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泰国道路安全挑战：让全球技术适配本地实际。泰国智能交通系统协会（ITS Thailand）主席 Tongkam Kaewchalermtong 博士分享了泰国在道路安全领域的创新思路。

多年来，泰国一直致力于改善道路安全状况，推出新技术、政府举措和公众意识宣传项目。然而，该国道路死亡率持续居高不下：2025 年，泰国摩托车骑行死亡人数位居亚洲最差之列，最新数据显示，去年该国道路上有超过 14000 名摩托车骑行者丧生。

在泰国智能交通系统协会主席 Tongkarn Kaewchalermtong 博士看来，挑战不仅仅在于寻找新的解决方案，更在于将国际经验适配泰国的具体国情、提升现有数据质量，并确保研究与创新能够长期持续。

在谈及泰国的道路安全目标时，Kaewchalermtong 承认，尽管政府和相关各方付出了努力，但进展依然艰难。

来源：Siwabud Veerapaisarn

道路安全目标仍是一大挑战

根据世界卫生组织 2021 年的数据，泰国每 10 万人中约有 26 人死于交通事故。Kaewchalermtong 表示，尽管泰国通过技术、政府行动和地方举措努力改善道路安全，但这一数字长期以来一直相对稳定。

“尽管政府大力推动这项工作，我们也有了新技术，地方和国家层面的社区也同意实施道路安全措施，”他解释道。

“但直到今天，这一数字仍未显著下降。”

泰国政府设定了一个雄心勃勃的目标：将这一数字减半，降至每 10 万人约 12 人死亡。Kaewchalermtong 表示，这是泰国道路安全规划的目标，计划在未来几年内实现。

这一目标的宏伟程度凸显了泰国面临的挑战。技术和方法或许已经具备，但要将其转化为道路安全的持续改善，仍是一项复杂的任务。

来源：Oleg Doroshenko

让全球技术适配泰国国情

泰国在道路安全创新方面的思路并非完全依赖本土技术研发。相反，Kaewchalermtong 将其描述为国际经验与本地适配的结合。

“我认为这是一种融合，”当被问及泰国的解决方案是本土开发还是从其他国家引进时，他这样回答。“按照泰国的风格，或者说由泰国政府和泰国人民主导，我们有一种非常好的方法，叫做适应性采纳。”

其原理很简单：从世界其他地区识别有效的技术和机制，然后将其适配到泰国的环境中。

“我们尝试引进和采纳全球所有优秀的技术和机制，并将其应用于泰国的环境中。”

人工智能就是一个例子。泰国政府正在探索使用人工智能驱动的系统，来识别未戴头盔的摩托车骑行者，以及存在危险行为的道路使用者，比如在人行道上骑行或逆向行驶。

Kaewchalermtong 表示，其目的是识别违规行为，随后采取执法行动。

他还认为，这些系统可以影响行为。他提到，与经常在人行道和街道上行走的朋友交谈后，他发现有些人比以前更有安全感了。

因此，技术的使用不仅仅是为了识别违规行为，更是为了改变人们的行为方式，以及提升他们在公共空间中的安全感。

让年轻道路使用者参与进来

技术只是泰国道路安全战略的一部分。教育和公众参与也发挥着重要作用，尤其是在面向年轻人群体时。

Kaewchalermtong 描述了一种多层次的方法，从学校的道路安全教育开始。

“我们在学校教育年轻人，让他们学习如何在道路上安全行事，”他说。

第二个要素是利用名人和其他有影响力的公众人物，与更年轻的受众沟通。

“我们还利用超级明星的影响力，比如著名的流行歌手。你知道，年轻一代喜欢追随这些超级明星。”

其思路是利用名人的影响力和公信力，尤其是通过社交媒体，传递关于负责任行为的信息。

Kaewchalermtong 认为这种方法可能有效，因为年轻人并不总是听从父母或老师的建议，但他们更容易接受自己崇拜的人。

“他们相信自己的超级明星或榜样，”他说。

这种方法反映了全球道路安全部门面临的一个更广泛的挑战：如何有效地与年轻道路使用者沟通，尤其是在社交媒体日益影响态度和行为的环境中。

人工智能能预测下一场事故吗？

道路安全技术中最具前瞻性的领域之一，是利用人工智能在碰撞发生前识别危险情况。

人工智能驱动的系统不再仅仅依赖历史事故数据，而是可以潜在地分析交通行为，识别险些发生的事故，帮助相关部门了解风险正在何处形成。

Kaewchalermtong 表示，这是泰国刚刚开始探索的领域。他最近参加了一次政府会议，讨论了将人工智能技术应用于事故预测的问题。
他将其与电影《少数派报告》进行了比较，在这部科幻电影中，相关部门试图在犯罪发生前识别犯罪。

“我认为当前的人工智能技术能够进行预测，”他说。“例如，一项很好的技术就是能够检测险些发生的事故。”

他解释说，重点是识别险些发生的事故，而不是等待碰撞发生。

“我们不必等待事故发生，可以利用人工智能来预测险些发生的事故或碰撞的情况。”

然而，他对目前这项技术在泰国的部署程度持谨慎态度。他的担忧不一定是算法的能力，而是支持这些算法所需数据的质量和可用性。

“数据是石油，人工智能是引擎，”他说。“在我看来，泰国目前还没有足够优质的‘石油’。”

这个类比凸显了他认为的一个关键问题。人工智能系统依赖于可靠且足够完整的数据，现有信息的缺口可能会限制预测工具的有效性。
Kaewchalermtong 希望泰国政府能够收集更多高质量数据，以支持未来的事故预测举措。
他表示，泰国正在建设一个交通数据中心，将政府系统内不同来源的数据汇集起来。

“我认为这是泰国的新项目，”他说。“而且我认为这就是未来的燃料：数据。”

借鉴他国经验，但不盲目追随

泰国的道路安全思路还包括放眼海外。Kaewchalermtong 将美国、欧洲主要国家和日本列为泰国可以借鉴的范例。

然而，他指出，发展中国家的情况不一定与发达国家相同。

“我提到的所有这些国家都是发达国家，但泰国是一个发展中国家，”他说。“我认为这也是问题所在，因为我们不能一步一步地追随他们。”

相反，泰国必须选择相关的方法，并使其适应本地条件。这一立场与他之前描述的泰国“适应性采纳”方法一致。国际经验提供了一个起点，但道路安全举措的实际实施必须反映当地的需求、基础设施和资源。

大学的作用与连续性问题

Kaewchalermtong 表示，大学在泰国道路安全研究生态系统中也发挥着重要作用。
他说，政府为大学的道路安全研究提供了大量支持，目前正在研究的课题多种多样。

“我认为政府非常支持我们的大学开展道路安全研究项目，”他说。“我们有几个与这个问题相关的研究课题，而且我认为到目前为止，效果非常好。”

但长期持续开展统计研究存在一个问题。

“我们有很多统计数据，但它们不是连续的，”他解释道。
当没有可用资金、研究人员转到其他大学、毕业或转行时，研究项目可能会中断。这可能会阻碍长期数据收集，并难以形成对道路安全趋势的连贯认识。
如果你今年尝试研究和收集统计数据，接下来的两年可能就不会继续，因为你没有获得资金，或者你转到了另一所大学、毕业或换了工作。”

对 Kaewchalermtong 来说，连续性是道路安全研究的一个重要问题。在单一时期收集数据可能有用，但需要持续的研究来了解随时间的变化，并评估干预措施的有效性。

来源：Kean Tian

目标一致，方法各异

泰国的道路安全努力涉及多个参与者，从国家政府部门到地方当局。当被问及泰国的方法是否是多方面的，而非基于单一解决方案时，Kaewchalermtong 给出了一个细致的回答。

“既是，也不是，”他说。

他解释说，不同的参与者朝着同一个总体目标努力，但使用不同的机制和方法。

“例如，公路部、农村道路部和地方政府使用不同类型的机制和不同的道路安全方法。”

他表示，尽管共同目标是改善道路安全，但各个组织有时会在项目中加入额外目标。

“他们不仅仅关注道路安全，还需要发展城市，或者建设其他基础设施。”

这使得道路安全实施的图景更加复杂。改善安全并不总是一项独立的活动；它可能与基础设施发展、城市规划和更广泛的政府优先事项相关联。

对泰国来说，挑战在于确保这些不同的活动仍然有助于实现同一个长期道路安全目标。

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