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為提升運輸部門溫室氣體減量工作效益，配合溫室氣體減量及管理法規範之法定工作研究，確保運輸部門減量目標之達成，亦因應國際淨零排碳趨勢，評估我國運輸部門達成深度減碳之可行路徑，透過蒐集國際運輸部門溫室氣體減量策略、節能趨勢及淨零排放路徑之相關文獻，以提出第二期運輸部門行動方案之精進可行策略及「2050運輸部門溫室氣體淨零排放評估報告」初稿，推動方向與聯合國環境署發布的永續運輸策略三大主軸-需求減量、運具轉移與技術改善一致。另建議未來可朝向強化運輸需求管理並增進交通管理執行力道，以及擴大推廣遠距生活，以減少運輸需求；或可參照國際上已提出或立法促進燃油車退場之作法，並完備電動車使用環境，以加速運具電動化。同時，檢討109年及第一期全期運輸部門溫室氣體減量執行成果，以完成執行排放管制成果報告編寫，前4年(105-108年)在各機關積極作為下，減量表現多符合預期目標；若以全期(105-109年)排放量加總，預估運輸部門已達成第一期溫室氣體管制目標；然而， 109年受嚴重特殊傳染性肺炎(COVID-19)疫情之不可抗力因素影響，運輸部門溫室氣體排放未能達到年度管制目標。本計畫並掌握環保署溫管法修法進度，研析修法內容對交通部可能造成的影響並提供建議。本計畫亦延續歷年計畫所建置之運輸部門各運具溫室氣體排放量相關參數資料之基礎，進行溫室氣體排放量相關數據之更新與推估。

因應5G資通訊技術全球發展趨勢，並基於數位轉型及數位雙生等數位治理觀念，本所於民國110年提出「5G智慧交通數位神經中樞」之研究計畫構想，並完成「構建5G智慧交通數位神經中樞(1/2)－功能架構探討與系統規劃」(以下簡稱前期計畫)，並依前期計畫研究成果為基礎，辦理本(111)年度「構建5G智慧交通數位神經中樞(2/2)–系統雛型開發與驗證實作」(以下本計畫)，初步完成5G智慧交通數位神經中樞雛型系統開發，納入交通預測模式庫及公共運輸管理相關知識庫等概念性驗證實作，並結合實作場域之交通即時資訊蒐集，以數位雙生技術提供3D視覺化呈現，進而發展城市智慧移動核心技術與創新應用服務。本計畫亦就原通訊協定中之現場設備共用訊息、號誌控制器訊息、車輛偵測器訊息、資訊可變標誌訊息、自動車輛辨識訊息等，廣泛蒐集各方意見，進行通訊協定3.0 版修改與新增；同時納入都會區輕軌與緊急車輛運行、車聯網環境下之交通管理中心管理與控制、現場設備間之設備對設備(D2D)、資訊安全等新增需求，以期都市交通控制通訊協定能與時俱進。此外面臨5G通訊環境與多元智慧運輸應用需求挑戰時，亦針對緊急救援車輛智慧號控系統進行驗證實作，在前期計畫完成之緊急救援車輛智慧號控系統規劃與概念性驗測成果基礎下，於本計畫實作示範場域進行包含車輛定位精度、通訊技術與協定、緊急救援車輛即時位置發布等課題之技術驗證實作，並歸納實作經驗提出緊急救援車輛智慧號控系統建置參考手冊。

本計畫透過大數據分析技術之應用，進行鐵路供需診斷與策略分析，成功建立多項抽象數學模式並據以開發鐵路系統供需診斷核心技術，接續整合搭載各演算模組以及多種數據，建置完整且具實用能力之「智慧鐵路平臺」。本計畫之目的在維護鐵路系統供需診斷模式軟體、擴充列車資料與分析功能，並進行策略分析，以期協助交通部及相關單位進行政策研擬與方案分析。

過去由於鮮少蒐集駕駛過程的資料，在肇因判斷上多以事故發生當下的近因為主，然近因並不一定為肇事主因，僅預防近因也未必能有效預防肇事。本計畫之目標在將目前以事故資料為基礎的道路交通安全管理程序，提升為以事故資料、異常事件及駕駛行為等為基礎的道路交通安全管理程序。本計畫為4年期計畫之第2年計畫，以第1期計畫為基礎，加入車內影像辨識技術，討論現有車載設備與數位行車記錄器限制時，同時考量車內外異常事件分析之需求，建立異常事件影像辨識技術訓練，整合資料集合找出車內外異常事件型態與空間特性等關聯，最後提供業者駕駛人管理及主管機關易肇事地點管理。本期計畫訪談五家國道客運業者，以車內設備裝設現況、常見車內異常行為、駕駛安全管理、從駕駛安全管理角度對ADAS警示系統之期望之四個面向探討，觀察出業者皆將使用手機視為分心事件，而業界尚無統一界定疲勞標準，透過文獻回顧將分心行為分為三類：認知分心、眼部分心、手部分心，而車內異常行為定義為在分析手部分心行為與事件異常程度之關聯後，判定與事件異常程度相關之行為，並將車內駕駛行為綜整成三大項：頭部方向、偏離程度；手是否在方向盤上、手部位置；動作項目。本期計畫接著發展車內影像辨識分析架構，透過OpenPose辨識駕駛18 個關節點資料集，以進行深度學習影像辨識，推論駕駛手和方向盤、頭部動作、手部動作，及其身體動作，結果受環境光影變化與成像效果影響，因此在光影辨化大的傍晚和夜間時段，以及在成像不佳的鏡頭畫面在辨識率上表現較差。透過人工真值與影像辨識比較結果，顯示雖各項手部分心動作在人工辨識及影像辨識兩種模式的顯著性不盡相同，但參數的符號大多一致，影像辨識技術確能有效辨識駕駛車內行為，並協助偵測異常事件，建議業者在考量技術、規格、功能與成本等四層面下，能進行車內駕駛行為影像辨識之技術開發與建置，以達到車隊管理與交通安全之成效。本期計畫沿用前期計畫之2,558事件，分別進行車內行為與行車動態、車內行為與異常事件之分析，再接續分析車內行為、車行動態及異常事件的整體關聯性。研究發現駕駛員於開車中所有行為除操作車內設備外，皆與駕駛員分心有顯著正相關。在事件動作序列分析中，不同行車動態的條件下，駕駛若出現特定動作或是動作組合，則容易發生異常事件。在前車變換車道的情境下，駕駛只要高速接近前車(FCWH)，就容易發生異常事件；在本車變換車道的情境下，本車離前車太近(S

我國已針對交通安全教育之推動，發展各學習階段基本能力架構及課程模組，並規劃校訂與融入課程使用。為進一步提升我國師生交通安全教育的教學與學習動機，本計畫參考國外新興科技導入教育之經驗與作法，整理當前數位學習的最新發展趨勢，並透過實地參訪及焦點座談方式，整理各階段科技教育現況及挑戰，找尋對應不同學習階段與交通基本能力的合適教學主題。本計畫經德懷術(Delphi Method)調查，篩選出包含「危險感知」、「運具使用」及「交通知能與科技運用」等三大能力主題在內的22項內容重點，可做為導入應用時的優先發展項目。本計畫提出未來研發科技教學輔助工具之規劃建議，並考量實務應用之可行性，建議短期鼓勵教學創新與跨域合作，開發可供教學端直接應用之教案內容，中長期應以專業師資的培育及跨領域團隊的經營做為推動目標，以便協助學校交通安全教育的普及與落實。

鐵路行車規則已於2022年修正並要求營運機構建立安全管理系統（SMS）。為協助營運機構評估所建立之SMS的符合性及有效性，並讓鐵道監理機關－鐵道局能夠查核SMS運作狀況，本研究發展一套適用於我國的機制、準則與工具。本研究回顧國外鐵道、民航等業別之SMS評估機制、準則與工具，並考量我國鐵道安全監理現況（含國家鐵路安全計畫），彙整出可供營運機構、監理機關施行之自主評估及監理查核機制。除此之外更參考回顧結果以及過去數年研究成果，發展出36項評估準則，以及更細部的初步查核工具、自主評估與有效性查核工具。營運機構可使用本研究所發展的準則與工具評估自身SMS符合性及有效性，並精進本身SMS；鐵道局則可透過同樣的準則與工具來查核營運機構SMS是否符合法規、自主評估結果是否屬實，做為營運監理輔助事宜。為確保SMS以及相應的評估機制能夠有效運作，本研究建議後續權責單位應執行必要行動。首先須滾動檢討評估工具；而後透過訓練課程、法制要求、建立指引等方式提升機制有效性；最後藉由管理成熟度模型、安全文化模型之導入，精進與整合各項安全相關機制，俾更全面提升鐵道安全。

近年來人工智慧在軟硬體技術的突飛猛進與各領域應用的迅速發展，可預期未來運用人工智慧、影像辨識、資通訊(ICT)、車聯網(V2X)與5G等技術，特別有助於紓緩因交通號誌控制不夠智慧，導致民眾行的痛點。本計畫除回顧彙整國內外應用車聯網與人工智慧強化學習在號誌控制之應用與演算法，並發展車聯網與人工智慧強化學習之號誌控制模擬環境，藉由車聯網緊急車輛優先號誌、單一路口多時相號誌控制與幹道連鎖號誌控制模擬之人工智慧號誌控制模式構建、學習與訓練、模擬與績效評估，來為後續人工智慧號誌控制奠下研發基礎。計畫分別以臺北市「中山北路-德行東路」3個路口幹道、臺南市「台86-19甲線」路口、高雄市台88線鳳山出口(過埤路-鳳頂路)路口)等3個縣市政府合作所發展交通模擬環境與人工智慧強化學習號誌控制模型及其訓練。根據不同場域特色，以及強化學習探討的議題項目，總計提出13 種不同的強化學習應用方案，訓練結果顯示13 種強化學習方案皆能不同程度的改善現況交通績效，顯示DDPG強化學習號誌控制的潛力與可行性。計畫同時研提以PPO 為核心演算法的做法，並於臺南市實驗場域進行模擬測試，結果顯示不同的強化學習演算法也同樣可以取得績效改善。車聯網資料應用上，研提採用卷積層網路(CNN)結構萃取資料特徵，進而做為強化學習的資料輸入，實驗結果顯示，以車聯網資料做為強化學習號誌控制資料來源的潛力。

道路交通安全不僅關係到民眾的生命財產、以及行的基本權利，倘若發生交通事故，也將衍生出龐大的社會成本。因此，道路交通安全問題是國內刻不容緩的交通改善重點。其中，路口事故更是道路交通安全問題的重中之重，我國交通部每年辦理各期「臺灣地區易肇事路段改善計畫」，針對車禍事故集中發生的地點，對於事故特性進行分析，俾對道路交通工程缺失進行檢討改善，屬於事故發生後的改善措施，尚缺乏基礎設施安全管理各階段(規劃設計、定期檢查、易肇事檢查…等)的安全檢查程序。本計畫透過回顧國內外文獻，了解安全檢查制度可能涉及的相關議題與因子，並利用過去易肇事路段改善計畫之計畫成果經驗，彙整不同碰撞型態(包含:右轉側撞、左轉側撞、左轉穿越側撞、交叉撞、追撞、擦撞等)對應的改善設計方法，再由相關改善設計方法歸納為號誌設計、轉向設計、幾何設計、周邊環境狀況等主要檢查方向，研擬出「易肇事路口安全改善檢查表」，期望將其做為路口改善流程中完整檢查路口各項設施的檢查工具，或於事故資料少、或是事故無重現性的地點使用，找出路口可能的肇事因子，並做為改善方案研擬的參考依據。本計畫也彙整交通從業人員的實際操作回饋、與產學界專家會議的討論意見，修改調整使檢查表的操作能兼顧未來使用者的認知操作與便利性，相關意見也能做為未來進一步推廣道路安全檢查、查核架構的基礎。

第40期臺灣地區易肇事路段改善計畫，係依據行政院107年核頒之第13期「道路交通秩序與交通安全改進方案」工作項目辦理(計畫編號：交運23601)。本計畫係利用110年臺灣地區之道路交通事故資料（A1類與A2類），透過道安資訊平台進行統計分析，篩選出易肇事地點，函送各縣市道安聯席（督導）會報，並於彙整各縣市道安聯席（督導）會報所提報之易肇事地點，依各地點特性進行書面審查及會同相關單位前往現場勘查，研提改善方案。第40期易肇事路段改善計畫之改善地點計64處，改善總經費預估約新臺幣26,688,057元，平均每處改善約新臺幣417,000元。

本所依交通部指示研擬公路公共運輸計畫向行政院申請專案經費，以擴增交通部及縣市政府推動公路公共運輸發展之財源，三期計畫執行下來，曾成功扭轉先前公路公共運輸載客量持續下跌之趨勢，自98年至107年成長了20.3%，達到近年來的運量新高，使客運市場重返85年榮景。惟108年公路公共運輸載客量出現小幅衰退，減少0.22%，爰本研究藉由相關分析釐清造成運量衰退之可能原因。109年公路公共運輸載客量出現更大幅度衰退，較108年減少13.49%，原因很明確地係來自Covid-19疫情之影響，本研究則進一步分析瞭解不同公共運具別、不同時間點、不同地區、不同國家所受衝擊是否有明顯差異，以瞭解疫情期間公共運輸載客量變化幅度大小係受哪些因素影響，以及這些影響因素有哪些是運輸部門可控制或著力的。此外，本研究亦探討國外公共運輸部門(業者與主管機關)於疫情期間為減緩客源流失或增進載客量之因應措施，並提出我國公共運輸部門面對疫情衝擊可採行之減災及興利作為。

本計畫為3年期(110-112年)計畫之第2年期，目的為延續前期研究發展交通衝突分析工具之成果，除辦理分年先導測試計畫，驗證相關技術成熟度與限制外，並透過易肇事地點分析，與地方政府合作進行推廣應用。本年度與公路總局、新北市交通局、臺中市交通局合作，辦理右轉衝突、非號誌化路口停讓衝突兩項先導測試計畫共13處路口，並與基隆市、新竹縣、苗栗縣、彰化縣合作辦理4處易肇事路口分析。右轉衝突空拍路口上游60公尺內的路段，以判斷是否有右轉車輛未靠右、外側車道之直行車輛未遠離右側之風險駕駛行為；非號誌化路口停讓衝突則判斷車輛未慢速通過路口、支線道未禮讓、支線道未停車再開、少線道車未禮讓多線道車先行、轉彎車未禮讓直行車先行、左方車未禮讓右方車先行等項目。易肇事路口分析則優化交通衝突分析項目及程序，以提供後續應用分析工具之參考。本計畫亦持續優化相關分析技術，包含採用GUP加速與參數設定調整，將空拍影片穩定化處理時間縮短至1/2至1/4，並針對提升行人查全率、修正自行車分類情況、車輛偵測框偏斜問題進行研究與探討；交通衝突分析軟體除針對先導測試計畫開發相關分析功能外，並優化軌跡/車速繪製功能升級、衝突熱區影像疊合、衝突影片回放功能升級、兩段式左轉判斷機制，以進一步分析發生交通衝突之可能原因，協助道路管理機關提早進行路口交通安全分析及改善。

本計畫研究對象為梁式橋、板橋、箱型橋等三種類型的混凝土橋梁，研究目標為利用無人機拍攝橋梁之主梁、橫隔梁、橋墩/帽梁、橋面板、橋台、翼牆/擋土牆等構件影像，再透過AI深度學習語意分割技術，偵測影像上橋梁表面各種劣化類型，包括混凝土裂縫、混凝土剝落、鋼筋銹蝕、滲水、白華損傷等。本計畫之研究主題與重點可歸納為四大項，分別為文獻分析、深度學習技術開發、無人機技術開發、橋梁3D建模與技術推廣。在深度學習技術開發部分，首先為針對資料庫資料進行清洗，最後本計畫共選取4,262張照片，進行各式劣化類型之人工標註，再依據規範與專家學者座談會建議，採DRU連動性原則，進行DRU值的人工編輯與確認，其中3,304張的DRU值有編輯過，變更比例達77.48%。另外在精度驗證部分，使用資料庫資料14座橋梁共4,805筆，本計畫透過相同資料清洗程序最後剩下833筆資料。本計畫開發了兩種語意分割深度學習模型，包括DeepLab v3++與Lawin，以及開發一個DRU推估模型。經過精度驗證與測試，證明深度學習語意分割方法進行橋梁影像自動偵測劣化區具有可行性；但DRU推估模型部分雖然具有應用潛力，但精度驗證部分，因DERU評等標準不一致問題、訓練資料數量與多樣性不足，仍有改進空間。在無人機技術開發部分，本計畫結合VIO、IMU、RTK與UWB，開發一融合定位演算法，可以在有無GNSS訊號的環境中進行自主飛行與拍照，提供無人機全局一致性的絕對定位結果，初步驗證絕對定位誤差小於30公分。此外本計畫設計開發一款Y6型橋梁檢測專用無人機，搭載上下旋轉180度之雲台，包括專門設計之LED補光設備，同時利用橋梁3D模型協助航線規劃。

本計畫為2年期「先進公車智慧化營運管理先導運行計畫」之第1年期計畫，第1年期為初步構想驗證階段，計畫主軸為研發整合車載設備之駕駛工時管理系統；第2年期為擴大概念驗證階段，以整合區塊鏈車載網路與先進駕駛輔助系統(ADAS)之駕駛數位履歷管理系統研發為計畫執行主軸。本計畫開發一套整合區塊鏈技術與OBD車載設備的「駕駛工時管理系統（以下簡稱本系統）」，期望改善公路客運駕駛超時或過勞現象，有效提升公路客運行車安全，並協助國內客運業者運用先進資通訊技術，強化數據治理及數位轉型，打造SMART（Safety、Mobility、Accessibility、Responsiveness、Trustiness）的公共運輸發展環境。「駕駛工時管理系統」包括「車載機硬體」與「行車資料區塊鏈暨管理軟體」兩大系統。「車載機硬體」包含OBD、GPS、4G無線網路傳輸模組等周邊裝置，可執行駕駛工時紀錄及OBD車輛行駛資訊與故障碼儲存，並可將前述資料即時透過4G無線網路傳輸到行車資料區塊鏈，透過區塊鏈的不可篡改特性，忠實記錄公路客運之駕駛每趟次的行車資訊。「行車資料區塊鏈暨管理軟體」則可讓管理者查詢受監控車輛之駕駛工時與車輛狀態，並具備車輛故障預警功能，針對可能發生超時工作，或是可能發生故障的車輛駕駛提出警示。為驗證本系統技術之可行性，本計畫並進行實車測試，派遣4輛公車、16位駕駛，行駛4條路線，共計行駛397趟次，累計行駛時數達615.11小時，各項測試結果顯示，本系統可達到預期目標。本計畫之研究成果，除可協助業者進行自主管理，有效掌握駕駛工時狀態外，並可協助公路主管機關提升公路監理效能。

近年來空污問題受到國人重視，交通單位運用交通管理策略導引私人運具使用者轉移至公共運輸或低污染運具，為解決交通空污問題之關鍵。本計畫彙析國內外減少都會區交通空氣污染之交通管理策略，探討各項策略對於用路人行為影響之因素及效益，以回饋至後續問卷規劃與策略建議。並延續第1年研究成果，更新我國都會區之社會經濟條件、交通運輸發展、交通空污排放等各項指標，篩選臺中市、高雄市轄內總計6個行政區進行調查，以面訪方式完成2,615份有效問卷。結果顯示不同都會區民眾的交通空污認知與管理策略意向具有明顯差異，在交通空污對健康影響認知較高者，越容易支持管理策略並有運具轉移意願。而針對公共運輸面向之改善策略，各都會區受訪者皆以減少時間相關策略為主要關鍵。本計畫召開4場次座談會，邀請專家學者、政府單位及民眾，討論交通管理策略建議方向。整體而言，在市中心與公共運輸較為密集區域推動較嚴格的私人運具管理策略（包含停車差別費率、全面收費），為受到多方認同的主要策略。本計畫亦提出空污減量成效評估方法，並以增加公車班次及空氣品質維護區為兩大措施情境，試算相關策略推動後之減污成效。為推廣研究成果，本年度辦理2場次推廣工作坊，邀請相關應用單位參加，促使地方交通及環保單位將本研究成果做為後續政策推動時參採應用。

有鑑於數位及資訊科技之進步，加速了海上運輸領域的自動化船舶及自主化船舶的發展，儘管聯合國已定義了海上自主水面船舶(Maritime Autonomous Surface Ships, MASS)的名稱、發展方向及監管範圍界定等，但有關於涉及船舶事故之人為因素及海事安全之潛在威脅及風險影響，相關文獻的討論仍非常有限。本計畫利用文獻回顧、錯誤樹分析及專家座談會模式，探討海上自主水面船舶(以下簡稱自主船)之安全管理，以及可能涉及的潛在風險。經由本計畫可知，國際海事組織(IMO)進行了自主船「定義」、「等級」及「監管範圍(RSE)」項目等重要工作，並視自主船新風險為實現的主要挑戰。爰此，為了克服這些挑戰，本計畫提出「發展自主船航政監管準則或規範」、「研擬自主船安全管理之因應策略」、「提升發展自主船工作之安全管理規模」及「研擬自主船安全管理行動方案」等四點建議，俾供我國發展自主船安全管理之參考及應用。

我國《溫室氣體減量及管理法》第11條明定，溫室氣體排放階段管制目標以5年為一階段，為因應國內外淨零排放趨勢，未來各階段管制目標勢必更趨嚴峻，需尋求並提出其他具溫室氣體減輛效益之措施。考量我國機車密度為全球之冠，且以燃油機車登記數居多，而共享運具係強調取得車輛之使用權而非所有權，且車輛電動化應具溫室氣體減量效果，爰本計畫聚焦探討共享電動機車對運輸溫室氣體排放之影響。本計畫第1年期（110年）已蒐整國內外共享電動機車使用行為影響因素、溫室氣體排放影響及研究方法等相關文獻，研擬問卷調查計畫及設計問卷內容，並針對「臺北市」及「高雄市」年滿18歲之民眾執行市話問卷前測調查，採隨機抽樣法，共計完成203份有效問卷（臺北市103份、高雄市100份），並於「臺北市」辦理網路問卷調查，調查對象同為年滿18歲之民眾，採滾雪球抽樣法，共計完成431份有效問卷。依市話問卷前測調查結果，受訪者大致能理解並答覆相關問題，惟使用共享電動機車之受訪者比例偏低，推測應與受訪者年齡偏高有關，建議第2年期（111年）可增採手機調查，及透過「多變數反覆加權法」至與母體結構一致為止。此外，高雄市境偏遠行政區因無共享電動機車營運站點，難以查找合適受訪者，建議第2年期（111年）設定高雄市「有共享電動機車營運站點」之行政區做為調查範圍。另亦需精簡問卷題數與酌修部分問項與答項內容。有關網路問卷調查結果，因其樣本對象較為年輕，調查結果宜視為年輕族群之意見。在該討論前提下可發現，使用共享電動機車或許有助溫室氣體減量。此外，透過結構方程模式可得知，影響共享電動機車使用「意圖」之正向因素包括「省錢」、「環保」、「便利性」，負向因素則為「安全」，而「認同共享經濟」影響正向因素程度高，爰建議未來可將「型塑共享形象」做為推廣使用共享電動機車之政策參據。

隨著資通訊技術快速發展、智慧型行動裝置的普及、雲端技術的發展，民眾對於即時交通資訊、網路化與行動化應用服務及整合性交通資訊需求日益殷切，唯有讓大眾「行」得方便，才能提高幸福感，甚至提升國家與城市競爭力。本計畫之目的在於協助小客車租賃業進行數位轉型，藉由新科技與智慧化服務的導入，期能提升整體產業的競爭力與民眾更好的運輸服務體驗，以提供機制具透明性、價格具競爭性、資訊具即時性、服務具整合性之小客車租賃服務。本計畫之執行內容針對整體市場進行現況盤點、問題痛點及服務需求，協助建立產業創新服務推動機制與輔導策略，並幫助建構創新產業生態體系；透過系統導入與服務推廣、場域驗證與系統優化，建構可行之商業模式與發展策略；規劃中長期的發展策略，建立可永續經營之服務機制；輔導衍生營運團隊提供營運服務，來加速小客車租賃產業數位轉型之目標。本計畫預計可擴大交通資料之應用性，強化智慧交通發展、提升共享運輸使用率以及健全小客車租賃業之營運環境。

交通部為推動無人機在交通領域之創新應用與產業發展，成立無人機科技產業小組，由交通部運輸研究所擔任幕僚，並於「2021交通科技產業政策白皮書」中提出我國無人機科技產業發展策略及路徑圖2.0版。本計畫銜接民國109年7月至民國110年6月「推動我國無人機科技產業發展先期研究規劃」之成果，工作重點包括：（一）籌組並協助臺灣無人機大聯盟(UAS-Taiwan)運作、（二）研析我國無人機科技產業發展重點、（三）促進無人機科技產業之國際合作交流，以及（四）擬定交通部無人機科技產業小組後續發展規劃。本期計畫成果包括：（一）推動臺灣無人機大聯盟於111年3月正式成立、(二)研析我國無人機在橋梁檢測、物流運送等應用項目之發展重點與推動策略、(三)辦理國際論壇並協助臺灣無人機大聯盟與日本無人機產業交流、(四)檢討修訂我國無人機在交通領域發展之路徑圖2.0版，並就產業面、技術面、市場面及法規面研提後續推動策略。本計畫成果可提供交通部無人機科技產業小組、交通部部屬機關（構）辦理無人機管理及無人機於交通領域應用，以及相關部會推動無人機科技產業研發之評估參考。

中臺區域包含苗栗縣、臺中市、彰化縣、南投縣、雲林縣等5 縣市，本研究以中臺區域為範圍，透過旅次特性調查及屏柵線交通量調查，掌握區域內旅次行為之變化，並完成目標年社經預測及現況運輸系統供需分析，以及大數據資料與信令資料於模式應用與驗證構想研析等，構建中臺區域運輸需求模式等，以利後續年度研擬中臺區域整體運輸發展策略。相關研究成果如下：1.未來年中臺區域社經發展趨勢(1)預測中臺區域各縣市人口為下降趨勢，未來年人口占臺灣本島之比例將微幅下降。(2)受民眾不婚、晚婚及少子化影響，未來年戶量、及業與及學人口均呈下降趨勢。(3)中臺區域所得及汽機車數持有預期維持緩慢成長。2.中臺旅次特性分析(1)運具使用仍以機車、汽車等私人運具為主，其中非機動運具僅占15%～23%。(2)各旅次目的家-工作(HBW)、家-其他(HBO) 、家-學校(HBE)及非家(NHB)旅次均以 私人運具為主；家-學校(HBE)大眾運輸使用占比相對其他旅次目的高。(3)平均旅次長度以南投最高約為6.11 公里/旅次，最低為雲林約3.88 公里/旅次。(4)65 歲以上主要以家-其他(HBO)旅次為主，高齡者(65 歲以上)汽機車使用占比較低。3.中臺區域旅次需求分析(1)中臺區域各生活圈中，每人平均旅次率介於1.44～1.86 次/日，整體旅次率以臺中市 1.86次/日為最高，苗栗縣1.44 次/日為最低。(2)跨生活圈旅次以臺中生活圈往來彰化較密切，其次為臺中市往來南投縣與苗栗縣，生活圈內旅次受都市化程度影響，主要人口與產業仍集中在各生活圈核心發展地區。(3)跨生活圈旅次以使用私人運具為主，汽車使用比例75.4%最高，其次為公車9.8% 生活圈內旅次以使用私人運具為主，機車使用比例62.0%，其次為汽車的31.4%。

行政院於109年7月21日頒布「橋梁維護管理作業要點」，其中第9點規定：「全國橋梁統計系統，屬車行橋梁及鐵道橋梁者，由交通部建置；人行天橋由內政部建置，並介接至交通部所建系統，由交通部彙整全國橋梁統計資訊」。交通部續以109年11月10日交路(一)字第1098300073號函指示「建置全國車行橋梁統計系統」及「彙整全國橋梁統計資訊」由本所辦理。本計畫主要工作為開發「全國車行橋梁統計系統(含全國橋梁統計資訊模組)」，執行過程先進行專家訪談並舉辦專家座談會以了解系統使用單位需求，再據以規劃系統架構及各項功能。本系統有五大模組，分別為「車行橋梁統計資訊」、「全國橋梁統計資訊」、「帳號密碼管理」、「系統公告」及「資料介接」5個模組。其中，「全國橋梁統計資訊」提供車行橋梁、鐵道橋梁及人行天橋之「使用狀態統計表」、「檢測及維修狀態統計表」以及「橋齡統計表」。車行橋梁資料係介接自「車行橋梁管理資訊系統」、「國道橋梁管理系統」及「公路總局省道橋梁管理系統」；鐵道橋梁資料係介接自「鐵道橋梁智慧監管統計系統」；人行天橋資料係介接自「全國人行橋梁管理資訊及統計系統」。「全國車行橋梁統計系統(含全國橋梁統計資訊模組)」設有政府機關入口及一般民眾入口。政府機關入口之使用者須具適當權限方可使用系統中所有模組則之功能。民眾入口則不須輸入任何帳密即可進入，可檢視「全國橋梁統計資訊」模組中之「使用狀態統計表」及「橋齡統計表」之橋梁資訊。