從三峽車禍與AI防酒駕　談智慧駕駛的未來防線

▲三峽重大事故，現場畫面曝光。（圖／民衆提供）

●張瑞雄／臺北商業大學前校長、叡揚資訊顧問

在新北市三峽區發生的一起駭人聽聞的車禍事件中，一名78歲男子高速駕車暴沖人羣，造成3死12傷的慘劇。另外科技界正積極開發AI系統來阻止酒後駕駛。這兩則事件，一悲一希望，凸顯出當今交通安全所面臨的駕駛人的精神狀態與駕駛行爲的不確定性，以及科技如何成爲守護公共安全的新希望。

「被動偵測式」技術　從源頭阻止風險發生

三峽事件的肇事者被懷疑患有「陣發性暴怒症」，這是一種由神經系統異常引發的精神疾病，常伴隨暴力衝動與情緒失控。這類疾病難以在外觀上辨識，卻可能在駕駛行爲中造成致命後果。

而在美國，每年有逾13,000人死於酒駕，約佔所有車禍死亡的三分之一。這兩種危險駕駛行爲，無論是酒駕或精神失控駕駛，都具有可辨識的生理與行爲徵兆，這正是科技可以介入的關鍵點。

AI酒測系統可以透過安裝於車內的攝影機與感測器，搭配AI演算法分析駕駛者的瞳孔擴張、眼球充血、臉部浮腫與環境中酒精分子濃度，準確判斷是否適合開車。

這種「被動偵測式」的技術不僅難以規避，更可與現有車載系統整合，在駕駛人轉動鑰匙前就做出判斷，從源頭阻止風險發生。

更值得注意的是，AI系統特別強化了對臉部表情、眼神反應的辨識，並使用多樣化數據訓練模型以降低種族偏見，在技術倫理上也做出積極迴應。

但若缺乏制度支持與政策推動，效果將大打折扣，科技防線不能只是研發導向，更需政策引導與全民教育。

「防止悲劇」與「保障人權」　如何從中找到平衡

在三峽車禍事件中，如果能有一套針對高風險駕駛人的健康評估與強制檢驗機制，例如在高齡駕駛換照時引入AI輔助的精神狀態篩查，或強制安裝智慧監控裝置，就可能降低類似事故的發生。高齡化社會下，如何以科技輔助駕照管理與動態監測，勢必成爲政策制定的新挑戰。

若將視野從單一車輛延伸至公共交通與城市交通監控系統，AI的角色將更加關鍵。例如未來可透過道路攝影機與邊緣運算分析系統，即時辨識駕駛行爲異常者；或在停車場出口設立AI駕駛狀態檢測閘門，作爲最後一道把關。

結合車聯網（V2X）技術與AI，也可實現「危險駕駛預警系統」，讓鄰近車輛提早得知有潛在風險駕駛者接近，自動調整行駛距離與避險策略。這樣的智慧交通系統將不再只是輔助人類決策，而是主動預防風險。

但科技並非萬靈丹，AI辨識駕駛行爲勢必涉及個人生理數據與臉部影像的收集與分析，這也牽涉到隱私權的保護與資料治理的倫理議題。如何在「防止悲劇」與「保障人權」之間找到平衡，需要立法機關、產業界與公民社會共同參與討論。

同時，技術公平性亦不可忽視。若AI系統訓練樣本不足，可能對某些族羣辨識不準，導致誤判，所以系統必須廣納數據作爲訓練基礎，這是所有AI應用在公共場域的應有之舉。

每一條命的消逝，背後都有值得反思的制度缺口與技術盲點。從三峽車禍的悲劇，我們除了傷痛更須思考如何避免未來再次發生。AI不只是語音助手或影像識別工具，更可以是協助人類預防災難、減少損傷的智慧守門員。

在交通安全面臨新挑戰的時代，我們需要的不只是道德勸說與法律威嚇，更需要用科技來構築前端的防禦線。唯有讓技術主動偵測、即時阻斷，並搭配製度化管理與全民參與，才能「讓悲劇不再重演」。

▼高齡化社會下，如何以科技輔助駕照管理與動態監測，勢必成爲政策制定的新挑戰。（圖／達志／示意圖）

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