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：歷來資料會與其他資料結合，包括來自當地交通部門等合作夥伴的第三方資訊，以及 Google 地圖使用者回報車禍或施工等事件的即時意見回饋。

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。這項融合技術是預測路線的關鍵，例如：

• 短途路線主要取決於目前的即時資訊
• 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，則會更依賴歷來資料來預測車多擁擠。

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依序涵蓋從起點到目的地的整條路線。

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	偵測到車多擁擠，但尚未形成塞車。
TRAFFIC_JAM	紅色	系統偵測到交通壅塞。
TRAFFIC_JAM_HEAVY	深紅色	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

• 以座標為基礎的車速讀取區間 (speed_reading_intervals，舊版)：每個區間都是由折線座標 (interval_coordinates) 定義。在這個格式中，交通嚴重壅塞 (深紅色) 會回報為 TRAFFIC_JAM，TRAFFIC_JAM_HEAVY 則一律不使用。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，請參閱「即時道路資料」和「recent_roads_data 資料表」。

BigQuery 資料表

如要查詢行程時間和速度讀取間隔的累積資料，請參閱 BigQuery 中的 historical_travel_time 資料表和 recent_roads_data 資料表。