Google Research 團隊於 2025 年 4 月正式發佈「Mobility AI 計劃」，旨在為全球城市提供以 AI 為核心的交通管理與決策支援架構。這並非單一工具或應用，而是一整套覆蓋交通數據整合、即時預測、模擬規劃、信號優化與語言查詢的 AI 解決方案，期望將城市交通系統由「被動調整」升級至「主動預測與反應」的新層次。

這代表城市管理正從「資訊管理」邁向「AI 協作管理」階段，而這種策略亦為其他行業如物流平台、共享出行服務、建築規劃顧問等，提供了一個可供參考的智慧架構模型。

🧠 重點功能一次看清｜Mobility AI 如何「預測 + 優化 + 自動反應」？

根據 Google AI 官方說明及開發者社群測試結果，我們 DotAI 團隊整合出 Mobility AI 計劃的五大核心功能，構成完整的智慧交通系統基礎。以下為重點懶人包，方便讀者即學即用、快速掌握技術結構與應用價值：

✅ 功能一｜即時預測交通流量與事故風險

透過機器學習與歷史數據分析，Mobility AI 能夠根據城市不同路段的時段、天氣與活動狀況，提供即時擁塞風險提示，並預測事故或延誤發生機率。

✅ 功能二｜信號燈與路線自動優化

系統會即時調整紅綠燈節奏，以減少交匯點擁塞時間，並建議最佳路線以分流高峰期車潮。例如某試點城市實施後，通勤時間縮短 10%、排放減少 12%。

✅ 功能三｜建構「交通數碼孿生」模擬模型

透過 Google Cloud 架設虛擬城市場景，交通規劃者可預先模擬各類新措施（如新增單車道或電動巴士路線）對現實造成的影響。比起傳統交通模型，其精確率提升約 15%。

✅ 功能四｜NLP 語言查詢介面，人人都用得

Mobility AI 支援自然語言處理技術，交通人員只需輸入「星期五放工時間會塞邊度？」系統即可生成視覺化預測報告，降低操作門檻。

✅ 功能五｜整合多模式交通網絡

平台可結合公共交通（地鐵、公車）、共享出行（Uber、共享單車）、微型出行（電動滑板車）數據，為不同出行模式提供協同規劃建議，令整體交通更高效、更環保。

這套架構不單應用於大型城市，對物流平台、自動駕駛研究、商業地段規劃等領域亦具有高度參考價值。我們建議從事交通相關業務的開發者與政策單位，可關注其開源 API 計劃與後續技術發展路線圖。

🔍 技術解析｜Google 點樣用 AI 打造「數碼城市指揮部」？

Mobility AI 背後並非單靠一套模型運作，而係整合 Google 多年來在交通預測、地理資訊與 AI 模型訓練方面的研發成果。我們 DotAI 團隊拆解出此計劃的四大技術基礎，協助開發者與相關從業者理解其核心設計邏輯：

🔗 多源數據融合：從感測器到浮动车數據

Mobility AI 能即時匯入交通攝影機、紅綠燈感測器、浮動車輛 GPS 記錄（FCD）、用戶回報等來源，建立高解析度的交通狀況圖像。數據經雲端處理後可用於預測模型與模擬引擎，形成動態更新的城市交通狀態。

🧠 深度學習與強化學習模型

Google 採用 DeepMind 發展的交通優化框架，以及自家 WaveNet 架構，來預測交通擁塞、控制信號節奏與行駛路徑分布。模型能根據歷史數據、實時事件與政策參數進行迭代式學習與調整，實現交通管理的「自主優化」。

🧪 數碼孿生技術：建構虛擬城市場景

每個城市可在 Google Cloud 上建立對應的 Digital Twin（數碼孿生），並以此進行各種「假設場景」測試。無論是新政策、基建工程、天氣異常或大型活動，都能透過模擬預測其對交通網絡的實際影響。

🗣️ NLP + API 查詢介面：人人都用得明

系統內建自然語言處理模組，交通管理者只需輸入語句如「明日早上八點哪裡最擠塞？」即可生成結果報告，並支援以 JSON / CSV 形式導出。此外，其開放式 API 架構，亦方便其他平台如 Waze、Waymo 或市政儀表板接駁使用。

值得一提，Mobility AI 設計支援 Google Cloud TPU v4/v5 部署，預示其對運算效能與可擴展性的高要求；而其模組化設計亦為中小型城市或企業提供按需選用的可能性，降低導入門檻。

🧭 DotAI 見解｜Mobility AI 為何值得香港企業與創作者借鏡？

Mobility AI 雖然主要針對城市交通規劃與公共治理，但其背後應用的 AI 技術架構與工作邏輯，其實對 中小企業、數據從業者、開發者、甚至營運／物流部門 都有極高參考價值。我們 DotAI 團隊認為，以下三個視角最值得關注：

🏭 1. 對物流／配送企業：

Mobility AI 的「流量預測 × 路線優化 × 即時應變」三層技術框架，正好對應物流行業面對的派單、調度與運力分配問題。你可以想像，若結合自家配送資料＋公共交通流量模型，便可類似構建「私有版交通 AI」，即時自動決定送貨安排，大幅節省運力與空車成本。

👨‍💼 2. 對管理層與營運設計人員：

Mobility AI 內建的 NLP 語言查詢介面，以及 API 接駁格式，展示出一種「非技術人員都能使用 AI」的介面設計哲學。這正是我們 DotAI 課程中持續推廣的「角色式 AI 協作思維」——讓不同職能、層級的人，都可以用自然語言與 AI 共作，縮短部門落差。

🧑‍💻 3. 對 AI 工具開發者或 No-Code 創作人：

其數據整合架構與模擬引擎，可以作為設計其他行業場景模擬器（如零售顧客動線、建築人流預測、餐廳等候時間分流設計）的技術參考。我哋課程中教授的 GPT Agent / Dify / API 串接模組，也正是類似邏輯底層。

延伸學習｜從 Google Mobility AI 學會構建你自己的 AI 協作系統

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