透過 C-MARL 實現分散式協調
採用協作式多智能體強化學習（C-MARL）。不同於由集中式伺服器做出所有路由決策，各個車輛（智能體）共享本地訊號並協商最佳流量。當發生瓶頸時，群體智慧即時偵測並透過本地共識重新路由，決策迴圈低於 10 毫秒。
核心原則
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模擬優先: 所有模型在應用於真實環境前，均於合成環境中進行嚴格測試。
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數據驅動驗證: 回放模式讓操作人員能夠根據歷史基準數據評估理論性能。
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隱私設計原則: 分散式處理最大程度減少集中式數據彙集的需求。
我們目前正在建構的項目
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2026 年 4 至 6 月: 12 週模擬優先示範，建立前後對比指標。
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2026 年 7 至 8 月: 合作夥伴管線開發與實地試點規劃。
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2026 年 9 至 12 月: 影子模式整合與在地合作夥伴的 MVP 部署。