澳門治安警擬優化人流預警系統 助疏導交通提升管控效能

保安司司長辦公室於2026年2月24日回覆議員質詢時透露，澳門治安警察局的「人流預測預警系統」將透過整合多類檢測設備數據及優化演算法模型，為人流管制與交通疏導提供科學依據。現時系統設置於大三巴至議事亭前地一帶及關閘離境口岸，未來將評估擴展至其他人流密集地點。該系統運用感知設備實時監測人流密度，並以資訊化手段處理分析數據，同時具備部門共用機制，可透過對接方式匯出或匯入人流資訊。

系統現況與技術架構

感知設備佈局與數據收集

目前澳門治安警察局建置的人流預測預警系統，核心基礎在於高密度佈建的感知設備網絡。這些設備包括但不限於熱感應攝影機、光學影像辨識裝置、Wi-Fi探針及藍牙信號偵測器，能夠在複雜的都市環境中捕捉多元的人流特徵。熱感應技術可穿透部分遮蔽物，在夜間或低照度環境維持偵測效能；影像辨識則透過邊緣運算技術，在本地端完成特徵萃取，降低資料傳輸頻寬需求並提升隱私保護層級。Wi-Fi與藍牙探針則被動收集周邊行動裝置的匿名化信號強度，透過三角定位演算法推算人群聚集程度。

數據收集頻率依據區域特性動態調整，在觀光熱點如大三巴牌坊周邊，系統以每秒一次的頻率更新人流密度，確保能即時捕捉遊客動態。所有原始數據經過去識別化處理後，匯聚至治安警察局的資料處理中心，透過冗餘儲存架構確保資料完整性。值得注意的是，系統設計時已納入個人資料保護法規遵循機制，所有涉及個人隱私的數據在收集當下即進行加密與匿名化，僅保留人流統計特徵，杜絕個資外洩風險。

現行預警機制運作模式

現階段系統採用三級預警架構，依據人流密度、流動速率與空間承載力計算綜合風險指數。當特定區域內每百平方公尺人數達到預設閾值的70%時，系統自動觸發黃色預警，通知前線警員加強巡邏與疏導；達90%時升級為橙色預警，啟動人流管制預備措施；一旦超過110%或出現異常壅塞模式，則進入紅色預警狀態，立即啟動區域性人潮分流方案。

預警資訊透過專用通訊網路即時推送至指揮中心與現場警員的移動裝置，同時在主要路口的電子看板顯示疏導建議，引導民眾前往替代路線。系統亦與交通信號控制系統連動，在必要時延長綠燈時間或調整號誌時相，促進人流與車流的協同疏導。保安司司長辦公室強調，此機制在過去一年已成功預防多起潛在踩踏風險，特別在節慶活動期間發揮關鍵作用。

優化升級計畫詳解

演算法模型精進方向

未來優化重點在於導入深度學習與時間序列預測模型，提升預測準確度與時間跨度。現行系統主要依賴歷史數據的統計回歸分析，對於突發事件的反應能力有限。新模型將整合天氣預報、社群媒體熱度、活動行事曆、交通運輸班次等多維度外部變因，透過長短期記憶網路（LSTM）架構，預測未來2至4小時的人流變化趨勢。

此外，系統將建置異常事件偵測模組，利用孤立森林演算法（Isolation Forest）識別非典型人流聚集模式，例如突發性抗議活動、意外事故圍觀人潮等。此功能可協助指揮中心提前掌握潛在社會安全事件，縮短應變時間。演算法優化過程將採用A/B測試方法，在部分區域先行驗證新模型效能，確保正式上線前達到95%以上的預測準確率。

多源數據整合策略

為突破單一數據源的限制，當局規劃跨部門數據融合平台。除了治安警察局自身的感知設備，系統將介接交通事務局的車流數據、旅遊局的景點預約資訊、海關的出入境紀錄、文化局的活動檔期等結構化資料。非結構化數據方面，將透過自然語言處理技術，分析社群媒體上有關澳門旅遊的貼文情緒與關鍵字，作為人流預測的先行指標。

技術實現上，將採用微服務架構與應用程式介面（API）閘道器，確保各單位數據能在維持自主管理權的前提下安全共享。資料交換格式統一採用JSON標準，並透過OAuth 2.0協議進行身份驗證與授權管理。為解決資料時序不一致問題，系統將建置統一時間戳服務，所有異質數據在進入資料湖前皆標準化時序，確保分析結果的因果關係正確性。

分區客流密度預測功能

優化後的系統將澳門半島與離島劃分為超過50個動態網格，每個網格依據土地使用分區、道路拓樸與歷史人流特性設定獨立參數。預測結果不再僅是單點密度，而是呈現時空連續性分布，以熱力圖形式展示未來人流擴散路徑。此功能對於大型活動人潮管理尤為關鍵，例如澳門格蘭披治大賽車期間，可精準預測觀眾散場時的移動軌跡，提前部署警力於關鍵節點。

系統亦將導入數位孿生（Digital Twin）概念，建置澳門核心區域的三維虛擬模型，模擬不同管制方案下的疏散效率。決策者可在虛擬環境中預演封路、單向通行等措施的影響，選擇最優策略後再實際執行，大幅降低政策試錯成本。此功能預計在2026年下半年於新口岸商業區先行試點。

跨部門協同應用機制

技術對接標準與規範

為實現真正的部門共用，保安司司長辦公室主導制定《人流資訊共享技術規範》，明確資料格式、更新頻率、傳輸協定與資安要求。規範要求所有介接系統必須通過滲透測試與源碼安全審查，確保無隱藏後門或漏洞。資料傳輸全程採用TLS 1.3加密，並在網路層部署入侵偵測系統（IDS）與分散式阻斷服務攻擊（DDoS）防護機制。

權限管理採用屬性基礎存取控制（ABAC）模型，依據使用者角色、部門、存取目的與時間等多重屬性動態授權。例如，交通事務局僅能讀取與交通疏導相關的數據，且不可存取個人隱私欄位；而民防中心在重大事件啟動時，可獲得臨時性更高權限。所有資料存取行為皆記錄於不可竄改的區塊鏈日誌，供日後稽核。

資訊共享效益評估

初步評估顯示，若成功整合交通事務局的巴士GPS數據與治安警的人流預測，可在尖峰時段提升公共運輸效率約15%。具體而言，當系統預測大三巴區域將在30分鐘後出現人潮高峰時，交通事務局可提前加開短途接駁巴士，疏散遊客至其他景點。旅遊局亦可依據預測結果，動態調整景點推薦策略，透過手機App引導旅客分流至人流較少的文化場館。

經濟層面，精準的人流預測可協助中小企業優化人力排班與庫存管理。當局研議在確保隱私前提下，將去識別化的區域人流趨勢開放給商會或研究機構加值應用，催生智慧商業決策服務。此舉不僅提升政府數據資產價值，更能帶動本地數位經濟發展，形成公私協力的智慧城市生態系。

擴展部署規劃

優先評估區域分析

保安司司長辦公室指出，下一階段擴展將優先考慮新馬路、議事亭前地周邊、氹仔官也街、路氹城大型度假村區等四大熱點。評估指標涵蓋日均人流量、空間承載壓力、歷史事故紀錄、基礎建設完備度等12項因子。新馬路區因兼具商業與交通樞紐功能，且人行道狹窄，被列為最高優先級。氹仔官也街則因近年成為網紅打卡熱點，假日人潮常超出道路負荷，急需科學化管理工具。

每個候選地點將進行為期三個月的可行性研究，包括現場環境勘查、網路連線品質測試、電力供應穩定性評估，以及與周邊居民的意見溝通。特別是歷史城區，因建築保護限制，無法隨意架設感知設備，必須發展隱蔽式或微型化的感測技術，避免破壞世界遺產景觀。技術團隊正與文化局合作，研發可整合於現有路燈或交通號誌的感測模組。

人流密集地點篩選標準

為確保資源有效配置，當局建立量化篩選模型，門檻設定為平日每小時平均人流量超過5000人次，或假日峰值超過15000人次的區域。此外，需考量區域功能複合性，例如同時具備出入境、購物、餐飲功能的關閘廣場，其管理複雜度高於單一功能景點。模型亦納入安全餘裕指標，計算現行人力配置下，應對突發人潮的能力缺口，缺口越大者優先導入系統。

值得注意的是，系統擴展不僅限於陸地區域，當局正研議將港澳碼頭與氹仔客運碼頭納入監測範圍，實現海陸聯動管理。碼頭區域因涉及跨境旅客與行李搬運，人流特性與市區景點差異甚大，需開發專屬的預測模型，納入船班時刻表與海關查驗效率等變因。

城市治理效益與展望

交通疏導科學化效益

傳統人流管理多依賴前線員警經驗判斷，反應常落後於現場變化。優化後的預測預警系統可將決策時點提前60至120分鐘，使管制措施從被動應對轉為主動預防。以關閘離境口岸為例，系統預測到下午3時將出現離境高峰，交通部門可提前調整巴士班次，警方可增開查驗通道，避免人潮回堵至澳門半島市區。

此外，系統產生的歷史數據庫可作為都市規劃的重要參考。分析長期人流時空分布，可識別出道路瓶頸點與公共設施不足區域，為未來的步行系統改善、公共運輸路網優化提供數據支撐。例如，數據可能顯示新馬路與南灣大馬路交會口在假日下午持續超載，規劃部門便可據此研議增設行人天橋或地下道。

大型活動應用潛力

澳門每年舉辦超過200場大型活動，包括煙花匯演、賽車、演唱會等，每次皆需投入大量警務人力。優化系統可建置活動專用預測模組，輸入活動規模、場地容量、門票銷售等參數，模擬不同情境下的人潮擴散路徑。2026年10月的國際煙花比賽匯演，將是系統優化後的首場壓力測試，目標是將散場時間縮短20%，並降低人群推擠事件發生率。

系統亦可與智慧旅遊平台整合，向旅客提供個人化的動態建議。當預測某景點即將壅塞時，旅客手機可收到推播通知，建議改訪替代景點或調整參觀時間。這種微觀層面的分流機制，可有效紓解熱點壓力，提升整體旅遊體驗品質，實現觀光資源的時間與空間均衡分配。