台中市路口科技執法上路以來，交通事故確實減少了超過兩成，但另一組數字卻讓用路人與基層員警笑不出來——今（2026）年截至 7 月，遭撤銷的 23 件舉發案件中，高達 15 件、約 68% 的原因是「影像判讀有誤」。換句話說，系統自己看走眼的比例，遠超民眾檢舉或行政程序瑕疵。台中市議員邱愛珊 28 日在議會質詢時直接點出痛點：不能讓 AI 誤判的成本轉嫁給民眾跑申訴流程，也不能讓基層員警用大量人工去擦機器的屁股。
數字會說話：事故降了，但撤銷理由卻很誠實
先看正面成績。根據台中市警察局統計，科技執法路口交通事故從 113 年的 2,568 件，降到 114 年的 1,972 件，一年減少 596 件、降幅達 23.2%，這確實是科技導入後肉眼可見的成效。但問題在於，當你放大檢視舉發品質時，數據就沒那麼漂亮了。114 年全年科技執法舉發 372,971 件，撤銷 189 件，其中「影像判讀有誤」佔 73 件、約 39%；而 115 年才過七個月，撤銷 23 件中就有 15 件是機器看錯，佔比一口氣衝上 68%。
邱愛珊在質詢中特別強調，68% 不是整體錯誤率，而是「撤銷原因中的佔比」——但這恰恰暴露了問題的本質：當系統誤判成為撤銷的最大單一因素，而且比例還在攀升，代表現有的影像辨識邏輯已經跟不上實際路況的複雜度。
「0」與「D」分不清？基層員警變成 AI 的校正回歸工具
民眾最常反映的烏龍案例，其實一點都不新鮮——車牌英文字母「D」被誤認為數字「0」，這種在監理站驗車時絕對不會搞錯的細節，AI 卻常常栽跟斗。邱愛珊建議，警察局應該進一步透過車牌格式、車型、車色，以及多張連續影像交叉驗證，把疑似錯誤的案件在前端就先排除，而不是等到民眾收到紅單、花時間申訴後才來撤銷。
說真的，這不只是擾民的問題。交通大隊長劉永昌在回應時提到，目前若遇車牌辨識疑慮，會再與監理機關進行車籍資料比對；AI 判讀的違規影像也會經過承辦同仁初步過濾、分局交通組複核，再由交通大隊執法系統抽核。聽起來層層關卡，但換個角度想——如果每一筆有疑慮的影像都要靠「人肉複核」，那科技執法省下的人力，是不是又繞回了原點？
【編輯觀點】從產業面來看，這不是台中獨有的問題，而是全台各縣市導入 AI 交通執法後共同面對的陣痛期。但 68% 的誤判撤銷佔比，已經不是「陣痛」可以帶過的——它代表系統的邊界案例處理能力明顯不足。關鍵不在於要不要用 AI，而在於政府採購合約中是否明確納入「精確度 SLA（服務水準協議）」，以及誤判後的檢討與補償機制。否則，科技執法只會變成「科技轉嫁成本」，民眾的荷包和員警的加班時數，都成了系統迭代的隱形學費。
禮讓救護車反被罰？1.2% 的背後不是效益，是信任
另一個讓用路人很「上火」的情境，是為了禮讓救護車而遭科技執法舉發。114 年共有 36 件案件因避讓救護車而事後撤銷，佔撤銷案件的 19%。這個數字背後，是駕駛人在緊急時刻的善意，卻被機器判定為違規，還得跑一趟申訴才能還自己清白。目前台中市在中國醫藥大學附設醫院周邊設置了 2 組智能辨識鏡頭，專門用來識別避讓救護車的狀況，115 年 7 月共辨識出 9 件。
但邱愛珊點出了一個關鍵盲點：不能只因為這類案件佔總舉發數的 1.2%，就認定「效益不高」。她認為，評估效益應該要把人工複核時間、避免錯誤舉發的成本、以及民眾申訴所耗費的行政資源全部納入計算。換句話說，真正的成本不是那 1.2%，而是整個社會對科技執法信任度的折扣。如果大家開始覺得「被拍等於雖小」，那再多的舉發數字也換不回人民對交通正義的認同。
從「抓得多」到「抓得準」：警察局長的從寬認定能解決問題嗎？
面對這些質疑，警察局長吳敬田給出了一個方向：後續若遇影像模糊、無法明確判斷的案件，將採「從寬認定」原則予以排除，避免民眾遭到不當舉發，進一步降低撤銷案件比例。這聽起來是務實的做法，但說真的，「從寬認定」四個字背後，還是依賴第一線承辦人的主觀判斷，這反而可能製造新的標準不一致問題。
邱愛珊要求市府在 115 年底前提出科技執法系統優化及後續擴充規劃，未來選點也必須考量 119 救護車實際通行頻率，將醫院周邊救護動線納入評估。這才是治本的方向——不是讓 AI 取代人類，而是讓 AI 先學會「什麼時候該求助人類」。精準執法、減少誤罰，守護的不只是市民的荷包，更是第一線員警不被大量烏龍案件淹沒的工作尊嚴。
科技執法下一步：演算法該有的「不確定性」自覺
從數據來看，台中科技執法確實讓路口變得更安全，但「安全」不應該建立在民眾對罰單的恐懼上。真正的進步，是當系統辨識到「0」和「D」難以區分時，自動降級為人工確認；是當鏡頭捕捉到車輛在救護車鳴笛時穿越路口，系統能優先標註為「潛在避讓行為」而非直接開罰。
這些都不是技術做不到的事，而是政府在導入科技時，有沒有把「民眾使用體驗」放在跟「舉發績效」同等重要的位置。警察局已經承諾會優化系統，但民眾更想知道的是：下次收到紅單時，我能不能相信機器真的看對了？
你的經驗也很重要。你是否也曾收到過讓人滿頭問號的科技執法罰單？歡迎分享你的案例，讓更多人知道這些「AI 之眼」到底靈不靈光。交通正義不只是數字遊戲，而是每一天在路上，我們能不能放心地踩油門、安心地禮讓救護車。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由Yahoo奇摩新聞發布。
常見問題 FAQ
台中科技執法誤判撤銷的比例到底多高？
根據台中市議員邱愛珊 2026 年 8 月 28 日質詢資料，115 年截至 7 月科技執法撤銷 23 件中，有 15 件、約 68% 是因「影像判讀有誤」而撤銷，是撤銷原因中的最大宗。
哪些情況最容易導致科技執法 AI 誤判？
最常見的是車牌英文字母與數字辨識錯誤，例如「0」與「D」難以區分，另外禮讓救護車時的特殊動線也容易被系統判定為違規，需要事後人工申訴撤銷。
收到科技執法烏龍罰單該怎麼辦？
民眾可向原舉發單位提出申訴，台中市警察局表示目前會透過車籍資料比對、多張影像交叉驗證，並經三層人工複核機制來過濾，若影像模糊會採從寬認定原則排除舉發。
科技執法真的有降低交通事故嗎？
有。台中市科技執法路口的交通事故從 113 年的 2,568 件降至 114 年的 1,972 件，一年減少 596 件、降幅 23.2%，整體執法成效受到肯定。
台中市府後續會怎麼改善科技執法系統？
市議員邱愛珊要求市府於 115 年底前提出系統優化及擴充規劃，包括導入 AI 影像過濾機制、加強車牌格式與車型交叉驗證，並將醫院周邊救護車動線納入未來選點評估。
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