這不是科幻小說，更不是遠在外太空的電影情節，而就在你我身邊。
15個橫跨食、衣、住、行、育、樂的AI應用大蒐集，
看見它如何改變著我們的心態、工作形態和生活！
分析當前的車流狀況，然後，跟鄰近路口的管控系統「溝通」，再計算出最佳的交通號誌控制方案……。用白話說，這套由中研院、義隆電子、海洋大學資工系教授謝君偉合作研發的AI智慧交通方案，就是要靠AI算出「這個綠燈該亮幾秒」的最佳方案。
類似的控管機制過去也有，但中研院資訊科學研究所所長廖弘源解釋，以往的作法是管制人員依靠經驗判斷，「這樣估不準，通常是猜的。」
至於眼前這套智慧系統，根據科技部公布在竹科的測試結果，它讓竹科園區內車輛平均停等次數減少30％。除了新竹，現在經濟部工業局更主動將這套AI系統導入高雄市、台南市、嘉義縣市等地區，希望能對當地交通狀況有所改善。
這樣的「紅綠燈神算」怎麼做到？關鍵有兩個：車流辨識率，大車、小車之外，緊貼著大車旁邊的小車、被貨車擋住的機車……，在平面影像看來所占據的面積相同，但實際上都是影響交通的真實車流，必須分辨清楚。第二個關鍵，則是要能「一次看到周邊好幾個路口」，看到了，才能算出哪個路口現在最該「開綠燈」。
解析真實車流 一秒辨識20張影像
問題環環相扣。要一次看到好幾個路口，就得廣設攝影機，但如此一來，成本堆高，無法吸引客戶使用，於是，團隊選擇能夠「廣角」攝影的魚眼鏡頭，達到一次觀察多個路口的目的。但是問題又來了，魚眼的缺點是邊緣影像會扭曲，扭一下，車子變成一條線，遑論分清「黏在大車旁的小車」。
謝君偉坦言，從去年初計畫開始進行時，首先面臨的挑戰，就是魚眼鏡頭導致影像變形，原本方正的車輛一旦進入魚眼鏡頭視野的邊緣，就會變成細長的線條，大幅增加辨識難度。
