
交通部交通安全入口網近期指出,大型車 A1 事故頻傳,常見事故情境包括路口轉彎擦撞及變換車道追撞;大型車的內輪差與視野死角,也可能使鄰近的行人、機車及自行車面臨較高風險。根據交通部統計,今年115年1月至5月,台灣大型車輛左右轉事故統計,即高達近500件,再次引發社會對大型車盲區安全的關注。
| 排序 | 當事者區分 | 件數 | 案件死亡人數 | 案件受傷人數 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 左轉彎 | 右轉彎 | 小計 | 左轉彎 | 右轉彎 | 小計 | 左轉彎 | 右轉彎 | 小計 | ||
| 1 | 大貨車 | 126 | 128 | 254 | 1 | 6 | 7 | 135 | 135 | 270 |
| 2 | 大客車 | 38 | 42 | 80 | 1 | 0 | 1 | 40 | 47 | 87 |
| 3 | 曳引車 | 24 | 43 | 67 | 0 | 0 | 0 | 26 | 44 | 70 |
| 4 | 半聯結車 | 7 | 15 | 22 | 0 | 0 | 0 | 11 | 15 | 26 |
| 5 | 全聯結車 | 1 | 4 | 5 | 0 | 1 | 1 | 1 | 3 | 4 |
| 總計 | 196 | 232 | 428 | 2 | 7 | 9 | 213 | 244 | 457 | |
(資料來源:交通部交通安全入口網)
而對企業而言,大型車事故不只關係人員與行車安全,也可能衍生車輛停駛、臨時調度、作業延誤、事故處理及企業形象等影響。
因此,如何降低大型車盲區風險,已成為交通安全管理不可忽視的共同課題。
政府呼籲:大車盲區教育訓練與科技輔助應同步落實
交通部公路局臺北市區監理所指出,大型車因車體較高、較長,轉彎時存在明顯的視野死角與內輪差。在複雜的市區交通環境中,若未能確實注意周邊人車並減速停讓,就可能發生嚴重事故。
主管機關建議,降低大型車事故風險,應從「教育訓練」、「科技輔助」及「執法管理」等面向同步進行,目前常見的大型車科技輔助設備,包括以下:
1
行車視野輔助鏡頭與車內螢幕
補充車側或車後畫面,讓駕駛主動查看周邊狀況。

2
環景影像系統
整合多支攝影機畫面,協助駕駛掌握車身四周的相對位置。

3
雷達或超音波感測設備
偵測特定範圍內的距離變化,並依系統設定發出提醒。

4
BSD盲區偵測系統
針對車側或車後的設定區域偵測目標,協助駕駛注意進入風險範圍的人車。

企業如何建立可追蹤的車隊安全管理?
上述設備主要輔佐駕駛行車當下的風險。然而,對企業車隊管理者而言,更重要的是警示發生後,能否掌握事件、回顧現場並持續追蹤。
目前已有車隊系統商提出大車盲區偵測管理解決方案,結合具備 AI 影像辨識功能的 BSD 盲區偵測系統,除了能精準辨識人、車輛、物體以聲光警示駕駛外,並將盲區警示事件、發生時間、車輛狀態及相關異常影像即時回傳至管理後台,協助管理者掌握事件當下的實際情況。

1.盲區事件發生

2.司機端警示

3.雲端回傳異常事件

4.管理者調閱紀錄

5.教育訓練/考核依據
當事件資料持續累積,企業可依車輛、駕駛、時間、路線或事件類型進行整理與比較,進一步掌握:
- 哪些車輛的盲區警示事件較為頻繁
- 事件經常發生於哪些時段、路線或作業環境
- 哪些駕駛需要加強教育訓練或納入後續考核
從AI即時辨識、事件影像留存到FMS後台追蹤,行車安全管理便不只停留在提醒駕駛,企業可定期掌握車隊風險趨勢,並逐步建立一致的車隊安全管理標準,轉化為企業檢視風險與持續改善的管理依據。
強化大型車盲區安全,衛星犬已準備好了
衛星犬已整合 AI 盲區偵測、即時警示、事件影像回傳及 FMS 車隊管理功能,可依不同車型、盲區位置與作業環境,協助企業規劃適合的安全管理方案。
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