上星期六發生嚴重交通意外，出現重大傷亡。突然想起智慧城市藍圖，有一項「智慧出行」，可唔可以改善交通安全？
上星期，遇見JOS老頂Eric Or，提及零售業應用IoT。渠話IoT技術應用場景好多，九巴測試以人流感應技術，計算乘客上落樓梯人數，顯示上層尚餘座位。Eric話，九巴亦研究過JOS人流分析技術，最終未有採用，但以新技術改善乘客體驗，九巴的確積極。
今次肇事巴士，型號為富豪超級奧林比安型，載客量約121人；從傷亡人數推測仍未滿座，但未知上下層比例？上層離心力較強，死傷亦較嚴重。過彎之時，車身離地再翻車，致嚴重傷亡，究竟原因係乜？有待調查。
九巴安裝咗GPS，知道每部車位置及到站，應同時亦可知平均車速，分析車長駕駛態度。某班車從出發到終站，不尋常地快，可能顯示有問題，大數據應可幫手。
但交通意外成因甚多；除駕駛態度，亦可能係機件故障，車長身體不適等引起。類似技術睇似複雜，其實只要錄下行車聲響，知道加速及剎車、輪胎聲音，以深度學習分析，就可推測車長駕駛有無問題，是否集中精神等等，甚至機件可能有故障，外國已有用行車聲音，分析駕駛態度。IBM曾示範，以Watson人工智能分析，聽洗衣機操作聲音，即場推測機件故障，原理上差唔多。
當然，交通意外亦可能集中於特殊路段，如果車內安裝咗感應器，知道準確位置，加上行車時加速、剎車、入彎、出彎時段速度，有數據配合更好；但每架巴士都裝感應器，價格固然不菲。外國有人以智能手機，放置檔風玻璃旁，從感應器收集重力加速儀、線型加速儀、陀螺儀、磁力儀、GPS等數據，配合車行意外紀錄及現場觀察，以深度學習分析，提示潛在危險，甚至即場警告。智能手機係最廉價好用嘅IoT設備，可傳回大量有用數據，每部車加部智能手機，九巴應負擔得起，長遠改善全球公共交通，值得投資。
Eric話，IoT同人工智能應用場景，幾乎無窮無盡，或者下次可以用嚟改善行車安全。