事件總覽：台中市路口科技執法上路三年，交通事故確實減少逾兩成，但系統「影像判讀有誤」卻成了撤銷罰單的最大宗理由——從114年近四成到115年飆破六成八，這項本該是執法利器的AI系統，正悄悄把誤判成本轉嫁給用路人與基層員警。
交通部大力推廣科技執法，各地縣市政府也樂於向中央爭取經費廣設路口AI取締系統。但當你因為禮讓救護車而收到罰單，或是車牌上的「0」被看成「D」而莫名其妙要吃上紅單——這時候，你還會覺得科技執法很「聰明」嗎？
台中市議員邱愛珊在今（28）日質詢時公布一組耐人尋味的數據：115年截至7月，路口科技執法共撤銷23件罰單，其中「影像判讀有誤」就佔了15件，比率高達68%。換句話說，將近七成被撤銷的案件，根本是系統自己看走眼。
在此之前，114年全年度撤銷189件中，影像判讀錯誤也有73件、占比39％。也就是說，這個問題並非偶發，而是隨時間推移愈趨明顯。這直接導致了民眾申訴成本增加，也讓第一線員警必須花大量時間在人工複核上——說好的「減輕員警負擔」呢？
📅 113年：交通事故2,568件，科技執法初見成效
台中市從113年起大規模推動路口科技執法，目的是透過24小時不間斷的AI影像辨識，取締闖紅燈、不禮讓行人等違規行為。當年度全市科技執法路口交通事故共2,568件，數字不算低，但確實凸顯了執法必要。
有趣的是，當時系統剛上路，許多用路人還在「適應期」——被拍了也不知道怎麼申訴，更別說質疑AI的判讀能力。但問題的種子，早在那時候就已經埋下。
📅 114年：舉發372,971件、撤銷189件，影像判讀錯誤占39%
到了114年，科技執法路口交通事故降至1,972件，降幅23.2％，數字會說話，科技執法確實讓路口更安全。但同一時間，全年舉發件數高達37萬2,971件，撤銷189件中，影像判讀錯誤就占了73件。
說真的，189件相較於37萬件，比例確實不高。但邱愛珊點出了一個關鍵——「68％是撤銷原因中的占比，不是整體錯誤率」。這句話很重要，因為如果用整體舉發件數當分母，很容易輕忽問題的嚴重性。但對收到烏龍罰單的民眾來說，那就是100％的困擾。
📅 115年（截至7月）：撤銷23件，影像判讀錯誤暴增至68%
時間拉回今年，截至7月為止的23件撤銷案件中，影像判讀錯誤佔了15件、68％。雖然總撤銷件數不多，但比例攀升的速度值得警惕。邱愛珊在質詢時提到，民眾反映車牌「0」與「D」容易被誤判，警察局應進一步透過車牌格式、車型、車色及多張影像交叉驗證，把疑似錯誤的案件在前端就先排除，而不是讓民眾收到罰單後再來申訴。
話說回來，AI判讀本來就不可能百分之百完美，但問題在於：當系統告訴你「有違規」，舉發流程的每個環節有沒有做到把關？還是只是便宜行事，讓民眾自己承擔時間成本去申訴？
📅 禮讓救護車反被罰：114年36件撤銷，115年7月智慧鏡頭辨識9件
另一個值得關注的場景，是醫院周邊的「禮讓救護車反遭舉發」。114年共有36件因避讓救護車而撤銷的案件，占整體撤銷案件的19％。目前台中在中國醫藥大學附設醫院周邊設置2組智能辨識鏡頭，115年7月共辨識出9件避讓救護車案件。
邱愛珊認為，不能只以「案件占比1.2％」就認定效益不高，還應該納入人工複核時間、避免錯誤舉發及申訴等成本效益評估。換個角度想：如果科技執法反而讓救護車駕駛或禮讓的用路人擔心被罰，那這套系統不就本末倒置了嗎？
編輯觀點：科技執法的核心應該是「精準」，不是「量多」。從數據來看，影像判讀錯誤在撤銷原因中的占比從39％爬到68％，這不是系統變笨，而是凸顯了原本的複核機制根本沒有跟上舉發量的擴張。警察局長吳敬田說後續會「從寬認定」模糊案件，這當然是好事，但說真的——如果AI誤判率沒有實質改善，再多的人工複核也只是治標。台中市府承諾在115年底前提出系統優化規劃，我認為關鍵不是更新硬體，而是導入具備持續學習能力的AI過濾機制，讓系統能在舉發前端就先過濾掉模糊影像，而不是把問題丟給員警和民眾。
📅 警察局回應：三層複核機制＋從寬認定
對於議員的質疑，警察局交通大隊長劉永昌回應，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，以降低誤判。警察局長吳敬田則表示，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。
這套三層複核機制聽起來嚴謹，但實際執行上，每一層都需要人力投入。當舉發件數動輒數十萬件，員警的負擔真的減輕了嗎？還是只是從「路口站崗」變成「盯著螢幕看」？
至今影響與未來展望
從113年到現在，台中市科技執法確實讓交通事故減少了，這點無庸置疑。但當「影像判讀有誤」成為撤銷罰單的頭號原因，而且占比還在上升——這已經不是個案，而是系統性警訊。
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，未來選點也應考量119救護車實際通行頻率，將醫院周邊救護動線納入評估。這些要求很實際，但關鍵還是那句話：科技執法要真正做到「精準執法、減少誤罰」，不能只靠基層員警用人力來擦屁股。
如果AI系統的誤判成本，最終還是要由民眾的申訴時間、員警的複核工時來承擔——那我們花大錢建置科技執法的意義在哪裡？
💡 給用路人的實際建議：如果你收到科技執法的罰單，先別急著繳錢。仔細核對照片中的車牌、車型和違規樣態，若發現明顯誤判（例如車牌字母數字混淆、因避讓救護車而被拍），請備妥相關證據向舉發單位申訴。科技執法不是神，它會犯錯——而你的權益，值得你多花五分鐘把關。
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
科技執法影像判讀錯誤最常見的原因是什麼？
最常見的是車牌字元誤判，例如「0」被辨識為「D」，或是車牌汙損、光線反光導致AI無法正確讀取。台中市議員邱愛珊在質詢中特別點出這個問題，警察局也承諾會透過車牌格式、車型、車色交叉驗證來降低誤判。
收到科技執法烏龍罰單該怎麼申訴？
第一時間先不要繳款，仔細檢視舉發照片中的車牌、車型和時間是否與你的車輛相符。若確認是誤判，可備妥行照、照片等證明文件，向原舉發單位（交通大隊或分局）提出申訴，或透過監理機關的裁決窗口辦理撤銷。
禮讓救護車卻被科技執法拍照，會被罰嗎？
不會。根據台中市警察局統計，114年共有36件因避讓救護車而撤銷的案件。目前醫院周邊已設置智能辨識鏡頭可自動過濾此類情形，若仍收到罰單，可檢附相關證明申訴，通常都會從寬撤銷。
台中科技執法整體錯誤率很高嗎？
不高。以114年為例，全年舉發約37萬件，撤銷189件，整體撤銷率僅約0.05％。但邱愛珊議員強調，影像判讀錯誤在撤銷案件中占比達68％，顯示系統辨識精準度仍有改善空間，並非整體錯誤率偏高。
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