全球疫情將電子商務發展推向新的高度，而倉儲物流造成交通流量上升，也同樣引發對道路安全和環境污染等議題的關切。

據TechCrunch報導，最直接的方法是使用智慧路燈系統上的攝影機來觀察交通，並搭配電腦視覺技術(Computer Vision)分析及管理商用車的車流量。

Automotus共同創辦人兼技術長Harris Lummis表示，電腦視覺並非為了監控人民，而是利用具體數據來產生洞見，並改善和刺激停車周轉(Parking Turnover)。

影像處理過程為確保隱私，會在轉交相關單位前先模糊化車牌或當事人長相。

報導指出，紐約市駕駛人每年平均花費107個小時尋找停車位，每名駕駛員所浪費的時間、燃料和排放等總計成本為2,243美元，佔該市總成本達43億美元。

類似的能源動力浪費並不僅限美國，而收集即時性道路空間數據，有助於都市設計良好的停車政策，並透過應用程式(App)或API將駕駛人引導至空位，避免駕駛人在同一地點耗時兜圈，除了提升業者營業效率也能減少交通延誤。

不論是停車場收費費率還是違停罰緩，即時更新數據都有助於商家和公部門做出精準的決策，未來面對何時何地不好停車等問題，就不需要再仰賴模糊且變數多經驗和猜測。

尤其是快遞物流業者，藉此可以提升路線效率替公司省下不少成本，這些省下來的資金便讓業者有餘裕負擔合理的道路使用費，並且反映到服務價格上。

By DIGITIMES