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每週四出刊.2017.07.20
 
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搏感情更懂變通 北捷行控中心完勝AI
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搏感情更懂變通 北捷行控中心完勝AI

人工智慧前景發燙,但機器人冰冷與理性的程式語言,卻不見得能處理超乎預期的突發事件,台北捷運攜手AI人工智慧,營造讓人更安心的乘車環境,創造更多貼心的創新服務。



採訪整理/林哲生


23年前還向新加坡、香港地鐵取經的台北捷運公司,如今以平均日載超過200萬人次,累積逾85億人次搭乘的風光紀錄,躋身世界大型捷運系統會員,在眾所矚目的營運可靠度(MKBF)表現上,2016年更以488.4萬車廂公里(相當於每月10萬班次發生2.1件5分鐘以上行車延誤事件)名列世界前茅,已超越很多歷史悠久的城市地鐵,稱它「台灣之光」可說名副其實。
台北捷運肩負如此龐大的交通人流,率先使用全自動/半自動行駛的營運方式,可算是最接近AI人工智慧的試驗場,每天面對紛沓而來的旅客及運務資訊回報,「行控中心」就像捷運系統的大腦,為每班列車織出縝密路網達成載客使命,這樣重要的交管核心,其實就隱身於台北市交通樞紐的「台北轉運站」地底下。在通過一道道管制閘門後,映入眼簾的行控中心就像電影場景裡的NASA指揮中心,各種精細的顯示儀板與圖表嵌在半弧形的大螢幕牆面上閃閃發亮,切割再切割的螢幕區塊顯示不同層次的監控正在嚴密執行,大螢幕截圖回傳的某個監視器畫面,讓所有編制人員聚精會神地保持高度警戒。為了守護捷運的行駛安全,他們還以特殊的扇形席位編制,層層把關。


捷運司令官 行控中心Hold大台北
來到指揮捷運系統發車的大本營,台北捷運公司行車處行控中心主任許泰銘說:「整個行控中心需要24小時3班制不間斷地輪班,除了我們眼前所見的這個區域,使用無人駕駛的中運量文湖線也有一個較小編制的行控中心,」這才發現,不論是全自動駕駛或是半自動駕駛,行控中心無疑是下達指令的司令官。他說,當文湖線電腦自動駕駛失靈時,受過訓練的站長便會上場手動駕駛列車,自動駕駛並非萬無一失的保障。
談起台北捷運還沒正式開通的草創初期,相關人員還特地去香港、新加坡研究當地地鐵怎麼運轉、班距怎麼控管、人力安排、司機員的勤務、維修⋯⋯等,即使已經規劃詳盡的SOP流程,但進入營運後仍會遇到新的問題,流程也要一再修改才能更加貼近現況,以工作說明書為例,當列車故障時依照標準步驟處理仍無法排除狀況,就得再修訂。現在台北捷運管理路線長達131公里,多達117個站,所有的順暢都是靠經驗一點一滴累積而成。
每天面對超過200萬搭乘人次的台北捷運,行控中心彷彿捷運的大腦,他說:「所有資訊都會傳到這邊,除了中心控制面板上的訊號外,現場站長、維修人員會透過無線電,跟行控中心回報所有狀況,聽到現場狀況後,就把所有資訊集中起來,針對這個事件以SOP作業程序來做後續處理追蹤,」所以行控中心可以收集所有資訊並消化吸收後,再依據SOP決定列車該不該停駛或改成慢速行駛、號誌該怎麼設定⋯⋯等。


從反應到預應 先照顧人再解決事
許泰銘以旅客攻擊事件舉例,「當司機員反應有旅客在車廂持刀傷人,很多旅客受傷,列車控制員負責列車調度,他接受到司機員的回報,把這個訊息喊出來,並壓下席位上設置的緊急鈴後,全行控中心就會鳴動,大家就知道這條路線有狀況要支援,」許泰銘說,我們會設計分工,事故區要照顧,非事故區也要照顧,還要做訊息通報,也要調閱DVR回播事件,「有效分工才能把事情處理好,以旅客攻擊事件來看,我們就需要緊急通報,大部分通報任務會在主任控制員身上,像跟上層主管通報這一塊都是由他來做,另外像對外的單位:消防員、救護車、警察⋯⋯這些都由主任控制員第一時間去通報」。
行控中心人員的可貴之處,便是能依據現場各種突發狀況,即時做出具彈性的補救措施,即便有SOP流程,但在執行過程的精細面上,其實包含了不同領域的判斷,這正是與機器人差異所在。好比正當旅客攻擊事件造成多名乘客受傷,甚至要分秒必爭地搶送不同傷患送醫時,行控中心的各個人員就得支援警察部署,通知救護人員在關鍵地點準備待命,同時控制事件列車停靠時間並維持其他站別列車運行,所有狀況都會依據歹徒動態不斷調整與改變,而機器人很難判斷何時必須超越過往的處理層級與方式,畢竟攻擊事件百百種,根本無法完全有效預測,但如何控制損傷與彈性整合運用所有資源,正是行控中心展現專業人員寶貴的實務經驗。


分工確實 分線不分家
而日常中的突發狀況層出不窮,最常遇到車門臨時故障,他說,「車門關不起來時我們就請站長去看看,如果有異物卡住就把它撿起來,假如沒有異物卻關不起來,會請站長幫忙把這個車門隔離掉,讓旅客上下車就從其他門進出,當然後續就盡快入廠把它換掉;另外,列車可能遇到電力問題,車廂跳成緊急照明,可能是屬於輔助電力的問題,當它有一些狀況必須降階慢速運轉時,這部列車就不適合再載客,會儘速請旅客下車,趕快進廠維護修。」
由於行控中心講求團隊合作的概念,捷運每條路線都有設計分工表,當紅線發生狀況時,綠線、藍線、橘線該做什麼,矩陣圖都有畫出來,大家便能各司其職,許泰銘說:「當今天緊急鈴壓下去,全行控中心知道後就開始分工,列車控制員透過無線電接收回報列車故障,就立即把緊急鈴壓下去,啾啾啾的聲響就來了,分工作業就成形了。假設綠線出狀況了,紅線就來照顧非事故區的調度,事故區可能是某個站或某列車,其他區域仍要照顧,紅線的路線控制員就要來負責安排哪部車先通過,PO訊息的是橘線的路線控制員,在電腦上用緊急資訊系統輸入事件訊息,讓全公司、各場站依自己職責去支援,」另外,狀況發生後,想要掌握現場,便得透過捷運車站大約1萬支監視器來回播放現場DVR,找到對的攝影機投射出最新狀況或是回播之前狀況,釐清發生過程;而資訊助理則藉由車站廣播或是旅客資訊顯示器及電視來公布訊息,旅客若有下載捷運App,也能第一時間收到訊息。


「納莉」重擊 專業人力靈活抗災
台北捷運營運至今,面臨最大的營運危機之一應當是2001年9月15日∼9月17日的納莉風災,單日雨量飆到425公釐,許泰銘想起那時狀況:「當天我沒上班,接到緊急電話說要趕快來支援搶救,板南線水淹的就像河流了,控制室樓下B4層機房區都是輕鋼架地板,我進去要搶救機房區時,那些輕鋼架地板都已經浮在水面上了。」災情慘重,16個車站(板南線11站、淡水線5站)、南港機廠及高運量行控中心都受到嚴重影響,那次史無前例的天災事件,也讓台北捷運花了近3個月才全面搶通,同時也突顯了一個問題,當營運因重大災情全面停擺之際,換作是機器人或電腦恐怕也束手無策,專業人材頓時成為最可靠的機動力。經歷風災肆虐後,他說:「我們在後續路網的沿線車站,已架設了22樘防水隔艙,規劃了從天而降的升降式、橫移式或擺動式的防水隔艙,所有防水隔艙的監控、警訊,都由控制中心的防水隔艙電腦來掌控。」未來,讓電腦或機器人成為行控中心有效管理的工具,但保有專業人力審度全局的應變空間,應是台北捷運在未來AI時代中最好的營運模式。


【完整內容請見《能力雜誌》2017年7月號,非經同意不得轉載、刊登】
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