该照片与本文章相似系统图片: WAVE/DSRC 国道货车动态过磅系统 - 工研院

国道一号高速公路北上北斗路段地磅站附近，深夜发生五部大小车连环追撞事故，造成一辆轿车上的3人，1死1重伤1轻伤。 车祸疑似起因轿车为闪避从地磅站出来的拖板车，放慢速度却遭后方大货车追撞。

看到这篇新闻让我回想起我曾经花了3个月独自撰写的国道高速公路过磅系统，目前国道高速公路近一半的地磅站，都是用我写的系统。其系统架构如下:

1.主机架构：每一个地磅站(北上/南下)都搭配一台PC工业电脑，配上Windows 7 + MSSQL Express Server + 8/16 port RS-232，并搭配我写的过磅系统(VB.Net)。

2.感应线圈：车子进入地磅站时，感应线圈会侦测到车子时，马上传回主机，开始动作。

3.录影机：过磅开始及过磅中，会录影拍照，若超磅时，会自动列印罚单用。一个过磅站大约有四台录影机，所以需要使用到RS-232 * 4 port。

4.红绿灯：过磅完成时，会显示绿灯表示可通行。

5.LED显示：过磅进入/过磅中/过磅完成，可以即时显示给驾驶人知道状况。

6.过磅平台：这是最重要的机器设备，能秤重数十吨的车辆重量，并传回PC主机，系统会评估是否超重，并做后续动作。

7.印表机：至少有两台印表机(雷射/点阵)，雷射印表机主要是当车子超重时，自动列印罚单给驾驶者签名。而点阵式印表机，可以设定每15/30分钟，自动列印过磅状况。

8.自动过磅：当初写系统有写到自动过磅，可以减少过磅员人工输入，避免过劳现象。这也是待会要谈到AI智慧化继续说明的地方。

9.分析报表：当初做了许多过磅分析及统计图表，减少人工制作报表的时间。

会先谈这个架构，才进入主题：【国道高速公路过磅系统AI智慧化】的原因，是有了基本架构了解之后，对于后续才会更容易理解。

前面谈的是我们目前的国道高速公路过磅系统的目前状况，需要34站(陆续增加) * 2 (南/北) * 3班制=204位过磅人力，一年相当是一亿元的支出。若AI智慧化，至少可精简一半的人力，当然很多人会认为国库祇省5,000万元并不算多，但是若AI智慧化发展到各行各业及整个城市，可以节省市民及公仆的时间效率及金钱，促进的是整个国家的竞争力提升。

上述所说，目前的过磅系统祇要加上以下的系统，就可以达到无人看管的AI过磅智慧化：

1.车牌辨识：目前车牌辨识已经非常成熟，加上车子过磅前(感应圈压过)会有录影机截图传回主机，可以辨识正确的车牌号蚂。

2.车类种类：将各种车种类型拍照，并将图片借由机器学习，当车辆过磅时，自动知道车种的限量重量。并透过自动过磅时秤的重量，则一切都可以无人自动化过磅。这是边缘运算(目前没连线)的架构。若能连线至监理站的资料，当然借由车牌号码，也可以知道过磅车辆限重重量。

3.云端监控：即时传回各种状况，包况系统异常及各站流量及分析资料，当系统出状况时，才派人前往处理。而流量分析，就不用人工至各站辛苦处理。唯一缺点连地磅站站长及过磅员的人力都省下来。若能将系统原本用RS-232连结各种设备，改用及改写成TCP/IP Internet方式，更可以达到远端操作，即时反应过磅车辆的需求。

4.人工智慧：像这次车祸的状况，若能利用人工智慧的功能，借由摄影机拍出附近车辆状况，可以用醒目的LCD提醒后方车辆，也许可以避免像这样的悲剧。当然也可以用AI人工智慧+摄影机，判断是否有人侵入过磅站破坏，即时传回云端，达到AI保全智慧化地功能。

人工智慧在智慧城市、智慧服务、智慧医疗、智慧农业及智慧制造等等，影响人类的地方越来越多。我们要做的不是抗拒它，而是征服它。减少的工作机会，自然会创造更多的就业机会。希望人类未来能上班2天就好，其它由机器人及AI来帮我们服务，大家有更多的休闲及艺术创造。(梦想)