013年美国交通部国家公路交通安全管理局(NHTSA)，率先发布自动驾驶汽车的分级标准，随后2014年美国汽车工程师学会(SAE)也制订一套自动驾驶汽车分级标准，两者虽相差不远，但仍有部分差异，整理如表1所示。
一般所称之无人驾驶目标，是指表4-1最高等级之自动驾驶水平-完全自动化，而前述商业运转之无人小型巴士接驳服务，仅能算是高度自动化之自动驾驶，相较之下真正具备巨大潜在效益之无人驾驶，因复杂度更高，至今仍未有商转运行之案例。虽然如此，许多厂商仍然以完全自动化为目标进行研发，其中最知名厂商如Waymo，经过多年测试，自动驾驶里程数至2017年总共累积超过400万公里，而且正在快速增加中。
美国加州车辆管理局(Department of Motor Vehicles, DMV)于2017年1月发布之报告指出，光是2016年Waymo自驾车在加州上路测试的总里程数就达到635,868英里(1,017,388公里)，较2015年总里程数增加近五成，此外值得注意的是虽然总里程数增加，但自动驾驶解除次数反而减少，自动驾驶解除率从每千英里0.8次，减少为每千英里0.2次。也就是说，Waymo自驾测试过程中，遇到危急或难以判断的路况而须由驾驶人员介入之情况减少，显示相关技术越趋成熟。
伍、结语
综观国际趋势，智能运输之发展已由过去重视系统功能，到现在强调透过跨界合作与协调，打破系统间藩篱，提供可符合需求之整合性运输服务。各项关键技术不论是大数据、物联网、机器学习乃至自动驾驶，或是MaaS(公共运输出行服务)与未来的无人驾驶服务，光靠单一系统都无法自行运作，而是必须横跨运具、系统以及管理组织，进行紧密协调、持续沟通以及有效连结，方能发挥应有的价值，也因此整合者的角色将更显重要。
另一方面，智能运输为智慧城市发展之重要环节，同时也必须因地制宜无法一体适用，因此欧美日韩等国依照各自交通运输环境、发展需求以及产业能力等因素，无论是由政府或是产业主导，都依循跨界合作与协调的方式，发展符合各自需求之智能运输服务。
反观我们之智能运输发展，现阶段除了各地赶搭MaaS与自动驾驶之热潮外，更重要的应该仔细思考运输环境到底需要什么?虽然各项尖端技术推动着智能运输的发展，但是智能运输的本质并非只是使用最先进的技术，而是选用适当技术解决问题;而有时问题并非智能运输手段可以解决，也因此应先深入了解问题所在，考虑当地环境条件与限制，才能避免落入技术迷思，真正落实智能运输服务并实现智慧城市目标。
一直以来，智能运输被视为在既有运输系统上进行优化的工具，若先天体质不良如：道路空间有限而汽车流量过大，智能运输手段将无法达到立即与明显成效。然而分析发展趋势，可预见的未来智能运输将不再只是旧屋拉皮或重新装潢之工具，而可能成为颠覆整体运输体系乃至为社会经济带来巨大效益之杀手级应用，让我们共同努力并拭目以待。
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