理解。适应。加速。

泰国道路安全挑战：让全球技术适应本土实际。泰国智能交通系统协会（ITS Thailand）会长 Tongkarn Kaewchalermtong 博士分享了该国在道路安全领域的创新举措。

泰国多年来一直致力于改善道路安全状况，推出了多项新技术、政府举措和公众宣传项目。然而，该国的道路死亡率依然居高不下——2025 年，泰国摩托车死亡人数位居亚洲前列，最新数据显示，去年该国道路上有超过 1.4 万名摩托车骑手丧生。

在泰国智能交通系统协会会长 Tongkarn Kaewchalermtong 博士看来，挑战不仅仅在于寻找新的解决方案，更在于如何将国际经验与泰国的具体国情相结合，提高现有数据的质量，并确保研究和创新能够长期持续。

在谈及该国的道路安全目标时，Kaewchalermtong 承认，尽管政府和其他利益相关方都付出了努力，但进展依然艰难。

来源：Siwabud Veerapaisarn

道路安全目标仍是重大挑战

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，新技术不断涌现，地方和全国社区也同意实施道路安全措施，”他解释道。

“然而，直到今天，这一数字仍未显著下降。”

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 万人中约 12 人。Kaewchalermtong 表示，这是泰国道路安全规划在未来几年内要实现的目标。

这一目标的规模凸显了该国面临的挑战。技术和方法或许已经具备，但如何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

让世界技术适应泰国

泰国在道路安全创新方面的做法并非完全依赖国内技术开发。相反，Kaewchalermtong 将其描述为国际经验与本土适应的结合。

“我认为这是一种混合模式，”当被问及泰国的解决方案是自主研发还是从其他国家引进时，他这样回答。“以泰国的方式，或者说泰国政府和泰国人民的方式，我们有一种非常好的技巧，叫做适应性采纳。”

其原则很简单：从世界其他地区寻找有效的技术和机制，然后将其调整以适应泰国的环境。

“我们试图引进并采纳世界各地所有优秀的技术和机制，并将其应用到泰国的环境中。”

人工智能就是一个例子。泰国政府正在探索使用人工智能系统来识别未戴头盔的摩托车骑手，以及从事危险行为的道路使用者，例如在人行道上骑行或逆行。

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，这类系统可以影响行为。他提到与经常在人行道和街道上行走的朋友的对话，他说有些人觉得现在比过去更安全了。

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

吸引年轻道路使用者

技术只是泰国道路安全战略的一个要素。教育和公众参与也发挥着重要作用，尤其是在年轻人方面。

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如何以道路安全的方式行事，”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年轻受众沟通。

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

其理念是利用名人的影响力和公信力来传递有关负责任行为的信息，尤其是通过社交媒体。

Kaewchalermtong 认为这种方法可能有效，因为年轻人可能并不总是听从父母或老师的建议，但更容易接受他们崇拜的人。

“他们相信自己的超级巨星或榜样，”他说。

这种方法反映了全球道路安全当局面临的一个更广泛的挑战：如何与年轻道路使用者进行有效沟通，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次车祸吗？

道路安全技术中更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仅仅依赖于历史碰撞数据，还可以分析交通行为并识别险情，帮助当局了解风险正在何处形成。

Kaewchalermtong 表示，这是泰国开始探索的一个领域。他最近参加了一次政府会议，讨论了实施人工智能技术进行事故预测的问题。
他将其与电影《少数派报告》进行了比较，在这部科幻电影中，当局试图在犯罪发生前识别犯罪。

“我认为当今的人工智能技术能够进行预测，”他说。“例如，一项好的技术是能够检测险情的技术。”

他解释说，重点是识别险情，而不是等待车祸发生。

“与其等待车祸发生，我们可以使用人工智能来预测险情或车祸情况。”

然而，他对目前这项技术在泰国的部署程度持谨慎态度。他担心的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，目前泰国还没有足够好的石油。”

这个类比凸显了他所认为的一个关键问题。人工智能系统依赖于可靠、足够全面的数据，可用信息的差距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的数据，以支持未来的车祸预测计划。
他说，一个交通数据中心正在建设中，旨在将政府系统内不同来源的数据整合在一起。

“我相信这是泰国的新项目，”他说。“我认为这是未来的燃料：数据。”

向其他国家学习，但不盲目跟随

泰国的道路安全方法还包括放眼海外。Kaewchalermtong 认为美国、欧洲主要国家和日本是泰国可以借鉴的例子。

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，因为我们无法一步步地跟随他们。”

相反，该国必须选择相关的方法，并使其适应本地条件。这一立场与他之前对泰国“适应性采纳”方法的描述一致。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

根据 Kaewchalermtong 的说法，大学在泰国的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，研究课题多种多样。

“我认为政府在道路安全研究项目上对我们的大学给予了很多支持，”他说。“我们有各种与这个问题相关的研究课题，我认为到目前为止效果非常好。”

但是，在长期保持一致的统计研究方面存在一个问题。

“我们有很多统计数据，但不是连续的，”他解释道。
当资金不足、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。这可能会使长期数据收集和建立道路安全趋势的一致图景变得困难。
如果你今年尝试做研究并收集统计数据，接下来的两年你可能不会做，因为你没有得到资金，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，但持续的研究对于了解随时间的变化和评估干预措施的有效性是必要的。

来源：Kean Tian

共同的目标，不同的方法

泰国的道路安全努力涉及多个利益相关方，从国家政府部门到地方当局。当被问及该国的方法是否是多方面的，而不是基于单一解决方案时，Kaewchalermtong 给出了一个有保留的回答。

“既是也不是，”他说。

他解释说，不同的利益相关方都在为同一个总体目标努力，但使用不同的机制和方法。

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

他说，尽管共同的目标是改善道路安全，但各个组织有时会在其项目中加入额外的目标。

“例如，他们不仅需要做道路安全，还需要做城市发展，或者建设其他基础设施。”

这使得道路安全的实施呈现出更复杂的局面。改善安全并不总是一项独立的活动；它可以与基础设施发展、城市规划和更广泛的政府优先事项联系起来。

对泰国来说，挑战在于确保这些不同的活动继续为同一个长期的道路安全目标做出贡献。

本平台所刊载的资讯来源于外部公开信息及合作方提供，由“中欧世界展会网”进行翻译整理，旨在为用户提供便捷的展会信息参考。我们致力于打造一个汇集全球展会时间与地点信息的服务平台，并可提供展位预订、参观协助、设计搭建等第三方服务对接。

相关资讯仅供参考，不构成任何确定性承诺或要约，亦不对其准确性、完整性承担法律责任。用户基于本平台信息所做的任何决策与行为，均需自行核实并承担相应风险。

如需进一步服务或确认信息，敬请垂询：400-837-8606（24小时客服）。