從車隊排班到旅程結束，AI如何為遊覽車產業打造智慧運輸新生態

旅遊運輸業長期高度依賴人力，然而在駕駛短缺、維修人力不足與法規負擔的多重壓力下，傳統營運模式正逐漸難以為繼。根據交通部公路局統計，遊覽車業者目前缺員約2,500至3,000人，駕駛每月總工時接近200小時，人工排班與紙本維修紀錄不僅耗時，還使營運效率與安全監控面臨極限，已成為產業最大的挑戰。

人力短缺所帶來的衝擊

台灣的遊覽車產業長年是國內外旅遊團體運輸的關鍵支柱，但隨著少子化與勞動力外移，司機與維修人力短缺已成業界普遍現象。多數業者仍仰賴人工排班、紙本登錄維修紀錄的傳統作業方式，不僅耗時費力，也難以即時調整人員與車輛配置。

另外，司機排班需同時符合法規、人員偏好與車輛可用性等條件，任何一個細節疏漏都可能造成衝突或誤派。而車輛維修保養則常由司機自行手寫紀錄，標準不一、資訊零散，甚至因經驗不足而忽略潛在故障。

當營運逐漸仰賴人工經驗，資料卻無法被系統化整合時，管理層不僅難以掌握車隊運作現況，也無法預測人力或維護的潛在風險。這樣的困境在旺季更為明顯：司機工時超時、車輛調度混亂、突發維修頻傳，成為影響安全與旅客體驗的隱憂。

AI賦能的服務方案

在遊覽車產業面臨人力短缺與營運壓力的同時，政府與業界都意識到數位轉型的重要性。公路局自2018年起建置「車輛動態管理中心」，目前已納管全台近1萬3700輛遊覽車與近4000輛公路客運車輛，能即時監控行駛軌跡、異常事件，並生成數據報告，協助業者自主管理與稽核。未來，該系統將導入AI與雲端技術，升級為「智慧動態雲平台」，讓AI自動分析行駛紀錄、檢測異常、預測維修時機，打造即時監管與高效調度的數位中樞。

同時，政府推動增設「駕駛識別設備」，結合平台進行工時控管與疲勞預警。這些措施正使遊覽車業從人力密集走向數據驅動，邁向更安全、更智慧的運輸新時代，也為未來的AI車隊管理與智慧運輸應用奠定基礎。

圖1：導入智慧動態雲平台之場景示意

圖片來源：https://www.recraft.ai/

FIND觀點

遊覽車產業的核心挑戰不僅在於人力短缺，更在於如何運用科技突破長期依賴經驗的管理模式。AI的導入，正為這個傳統產業開啟轉型契機。從智慧排班、異常預警到預測性維修，AI不僅能彌補人力缺口，也能建立數據驅動的決策機制，讓營運標準化並即時化。

結合IoT感測與雲端分析的智慧監控，更讓業者能主動掌握車輛健康狀態，降低故障與事故風險。未來若能進一步結合 AI 語音導覽與旅程體驗分析，遊覽車服務將從「運輸」躍升為「旅程體驗」的一環。正如公路局所推動的「智慧動態雲平台」理念，這場 AI 化轉型不僅關乎效率，更象徵台灣運輸服務邁向智慧、安全與永續的新時代。

封面圖片來源：https://www.recraft.ai/

參考資料來源：

1. 大客車駕駛缺工5千人 交部研議僑外、移工任駕駛(2024)

https://news.pts.org.tw/article/721050?utm_source=chatgpt.com

2. 缺工客運駕駛每月工時198.6小時(2025)

https://ieknet.iek.org.tw/ieknews/news_open.aspx?actiontype=ieknews&indu_idno=1&nsl_id=03b224d8ce054a80935c2da644932535

3. AI監控行駛軌跡公路局打造智慧平台(2024)

https://www.epochtimes.com/b5/24/12/10/n14388214.htm?utm_source=chatgpt.com