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台鐵驚人事故背後有深層問題 人老、車老、技術老 卻又投資不起

博客文章

台鐵驚人事故背後有深層問題 人老、車老、技術老 卻又投資不起
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台鐵驚人事故背後有深層問題 人老、車老、技術老 卻又投資不起

2021年04月03日 10:00 最後更新:10:10

台鐵408次太魯閣列車在台灣花蓮地區大清水隧道口,撞上滑落路軌的工程車,造成其中50人遇難。事件表面上是意外造成,但台鐵事故頻盈,背後顯然有深層次問題。

太魯閣列車撞至變形。

太魯閣列車撞至變形。

事發後傳媒追訪生還者,了解事發經過。一位生還的旅客在醫院裡告訴媒體,他和妻子是帶著兩個女兒到花蓮旅遊的,沒想到搭上了事故列車,而且還是在傷亡最慘重的車頭即第8車廂。事故發生時,他正熟睡著,突然聽見「砰」一聲巨響,他感受到激烈衝擊,整個人摔出椅子外,被撞得頭破血流,睜開眼睛,只見車廂內一片漆黑,到處是煙霧,哀嚎與尖叫聲音不絕於耳。他趕緊呼喊妻子與女兒的名字,還好都收到了回應,他這才放下心來。但他隨即看到,整個車廂就像是人間煉獄,「車廂地板上躺了許多人,他們動也不動,全身是血;有人摔在椅子下,椅子上又有其他人壓在上面,一個疊一個。」

事發時,隧道側上方邊坡有清理碎石的工程施工,相關工程的承包商李姓東主將工程車輛停放在邊坡上,懷疑未有拉好手掣,工程車從邊坡滑落卡在路軌上,出事列車駛至直接撞擊到工程車上,導致事故發生。

一位大陸鐵路信息部門的內部人士告訴三聯生活週刊,像這種施工車輛砸下來導致火車脫軌的事故,一般是安全管理方面出現了問題。他表示,在大陸,如果一輛工程車要在某一時間段到鐵路上方進行施工作業,需要層層申請,報批「作業管控」,由鐵路上級組織部門批准,如果在這一時段有列車經過該路段,是不可能審批通過的。

「一般來說,只有在‘天窗’期間才可以審批通過,也就是某個階段沒有列車通過,專門預留給施工作業的時間段」,該人士說,「所以說在大陸的鐵路行業,一輛施工車停在有列車馬上要經過的路段上方,是不可能的事情。」

雖然台灣鐵路部門的組織結構與大陸有些許差異,但他表示,只要出現脫軌這類嚴重事故,肯定是鐵路系統的好幾個部門同時出現了問題,比如調度方面沒有發現有施工作業,司機方面沒有及時發現問題,信號方面也沒拒絕通過。因此他判斷,此次事件應該也反映出這一路段的鐵路系統多個方面都失控了。

除了管控問題之外,台鐵事故頻發,本身有極大問題。試想台鐵如果用上全新的智能列車及調度系統、人員充足,能快速偵知路軌上有異物可以自動煞停,意外或可避免。

事實上,台鐵作為台灣地區主要的鐵路運輸系統,近年內卻已發生了多次嚴重事故。據台灣媒體不完全統計,台鐵過去40年間至少發生了10起嚴重事故。

台鐵台東海端火車站今年2月發生電力維修車撞上道班工人事故,造成2人死亡。

台鐵台東海端火車站今年2月發生電力維修車撞上道班工人事故,造成2人死亡。

就在剛剛過去不久的2021年2月23日,台鐵台東海端火車站發生電力維修車撞上道班工人事故,造成2人死亡、1人受傷。

2018年10月21號,台鐵北回線普悠瑪列車6432車次於當日下午4點50分在宜蘭新馬車站出軌翻覆,8節車廂全部出軌。列車上當時共乘客366人,事故造成了18人死亡,超過200人受傷。

再往前追溯,僅本世紀以來,台鐵在2012年、2013年、2007年就都發生過出現人員死亡的嚴重事故。而在此之前,台鐵最嚴重的一次事故發生在1981年,當時一輛行駛於新竹地區的列車剎車不及時,撞上違規闖越平交道的砂石車,一路推擠撞上鐵橋後墜入河床,造成砂石車司機死亡,列車乘客30人死亡,130人輕重傷。

面對近些年糟糕的安全表現,台灣地區內部對此也有反思。

2018年普悠瑪事故後,台灣地區曾組織數十位專家成立了規格很高的「台鐵總體檢小組」,對台鐵進行了數月的調查,並在一年後發佈了共309頁的《台鐵總體檢報告》,診斷出多達144項改善事項。報告指出,成立已逾百年的台鐵其時已呈現出「人老」、「車老」、「技術老」的種種問題。

以「人老」為例,報告中呈現出台鐵人員老化問題十分嚴重,人員分布呈M型化,40歲以上員工達58%,服務年資10~20年的中階主力人數極少,只有約15%。這就導致台鐵人力安排吃緊、員工休假困難。

而台鐵車輛老舊問題同樣十分嚴重。報告中指出,至2017年底為止,台鐵4270輛各型機車中,54%已滿服役年限,且列車設施設備極為老舊複雜,台鐵甚至沒有模擬機可學習操作。

車輛老舊也更加重了鐵路日常維護的成本。報告指出,台鐵的各個列車不僅在不同年代分批購入,更是由不同國家及車廠承制,車型繁多且規格不一,還有一些車型已經停產,相關零配件採購不易,維修成本高。

比如有數據顯示,台鐵場務段所提出的零件用料需求中,機務處未能及時採購達40%,即因採購外國料件需要8個月到1年以上,無法及時供應。買不到相關材料,列車的故障率自然升高,形成了台鐵運行中的惡性循環。

雖然台鐵在去年曾不斷強調,《台鐵總體檢報告》中所列的144項改善事項已完成114項,甚至去年統計至八月的392件行車異常事件比2019年同期的458件降低了14.4%。

然而台灣地區媒體仍然認為,台鐵「薪資過低、常態過勞、設備老舊、安全措施不足」的現狀依然存在。其中,龐大的債務問題被認為是阻礙台鐵改革的關鍵因素。《台鐵總體檢報告》中指出,台鐵2017年負債比率達49.68%,逼近危險邊緣。隨後的2018年,台鐵累計虧損約1300億台幣。如果現況不作調整,台鐵預估,在2028年累計虧損將會達到1879億台幣左右。

相關分析認為,台鐵龐大的債務主要來自於歷史財務包袱太重,比如資深員工退撫成本太高,而票價又動彈不得,財務黑洞只得持續擴大。

《台鐵總體檢報告》指出,台鐵因兼具公營事業定位與公用事業責任,營運彈性不足,呈現收入與負擔明顯不對等;而經營出現困難,也讓服務品質難有保證。台鐵自己估計,其每年光退撫金就要支付40億台幣,未來還需支付約800億。因為付不出退撫金,台鐵每年都要得向銀行借錢,光是利息,每年就要付掉約8億台幣。

台鐵發生今次意外,不僅影響本地乘客信心,還大大打擊旅遊業。港人遊台亦經常坐車,但在這種無法保證安全的交通狀況下,觀光旅遊業的恢復與發展都失去了基礎。如何真正解決累積多年的痼疾,是台灣交通管理部門十分頭痛的問題,但花巨資去投資不能回本的台鐵,確實又花不起,這的確是一個兩難題。




毛拍手

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新一份《財政預算案》提到,特區政府將撥款5000萬提升本港全民對人工智能(AI)的認知。除了專業領域,AI同普通人的工作生活關係有幾大?毫不誇張的事實是,在內地,城市白領、大學生、甚至農村中老年人,生活都已經離不開AI。

今年春節前,騰訊人工智能(AI)助手元寶和千問都搞了非常接地氣的行銷活動,用發紅包和奶茶免單這種最簡單方式實現「破圈」,參加的用戶大部分都是最普通的用戶。

今年春節期間,元寶和千問用發紅包和奶茶免單等行鎖策略增加用戶。

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據官方數據顯示,在「元寶」活動期間,日活躍用戶數超過5,000萬,豆包在除夕當天的AI互動量為19億次,千問用戶下單近2億次。換言之,國產AI以極快的速度攻佔城鄉市場,已在一般用戶中普及。大部分使用者不懂也不必懂AI的技術原理,他們只需了解AI的具體作用,且在實際的現實場景中獲益,AI成為他們優化生活體驗的好幫手。

據騰訊平台「雷科技」報道,在上海一家公司擔任品牌電商部門文案工作的白領小嫻,她是AI重度使用者。工作上,小嫻要把接收大量的研發和產品技術資料,作為「門外漢」要啃大量的技術資料並消化理解,難度大、時間成本高, 這時候,AI就成了小嫻的最好幫手,她日常用的AI產品是ChatGPT和Gemini,她也找了搭子拼車開ChatGPT的會員,一個月大概50元,在整理總結外文文獻時更順手,能提升工作效率,認為付這點錢完全值得。

AI在內地已深入城鄉,成為生活、學習及工作上的好幫手之餘,也成為情緒宣洩出口。

AI在內地已深入城鄉,成為生活、學習及工作上的好幫手之餘,也成為情緒宣洩出口。

城市白領:工作好幫手+情緒宣洩對象

小嫻把AI大模型當成了一個隨時可以對話的助手,哪個技術概念不明白,就讓AI講解分析,哪句文案的表達擔心準確性,也會讓AI先判斷。另外,小嫻還會把大篇幅的資料直接丟給AI,讓它歸納分析,提煉出重點,但如果涉及資料有保密要求,她就不會這麼做。

她表示,文案最終確定時還會交給技術部門再審核一遍,不會絕對相信AI,也不怕AI會取代她的工作,她認為AI終究還是做輔助性工作,AI擅長總結歸納,但在創造性和想像力上,還是不如人。

小嫻還把AI當成了傾訴對象,她常常會大段大段地和ChatGPT聊天,有時會把身體檢查結果,讓AI分析健康狀況,有時還會對AI傾訴工作生活的不順。小嫻說,大部分人是不喜歡持續接收負面情緒,加上朋友也很忙,更重要的AI基本上不會否定、反駁用戶的情緒,能以溫和、理解的態度回應,提供情緒價值和應對方法。小嫻說,只要AI能扮演好一個傾聽者的角色就行了,讓她獲得情緒上的釋放就夠了。

大學生:AI能幫忙做作業

阿林是一名大學三年級學生,常用的AI清一色是國產,包括元寶(DeepSeek)、豆包和千問,畢竟不付費的情況下體驗更好,使用場景也很廣泛。
春節前,阿林領了元寶的紅包、點了千問的免單奶茶,還試著用千問買電影戲票,因比直接買便宜不少。

阿林學的專業是光電資訊科學,對物理和數學要求高,課程涉及面廣泛,在一些日常作業裡,AI就能幫忙,直接問AI比去翻課本、找課件快捷高效得多。也他覺得用AI來幫忙查論文的錯字和語病很好用。但阿林坦言,自己沒有真的讓AI替他寫作業。 

老年人用豆包直接解答孫女關於植物名稱的疑問。

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農村中老年人:AI幫忙找工作識花草

在鄉村,不少中老年長輩也正在用AI。50歲後開做做「月嫂」的二姨,一般是一個客戶一個月,全年12個月能接到的單也就五、六個,她需要在社群平台上宣傳,之前女兒幫忙發小紅書和朋友圈,但來來回回溝通效率很低。二姨就用AI幫她寫朋友圈的月嫂文案。二姨雖完全不懂AI是什麼,也不明白什麼是大模型,只知道這些App都能幫上忙。

快70歲的大姑,沒上過學,兒子給她買了一部智慧型手機,大姑喜歡用它拍短片,雖然沒什麼拍攝技巧,更像是記錄鄉村生活的流水帳,對大姑來說,拍影片門檻比讓她打字更低。

大姑用的AI工具,是孫女推薦的豆包。大姑任何不懂的東西就直接問AI,能語音問,也能語音讓它回答。最戲劇性的一幕發生在春節時,小侄女問她看到的植物是什麼花,大姑用豆包直接拍照問AI,就獲得答案,整個過程不花幾秒鐘。

二姨和大姑是最典型的中老年農村人,文化水平不高,從事勞動密集型工作,對包括AI在內的各種科技概念完全不懂。但他們能熟練地刷短視頻,也能快速接收新穎的AI App。

近年來,模型以及其他AI產品在逐漸「脫虛向實」,越來越強調AI能在哪些具體的場景中發揮切實作用。同時,AI廠商們不斷嘗試破圈,讓自己的技術和服務能夠觸及廣大普通用戶。

未來AI會朝兩條腿走路,一條是專業賽道,將在創作領域持續賦能,包括但不限於審查和生成文案、繪圖、製作影片素材、程式設計等。AI或許不會取代具體的職位,但懂AI用AI的人一定更有競爭優勢。

另一條是生活、娛樂賽道,AI將深入到一般使用者的日常生活中,成為大部分人隨手就能用的工具。隨著AI與智慧型手機以及其他硬體產品緊密結合,未來大眾的行動網路生活和人機互動體驗,都會產生巨大變化。

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