紐約兩大運輸機構試行AI科技 提升基建維護與營運效率

為應對老舊基礎設施與氣候威脅帶來的挑戰，負責紐約地區大眾運輸服務的兩大機構——紐約大都會運輸署（MTA）與紐約與紐澤西港務局（Port Authority of New York and New Jersey），正積極探索導入人工智慧（AI）、攝影機及動態感測器等新興技術，以期實現基礎設施的現代化監測、橋樑安全強化、施工管理及營運韌性提升。

根據《StateScoop》報導，紐約大都會運輸署策略計畫總監 Jon Kaufman 表示，透過 Transit Tech Lab，他們得以探索如何運用私人企業的科技來解決公共部門的挑戰。該實驗室主導了一項為期八週的技術測試計畫，共有 17 家科技公司參與，並完成了 20 項概念驗證專案。

這些專案主要聚焦兩大挑戰：一是交通基礎設施的監測與維護，二是日常營運資料與工作流程的現代化。紐約大都會運輸署的 Jon Kaufman 指出，這些創新概念為利用數據改進交通系統提供了新見解，包括提升基礎設施韌性及營運效率。

在基礎設施維護方面，Delphisonic 公司在 PATH 鐵路列車上安裝感測器，以即時收集軌道狀況數據，協助識別維護需求。Dynamic Infrastructure 則透過收集數百張影像與逾百頁檢查數據，集中管理各種設施的檢修與資本規劃。其系統不僅偵測到 PATH 檢查報告中列出的所有缺陷，甚至在 14% 的案例中，對缺陷的嚴重程度給出了不同的評估。

針對工作流程現代化，Hazel AI Technologies 的軟體協助長島鐵路（Long Island Rail Road）起草了 15 份技術工作範圍說明書，將起草時間縮短了 40%。Ontra Mobility 的 AI 平台分析交通需求，為長島鐵路及其他無障礙交通選項推薦路線與班表。Contextere 則測試了一款工具，能從技術文件中提取資訊，為維修技術人員提供白話解答與指引。此外，還有專案探索了公車總站活動的即時監測、影片資料的高效傳輸，以及舊有資產網路安全風險的偵測。

紐約與紐澤西港務局技術長 Rob Galvin 強調，該局所營運的海港、通勤鐵路、橋樑、隧道、公車總站與機場設施的安全順暢運作，直接影響兩州數百萬通勤族與旅客，並支撐著對美國乃至整個東岸至關重要的萬億美元區域經濟。