針對新竹科技廊道日益嚴重的交通壅塞問題，地方參選人於2026年10月25日提出結合人工智慧與智慧交通的治理方案。相關政見聚焦透過AI動態號誌控制、大數據感測與區域路網拓寬，改善新竹科學園區周邊與竹北地區的整體運輸效能。
科技重鎮交通瓶頸 提出16項重大路網工程
新竹地區作為台灣半導體與高科技產業的心臟，擁有工業技術研究院（ITRI）與新竹科學園區（HSP）等重鎮，帶動竹北市人口與車流量迅速成長。然而，聯外道路與園區周邊交通常年在尖峰時段面臨嚴重堵塞，成為影響區域產業營運與人才生活的瓶頸。
為改善整體路網結構，相關規劃提出16項重大交通工程建設，內容包含國道一號楊梅至頭份段的高架拓寬工程，以及楊梅頭份高架道路銜接台68線的匝道改善計畫，期望能分流跨區長途車流與區域短程車流，減緩主要幹線的車流壓力。
導入AI號誌與智慧公車 喊出縮短20%塞車時間
在智慧交通硬體與軟體應用方面，規劃團隊提出「人工智慧全動態交通流控系統（AI Full Dynamic Traffic Flow Control System）」。該系統預計在重要路口安裝各式大數據感測器，即時監測道路車流量與車速，並將資料傳送至控制核心進行分析。
透過演算法自動調節紅綠燈號誌秒數，此類動態號誌目標可減少約20%的行車塞車時間。此外，智慧交通政見還包含建置智慧公車系統以增加班次與準點率、推動智慧停車系統協助駕駛尋找車位，以及提供YouBike前30分鐘免費與擴增站點，補足大眾運輸的最後一哩路。
產業意義
新竹與竹北區域的交通狀況直接影響台灣科技產業鏈的日常運作。科技廠區強調零組件與進出貨的高效物流，道路順暢度與供應鏈運送時間息息相關；同時，工程師與高技術人才的通勤時間長短，也顯著影響廠商人才留任與區域生活品質。
此外，將人工智慧（Artificial Intelligence, AI）、車物聯網（Vehicle-to-Everything, V2X）與邊緣運算（Edge Computing）大規模應用於都會區交通管理，能為國內系統整合商、邊緣裝置製造商與感測器供應鏈提供實體示範場域。當智慧城市解決方案在科技重鎮成功驗證後，將有助於相關產業將智慧交通技術模組化，進一步推廣至其他工業園區或海外市場。
技術解析
傳統交通號誌多採用固定時相或簡單的時段定時控制，無法因應突發車流或不同時段的實際路況。本次提到的AI全動態交通流控系統，運作原理可分為資料擷取、邊緣分析與動態決策三個環節：
- 資料擷取：於路口佈設車載影像辨識攝影機、雷達或地感線圈等感測器，即時蒐集車輛數量、車速與排隊長度等數據。
- 邊緣分析與傳輸：路口的區域邊緣運算硬體或雲端伺服器（Server）負責處理高頻率的感測資料，過濾雜訊並計算出即時車流密度。
- 動態決策：系統內建的人工智慧演算法（Algorithm）根據當下各方向的交通壓力和趨勢，動態計算最佳綠燈給予時間，即時調整號誌變換，達成自動疏導車流的目的。
這種結合軟體演算法與硬體感測器的架構，能讓交通號誌依據現場動態自主調整，降低車輛走走停停產生的無謂耗油與時間浪費，提升整體路網的運作效率。
常見問題
何謂AI全動態交通流控系統？
該系統利用安裝於路口的感測器即時蒐集車流資料，並透過人工智慧演算法動態調整紅綠燈秒數，以減少車輛等待時間。
改善新竹與竹北交通對在地高科技產業有何影響？
良好的交通路網能縮短零組件與產品的物流運輸時間，同時降低園區工程師的通勤成本，提升區域整體產業營運效率。
智慧公車與智慧停車系統如何透過科技運作？
智慧公車系統利用GPS定位與數據分析預測到站時間，智慧停車系統則結合地磁感測或影像辨識，提供即時車位資訊以減少繞尋時間。