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「易通行」實施至今錄逾3萬宗欠費 單一最高追討金額達27萬元

社會事

「易通行」實施至今錄逾3萬宗欠費 單一最高追討金額達27萬元
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「易通行」實施至今錄逾3萬宗欠費 單一最高追討金額達27萬元

2026年04月15日 15:23 最後更新:16:00

「易通行」不停車繳費自2023年起實施,運輸署回覆立法會議員植潔鈴的提問時指,截至今年2月,署方已向法庭轉交的欠繳隧道費個案累計超過3萬宗。

易通行網站截圖

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根據運輸署數據,署方於前年、去年及今年(截至2月),分別向裁判法院轉交了約8,800宗、18,000宗及3,800宗欠繳隧道費個案。對於未繳付或部分繳付的個案,法院會發出財物扣押令,除非欠款獲清繳,否則將由執達主任扣押及售賣車主財物以追收欠款。

資料圖片

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截至今年2月,按個別登記車主被追討金額計算,最高的十名欠款人涉及的交易宗數介乎約90至220宗,總金額則介乎約10萬至27萬元。其中一名登記車主已全數繳清法院追討的金額,而其餘九宗未繳付或部分繳付的個案,法院已發出財物扣押令,將依法進行追討程序。

過去三年,隧道費服務商共收到約4萬宗隧道費退款申請,當中3.4萬宗獲接納。退款的主要原因包括車牌號碼懷疑被非法盜用、車牌號碼不清晰,或付款平台因網絡連接不穩定而偶爾重複扣款等。運輸署表示,隨着服務商改良自動車牌識別系統、加強前線員工培訓,以及要求車主更換不清晰的車牌,需要安排退款的個案已有所下降。

運輸署表示,智慧交通基金資助大學研發貨櫃車智能駕駛訓練系統,該系統利用延展實境(XR)技術及動態模擬平台,為貨櫃車司機提供虛擬真實場景的訓練,旨在透過個人化培訓提升駕駛技術。

系統結合XR與AI 還原高風險場景

運輸署在社交網頁介紹,這個系統採用延展實境技術,結合人工智能及六自由度動態模擬平台,打造出沉浸式的駕駛環境。系統能真實還原狹窄道路、盲點風險及車輛突發切線等複雜路況。系統可即時捕捉司機的油門操作、轉向動作及駕駛者動態,並透過AI進行數據分析與客觀評分,從而為受訓司機提供個人化的改進建議。司機可在安全可控的環境中,反覆模擬訓練各類高風險場景,有效提升判斷與應變能力。

運輸署FB圖片

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真實體驗助訓練職業司機

發言人指出,貨櫃車體積龐大,視野盲點相對較多,司機一旦判斷失誤或缺乏應變,對道路使用者的影響尤其嚴重。因此,提供真實的駕駛體驗對訓練職業司機而言,能達到事半功倍的效果。

運輸署FB圖片

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