結合AI影像辨識 臺科大研發低碳軌道檢測模組 勇奪黑客松評審團大獎
在2025年技職盃黑客松競賽中，國立臺灣科技大學學生表現亮眼，由全球發展工程學士學位學程機械工程組二年級學生俞詠翔、吳孟軒、楊堇鉉以作品「減碳。檢探—微型軌道檢測隨車模組」勇奪競賽最高榮譽「評審團大獎」；電機系三年級吳定栩與資工系姚睿銘、謝秉成共同開發的「城市智慧邊緣運算系統」，也獲得佳作肯定。
本屆黑客松競賽以聯合國永續發展目標(SDGs)為核心，讓學生聚焦「大眾運輸系統低碳化」進行創意發想與實作。獲獎團隊研發的「微型軌道檢測隨車模組」可直接安裝於區間車車體下方，透過超音波感測軌距、加速度計偵測軌道的水平與高低起伏，並結合AI影像辨識技術偵測軌道裂縫與異常狀況，透過IoT平台就能即時回傳數值及GPS定位，提升軌道檢測頻率與維修效率。
隊長俞詠翔本身也是一位鐵道迷，他指出，傳統柴油檢測車全年需巡檢全台1,065公里鐵路至少4次，其碳排放與空氣污染對環境的衝擊不可輕忽。若能將檢測模組和日常的載客列車結合，不僅可大幅減少檢測所需的碳排放，也能提高巡檢頻率，進而降低因鐵軌線路不良導致的列車耗能與安全風險。
首次參賽的他們原本只是希望能在大二時開始累積實作和競賽經驗，在定出「軌道檢測模組」為主題前，隊內進行過相當激烈的「辯論」，但也正是在不斷辯證與修正中逐步完善作品，最終奪得大獎。
另一組榮獲佳作的團隊則由電機系三年級吳定栩、資工系姚睿銘與謝秉成組成，吳定栩與姚睿銘已是連續三年都參賽的「黑客松老將」，此次與首次參賽的謝秉成攜手合作，在分區賽拿下第一名，全國賽則榮獲佳作。
此外，團隊也提出「動態道路柵欄概念」，靈感來自歐洲的Barrier Transfer Machine技術。吳定栩舉例，像是春節前夕的南下車潮遠高於北上，若能臨時調整車道分配，將有助於紓解壅塞路段，提升尖峰時段的通行效率。
姚睿銘則指出，此次比賽大幅提升他在時間規劃與決策能力，技術上最大挑戰來自多功能系統的整合與AI模型訓練，比賽時只睡一兩小時，幾乎逼到精神與體力的極限。即便辛苦，他們仍決心明年再戰，盼以更具可行性、完整性的成熟作品問鼎來年的評審團大獎。
