道路管理分析概念

系統會結合不同資訊來源，建立道路管理洞察資料模型，提供道路壅塞洞察。

道路壅塞

道路管理分析的行程時間和速度讀取資料模型，是結合不同資訊來源所建構而成：

  • 匯總地圖資料：最重要的來源是 Google 地圖的匯總匿名資料，Google 地圖可藉此計算全球道路上車輛的即時速度。

  • 歷來交通資訊：系統會隨著時間累積彙整使用者資料，建立歷來交通模式，協助瞭解特定道路在任何特定時間和星期幾的「正常」交通資訊。

  • 補充資料：系統會將歷史資料與其他資料合併，包括來自合作夥伴 (例如當地交通運輸部門) 的第三方資訊，以及 Google 地圖使用者回報的即時使用者意見回饋，例如事故或施工等事件。

AI 會整合這些資訊來源，運用即時資料瞭解目前狀況，並根據歷來資料提供基準預測。這項融合是預測路線的關鍵，例如：

  • 短程路線主要取決於當下和即時資訊
  • 較長的路徑會使用先進的 AI 模型，根據即時資料預測附近路段，而較遠的路段則會更依賴歷史模式。
  • 如果道路的即時信號有限，系統會更依賴歷來資料來預測車速減緩情形。

快速朗讀間隔

速讀間隔 (SRI) 是指路徑中交通流量屬於單一速度類別的連續路段。路線的速度讀取間隔會涵蓋整條路線，從起點到目的地。

速度類別

速度類別會對應 Google 地圖車流量圖層中顯示的顏色：

速度類別 Google 地圖路況顏色 說明
NORMAL 綠色 流量順暢，未偵測到速度變慢。
SLOW 黃色 偵測到車速變慢，但尚未形成交通壅塞。
TRAFFIC_JAM 紅色 系統偵測到交通壅塞。
TRAFFIC_JAM_HEAVY 深紅色 系統偵測到嚴重塞車，2026 年 10 月 8 日起，僅適用於以偏移為準的朗讀速度間隔 (speed_reading_offsets)。

格式

  • 以位移為準的速度讀取間隔 (speed_reading_offsets)：每個間隔都以 start_offset (含) 和 end_offset (不含) 為界，測量單位為公尺，起點為路線的起點。每個間隔的 end_offset 等於後續間隔的 start_offset。

    舉例來說，如果路線長 100 公尺，前 80 公尺速度較慢，後 20 公尺速度正常，則會表示為：

    start_offset end_offset speed
    0 80 SLOW
    80 100 NORMAL

  • 以座標為準的速讀間隔 (speed_reading_intervals，舊版)：每個間隔都由折線座標 (interval_coordinates) 定義。在這個格式中，嚴重塞車 (深紅色) 會回報為 TRAFFIC_JAM；系統絕不會使用 TRAFFIC_JAM_HEAVY。2026 年 11 月 9 日或之後，系統可能不會再填入這個舊版欄位。請改用 speed_reading_offsets。

如要瞭解結構定義詳情，請參閱「即時道路資料」和「recent_roads_data 資料表」。

BigQuery 資料表

如要查詢累積的行程時間和速度讀取間隔資料，請參閱 BigQuery 中的 historical_travel_time 資料表和 recent_roads_data 資料表。