iVOD / 161184

Field Value
IVOD_ID 161184
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/161184
日期 2025-05-12
會議資料.會議代碼 委員會-11-3-23-11
會議資料.會議代碼:str 第11屆第3會期交通委員會第11次全體委員會議
會議資料.屆 11
會議資料.會期 3
會議資料.會次 11
會議資料.種類 委員會
會議資料.委員會代碼[0] 23
會議資料.委員會代碼:str[0] 交通委員會
會議資料.標題 第11屆第3會期交通委員會第11次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2025-05-12T10:13:36+08:00
結束時間 2025-05-12T10:27:28+08:00
影片長度 00:13:52
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/2e24114430e85d52b11f78ef884e1c51988fdfbeb5b66875e877ab6b0e850c6a5dc74b8a2e1778a35ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 洪孟楷
委員發言時間 10:13:36 - 10:27:28
會議時間 2025-05-12T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第3會期交通委員會第11次全體委員會議(事由:一、審查(一)委員吳宗憲等17人、(二)委員賴士葆等28人、(三)委員楊瓊瓔等26人分別擬具「人工智慧基本法草案」及(四)台灣民眾黨黨團擬具「人工智慧發展及管理條例草案」案。 二、審查(一)委員林俊憲等23人擬具「公路法第二十七條、第二十八條及第七十五條條文修正草案」、(二)委員陳冠廷等18人、(三)委員徐富癸等17人分別擬具「公路法第三十二條條文修正草案」、(四)委員陳冠廷等16人擬具「公路法第三十三條條文修正草案」、(五)台灣民眾黨黨團、(六)委員馬文君等19人、(七)委員邱若華等17人分別擬具「公路法第三十九條之一條文修正草案」、(八)委員何欣純等18人擬具「公路法第四十六條及第六十條之一條文修正草案」、(九)委員王義川等16人擬具「公路法第六十五條條文修正草案」及(十)委員林俊憲等21人擬具「公路法第七十二條條文修正草案」案。 三、審查(一)委員林俊憲等22人擬具「停車場法第四條條文修正草案」、(二)委員廖先翔等17人擬具「停車場法第三十二條條文修正草案」及(三)台灣民眾黨黨團擬具「停車場法第三十八條條文修正草案」案。 【本日會議僅針對開會事由二及三進行合併詢答】)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[0].start 1.76909375
transcript.pyannote[0].end 4.53659375
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[1].start 4.89096875
transcript.pyannote[1].end 5.81909375
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2].start 10.74659375
transcript.pyannote[2].end 11.80971875
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3].start 11.97846875
transcript.pyannote[3].end 17.51346875
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[4].start 17.81721875
transcript.pyannote[4].end 20.92221875
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[5].start 21.59721875
transcript.pyannote[5].end 47.95596875
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[6].start 38.13471875
transcript.pyannote[6].end 38.59034375
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[7].start 38.84346875
transcript.pyannote[7].end 38.94471875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[8].start 48.10784375
transcript.pyannote[8].end 57.62534375
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[9].start 57.81096875
transcript.pyannote[9].end 58.53659375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[10].start 58.80659375
transcript.pyannote[10].end 60.39284375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[11].start 61.11846875
transcript.pyannote[11].end 66.13034375
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[12].start 66.87284375
transcript.pyannote[12].end 67.69971875
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[13].start 68.47596875
transcript.pyannote[13].end 68.49284375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[14].start 68.49284375
transcript.pyannote[14].end 90.86909375
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[15].start 87.93284375
transcript.pyannote[15].end 135.18284375
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[16].start 91.13909375
transcript.pyannote[16].end 91.79721875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[17].start 135.63846875
transcript.pyannote[17].end 136.85346875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[18].start 137.52846875
transcript.pyannote[18].end 150.87659375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[19].start 150.87659375
transcript.pyannote[19].end 150.92721875
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[20].start 152.27721875
transcript.pyannote[20].end 166.89096875
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[21].start 158.53784375
transcript.pyannote[21].end 160.25909375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[22].start 164.25846875
transcript.pyannote[22].end 165.87846875
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[23].start 165.96284375
transcript.pyannote[23].end 174.01221875
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[24].start 174.16409375
transcript.pyannote[24].end 174.36659375
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[25].start 174.85596875
transcript.pyannote[25].end 178.88909375
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[26].start 177.64034375
transcript.pyannote[26].end 182.70284375
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[27].start 182.70284375
transcript.pyannote[27].end 204.85971875
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[28].start 204.01596875
transcript.pyannote[28].end 211.12034375
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[29].start 211.49159375
transcript.pyannote[29].end 218.25846875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[30].start 219.00096875
transcript.pyannote[30].end 221.34659375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[31].start 222.22409375
transcript.pyannote[31].end 225.31221875
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[32].start 225.75096875
transcript.pyannote[32].end 226.71284375
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[33].start 228.99096875
transcript.pyannote[33].end 246.97971875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[34].start 229.05846875
transcript.pyannote[34].end 229.22721875
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[35].start 229.73346875
transcript.pyannote[35].end 230.20596875
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[36].start 231.10034375
transcript.pyannote[36].end 231.37034375
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[37].start 233.44596875
transcript.pyannote[37].end 234.50909375
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[38].start 243.77346875
transcript.pyannote[38].end 244.02659375
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[39].start 244.02659375
transcript.pyannote[39].end 244.46534375
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[40].start 244.61721875
transcript.pyannote[40].end 245.15721875
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[41].start 246.97971875
transcript.pyannote[41].end 247.03034375
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[42].start 249.56159375
transcript.pyannote[42].end 273.33846875
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[43].start 273.65909375
transcript.pyannote[43].end 283.22721875
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[44].start 284.10471875
transcript.pyannote[44].end 284.96534375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[45].start 284.96534375
transcript.pyannote[45].end 285.52221875
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[46].start 285.52221875
transcript.pyannote[46].end 285.97784375
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[47].start 285.97784375
transcript.pyannote[47].end 286.21409375
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[48].start 286.48409375
transcript.pyannote[48].end 286.50096875
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[49].start 286.50096875
transcript.pyannote[49].end 287.05784375
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[50].start 287.68221875
transcript.pyannote[50].end 287.69909375
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[51].start 287.69909375
transcript.pyannote[51].end 288.67784375
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[52].start 289.60596875
transcript.pyannote[52].end 320.31846875
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[53].start 320.60534375
transcript.pyannote[53].end 328.67159375
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[54].start 329.41409375
transcript.pyannote[54].end 338.96534375
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[55].start 338.96534375
transcript.pyannote[55].end 338.98221875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[56].start 339.72471875
transcript.pyannote[56].end 343.70721875
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[57].start 342.96471875
transcript.pyannote[57].end 343.69034375
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[58].start 343.70721875
transcript.pyannote[58].end 343.97721875
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[59].start 343.97721875
transcript.pyannote[59].end 344.02784375
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[60].start 344.02784375
transcript.pyannote[60].end 344.19659375
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[61].start 344.19659375
transcript.pyannote[61].end 344.23034375
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[62].start 344.23034375
transcript.pyannote[62].end 344.36534375
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[63].start 344.36534375
transcript.pyannote[63].end 353.00534375
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[64].start 344.90534375
transcript.pyannote[64].end 348.07784375
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[65].start 351.33471875
transcript.pyannote[65].end 365.93159375
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[66].start 365.72909375
transcript.pyannote[66].end 375.63471875
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[67].start 368.37846875
transcript.pyannote[67].end 368.61471875
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[68].start 369.99846875
transcript.pyannote[68].end 371.41596875
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[69].start 376.25909375
transcript.pyannote[69].end 385.97909375
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[70].start 377.98034375
transcript.pyannote[70].end 378.53721875
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[71].start 379.33034375
transcript.pyannote[71].end 380.12346875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[72].start 387.14346875
transcript.pyannote[72].end 388.89846875
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[73].start 389.52284375
transcript.pyannote[73].end 396.35721875
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[74].start 396.84659375
transcript.pyannote[74].end 401.14971875
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[75].start 401.87534375
transcript.pyannote[75].end 407.81534375
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[76].start 409.48596875
transcript.pyannote[76].end 425.23034375
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[77].start 410.88659375
transcript.pyannote[77].end 412.03409375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[78].start 426.14159375
transcript.pyannote[78].end 434.93346875
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[79].start 431.25471875
transcript.pyannote[79].end 431.55846875
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[80].start 433.60034375
transcript.pyannote[80].end 435.86159375
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[81].start 435.86159375
transcript.pyannote[81].end 441.97034375
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[82].start 441.27846875
transcript.pyannote[82].end 441.34596875
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[83].start 441.97034375
transcript.pyannote[83].end 449.85096875
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[84].start 442.52721875
transcript.pyannote[84].end 443.99534375
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[85].start 444.65346875
transcript.pyannote[85].end 445.39596875
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[86].start 450.18846875
transcript.pyannote[86].end 451.03221875
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[87].start 451.40346875
transcript.pyannote[87].end 455.95971875
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[88].start 456.73596875
transcript.pyannote[88].end 457.41096875
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[89].start 457.76534375
transcript.pyannote[89].end 459.43596875
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[90].start 460.00971875
transcript.pyannote[90].end 463.28346875
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[91].start 463.85721875
transcript.pyannote[91].end 464.86971875
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[92].start 465.71346875
transcript.pyannote[92].end 486.89159375
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[93].start 487.34721875
transcript.pyannote[93].end 494.87346875
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[94].start 495.43034375
transcript.pyannote[94].end 498.24846875
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[95].start 499.78409375
transcript.pyannote[95].end 510.53346875
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[96].start 510.75284375
transcript.pyannote[96].end 511.73159375
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[97].start 511.73159375
transcript.pyannote[97].end 511.79909375
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[98].start 512.18721875
transcript.pyannote[98].end 512.20409375
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[99].start 512.20409375
transcript.pyannote[99].end 554.52659375
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[100].start 550.84784375
transcript.pyannote[100].end 565.37721875
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[101].start 554.89784375
transcript.pyannote[101].end 554.98221875
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[102].start 560.95596875
transcript.pyannote[102].end 586.15034375
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[103].start 585.77909375
transcript.pyannote[103].end 595.46534375
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[104].start 591.51659375
transcript.pyannote[104].end 591.70221875
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[105].start 595.75221875
transcript.pyannote[105].end 599.00909375
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[106].start 599.68409375
transcript.pyannote[106].end 600.13971875
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[107].start 600.91596875
transcript.pyannote[107].end 614.75346875
transcript.pyannote[108].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[108].start 616.30596875
transcript.pyannote[108].end 619.79909375
transcript.pyannote[109].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[109].start 620.20409375
transcript.pyannote[109].end 621.03096875
transcript.pyannote[110].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[110].start 621.82409375
transcript.pyannote[110].end 633.02909375
transcript.pyannote[111].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[111].start 633.06284375
transcript.pyannote[111].end 634.05846875
transcript.pyannote[112].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[112].start 634.68284375
transcript.pyannote[112].end 636.40409375
transcript.pyannote[113].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[113].start 637.21409375
transcript.pyannote[113].end 638.04096875
transcript.pyannote[114].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[114].start 638.59784375
transcript.pyannote[114].end 639.12096875
transcript.pyannote[115].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[115].start 639.99846875
transcript.pyannote[115].end 643.54221875
transcript.pyannote[116].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[116].start 644.18346875
transcript.pyannote[116].end 644.77409375
transcript.pyannote[117].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[117].start 645.09471875
transcript.pyannote[117].end 647.28846875
transcript.pyannote[118].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[118].start 647.59221875
transcript.pyannote[118].end 649.16159375
transcript.pyannote[119].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[119].start 651.05159375
transcript.pyannote[119].end 651.55784375
transcript.pyannote[120].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[120].start 652.35096875
transcript.pyannote[120].end 666.76221875
transcript.pyannote[121].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[121].start 666.96471875
transcript.pyannote[121].end 678.94596875
transcript.pyannote[122].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[122].start 679.85721875
transcript.pyannote[122].end 681.15659375
transcript.pyannote[123].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[123].start 680.02596875
transcript.pyannote[123].end 680.07659375
transcript.pyannote[124].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[124].start 681.15659375
transcript.pyannote[124].end 714.60284375
transcript.pyannote[125].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[125].start 691.43346875
transcript.pyannote[125].end 691.87221875
transcript.pyannote[126].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[126].start 714.06284375
transcript.pyannote[126].end 721.48784375
transcript.pyannote[127].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[127].start 721.84221875
transcript.pyannote[127].end 722.55096875
transcript.pyannote[128].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[128].start 721.87596875
transcript.pyannote[128].end 723.34409375
transcript.pyannote[129].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[129].start 722.73659375
transcript.pyannote[129].end 731.15721875
transcript.pyannote[130].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[130].start 731.35971875
transcript.pyannote[130].end 731.81534375
transcript.pyannote[131].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[131].start 732.47346875
transcript.pyannote[131].end 760.73909375
transcript.pyannote[132].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[132].start 761.66721875
transcript.pyannote[132].end 762.47721875
transcript.pyannote[133].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[133].start 763.00034375
transcript.pyannote[133].end 769.90221875
transcript.pyannote[134].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[134].start 771.16784375
transcript.pyannote[134].end 771.97784375
transcript.pyannote[135].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[135].start 771.97784375
transcript.pyannote[135].end 772.18034375
transcript.pyannote[136].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[136].start 772.18034375
transcript.pyannote[136].end 772.97346875
transcript.pyannote[137].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[137].start 772.97346875
transcript.pyannote[137].end 774.12096875
transcript.pyannote[138].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[138].start 774.34034375
transcript.pyannote[138].end 774.37409375
transcript.pyannote[139].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[139].start 774.37409375
transcript.pyannote[139].end 794.59034375
transcript.pyannote[140].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[140].start 774.50909375
transcript.pyannote[140].end 775.31909375
transcript.pyannote[141].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[141].start 778.15409375
transcript.pyannote[141].end 778.28909375
transcript.pyannote[142].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[142].start 785.19096875
transcript.pyannote[142].end 785.64659375
transcript.pyannote[143].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[143].start 793.17284375
transcript.pyannote[143].end 805.06971875
transcript.pyannote[144].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[144].start 800.14221875
transcript.pyannote[144].end 800.51346875
transcript.pyannote[145].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[145].start 800.51346875
transcript.pyannote[145].end 800.53034375
transcript.pyannote[146].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[146].start 805.86284375
transcript.pyannote[146].end 812.96721875
transcript.pyannote[147].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[147].start 812.96721875
transcript.pyannote[147].end 830.48346875
transcript.pyannote[148].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[148].start 827.93534375
transcript.pyannote[148].end 828.96471875
transcript.pyannote[149].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[149].start 828.96471875
transcript.pyannote[149].end 830.04471875
transcript.pyannote[150].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[150].start 831.19221875
transcript.pyannote[150].end 832.96409375
transcript.whisperx[0].start 1.783
transcript.whisperx[0].end 20.139
transcript.whisperx[0].text 好 主席謝謝 麻煩請我們次長好 陳次長好 陳次長幾個交通專業的部分也是國人所關心的政策的轉彎我想也要跟你再就教一下 來
transcript.whisperx[1].start 21.71
transcript.whisperx[1].end 34.667
transcript.whisperx[1].text 去年我們就一直在討論是說我們客運業相關的駕駛人力短缺的部分而當時國發會說召集相關單位有講出一個是能夠開放僑生畢業僑生來擔任
transcript.whisperx[2].start 36.95
transcript.whisperx[2].end 65.641
transcript.whisperx[2].text 我們的客運駕駛 對不對也已經從去年9月30號今年的專案報告甚至專案報告當時在交通委員會本席也有質詢過有提到說會有配套會有跟跨部會溝通並且要求我們安全包括語言能力考證照不會放水等等都有講籌備了快一年時間嘛結果突然間本來預告說4月底要上路然後結果說
transcript.whisperx[3].start 67.169
transcript.whisperx[3].end 90.163
transcript.whisperx[3].text 臨時喊咖對 我也就我們的了解是因為講得還那麼理所當然不是 就是不是喊咖啦就是說我們的了解是預告的時候就是我們相關法案在政策在施做的時候都會有相關的法令的預告那預告期間呢因為各界有不同的建議的意見各界的不同建議的聲音不是應該是去年9月30號你們提出來的時候市長
transcript.whisperx[4].start 95.746
transcript.whisperx[4].end 117.627
transcript.whisperx[4].text 因為之前有部長也有來答詢過也有我們相關部會的同仁來答詢過當時本席也針對這樣的一個問題來請教本席那時候講的是說什麼是說即便是開放但是我們很多國內的大型車駕照的人數其實比駕駛人還要多換言之並不是說沒有人去考駕照
transcript.whisperx[5].start 118.188
transcript.whisperx[5].end 136.519
transcript.whisperx[5].text 而是大家不一定願意拿到駕照的時候去當駕駛那時候你們提出來的解方是說沒關係我們開放畢業僑生講了一年耶而且那個時候煞有其事又講是說語言能力考證照不會放水然後還要有一年的配套跨部會都溝通好了結果現在突然喊咖
transcript.whisperx[6].start 137.574
transcript.whisperx[6].end 150.654
transcript.whisperx[6].text 那這樣不就是過去這一年的時間客運業大概也在等是說可以有新的活水進來結果完全沒有來 我就這樣請教是就喊咖了還是後續會推動還是有什麼配套措施
transcript.whisperx[7].start 152.338
transcript.whisperx[7].end 173.804
transcript.whisperx[7].text 我跟委員報告後續不是喊卡啦後續我們因為有相關的配套措施所以公路局會跟客運全聯會等等在就相關的議題我看到的新聞講是說勞動部那邊因為修法預告所以說有疑慮暫停有沒有跟我們公路局溝通
transcript.whisperx[8].start 174.924
transcript.whisperx[8].end 203.462
transcript.whisperx[8].text 有 勞動部因為他預告的時候代表說之前交通部推出這個相關法例的時候沒有先跟勞動部溝通好跟我有報告因為法規預告是收集社會各界的意見所以社會各界的意見就是說大家提出來以後是送到預告法規的這個主管機關勞動部那勞動部就是說因為有提出來就是社會各界有一些提到就是他擔任這個客運或貨運的駕駛的話在語言上面是不是還有一些其他的一個
transcript.whisperx[9].start 204.042
transcript.whisperx[9].end 226.494
transcript.whisperx[9].text 你要不要看一下我們半年前專案報告時候我們好幾個委員關心就關心到這一題嘛大家都認為是說語言可能會有問題結果你們專案報告裡面講都沒有你們專案報告裡面特別講語言能力一定會要求結果現在反而用這個來當理由我覺得這樣子是很噁心耶
transcript.whisperx[10].start 229.848
transcript.whisperx[10].end 244.375
transcript.whisperx[10].text 來 市長再說明一下是語言的能力是很重要所以他們現在當然很重要啊現在他們會進一步的跟相關的客運業者如何落實把這樣的一個事情變成然後再招聘的再僱傭的時候不是來我們是不是簡單說明一下未來會怎麼做
transcript.whisperx[11].start 249.588
transcript.whisperx[11].end 253.271
transcript.whisperx[11].text 目前科育業者未來聘僱僑外生擔任駕駛本來僑外生在國內受教育是基本的語言能力未來我們對於相關擔任客運駕駛上面包括語言能力的一些基本門檻
transcript.whisperx[12].start 273.869
transcript.whisperx[12].end 288.361
transcript.whisperx[12].text 或者是還有經過相關的這個業者的一個訓練這個部分我們會跟客運業者再來討論然後訂定相關的一個配套措施再送給勞動部局長現在是勞動部喊卡欸 局長不能說你們
transcript.whisperx[13].start 290.356
transcript.whisperx[13].end 309.447
transcript.whisperx[13].text 這個重點非常重要停車場我等一下也會問但我說現在我看到的這一個部分其實是讓大家覺得是說你們政府完全沒有橫向聯繫講了大半年的政策結果突然間又喊咔會讓民眾無所適從也會讓客運業者覺得說莫名其妙你好像是朝三暮四
transcript.whisperx[14].start 310.387
transcript.whisperx[14].end 335.517
transcript.whisperx[14].text 之前先跟大家講說有有有開放了然後結果突然間就喊卡這一些不都是應該是你們一開始推出政策的時候就應該考慮到又應該評估到的地方嗎勞動部有問題結果你現在還講是說是要跟客運業者溝通今天是客運業者不想要開放嗎不是啊那怎麼會你們現在講是說要去跟客運業者溝通然後勞動部那邊怎麼解決市長是不是應該找勞動部兩個部會來討論
transcript.whisperx[15].start 339.981
transcript.whisperx[15].end 358.146
transcript.whisperx[15].text 這一部分我們一定會跟勞動部來討論的照理講這個政策要上路前就應該也要討論 這邊也要討論只是法規預告了以後各界有不同的建議界以後市長我比較具體是不是一個月內交通部找勞動部針對這個部分看能夠怎麼樣補正修正
transcript.whisperx[16].start 359.987
transcript.whisperx[16].end 385.563
transcript.whisperx[16].text 來 因為我看到部長的講法交通部陳部長的講法是說還是希望能夠開放是 是 這政策是我們是朝這個方向所以是不是應該要主動找勞動部溝通這沒問題 我們則由公務局跟勞動部來溝通幫個忙 真的政策不是倉促丟出來然後各自橫向聯繫完全沒有在這件事情上面我覺得橫向聯繫是非常糟糕的一件事來 再來
transcript.whisperx[17].start 387.199
transcript.whisperx[17].end 406.864
transcript.whisperx[17].text 格勒子透光率我覺得這已經是討論很久了最近有講到說我們要調整格勒子的透光率但是居然講一個是說只管新車不管舊車那如果說大家新車領牌我領牌一個月之後我再去裝那算是新車還舊車
transcript.whisperx[18].start 410.543
transcript.whisperx[18].end 425.03
transcript.whisperx[18].text 我先簡單講一下我買一個新車然後我現在都是沒有貼隔熱紙我一個月之後我跟業務講好一個月之後你再幫我裝我先給監理站看一下我沒有貼一個月後裝裝了之後我不管了
transcript.whisperx[19].start 426.332
transcript.whisperx[19].end 453.593
transcript.whisperx[19].text 這樣不是做半套嗎我跟委員報告我們講的新車是說某一年開始的車輛不是不是你講不是剛才委員的意思是說那以前的車以前的車都不管我們以前的車輛我們會有相關的一個指引會把相關的一個但目前看起來你們在新聞上也好或是打詢上也好其實都沒有講到舊車的部分來幾個國家美國透光率要求各州不一樣從20幾%到80幾%
transcript.whisperx[20].start 456.809
transcript.whisperx[20].end 464.656
transcript.whisperx[20].text 日本要求70%以上德國更是全面禁止前黨裝格勒子
transcript.whisperx[21].start 465.888
transcript.whisperx[21].end 494.076
transcript.whisperx[21].text 換言之其實世界各國也都有看到是說前檔格勒子的部分有一些是駕駛的安全 視線有一些是外在看裡面譬如說像美國有一些州就認為是說他怕可能駕駛裡面看不清楚所以執法人員會比較擔心也因此他要求前檔的那個透光率一定到一定的比例那我們現在只有70%但是沒有任何的強制性甚至我們沒有做相關的一個儀器來做檢驗
transcript.whisperx[22].start 495.495
transcript.whisperx[22].end 498.106
transcript.whisperx[22].text 那還有就是救車的部分你都說只有指引
transcript.whisperx[23].start 499.824
transcript.whisperx[23].end 529.116
transcript.whisperx[23].text 很多的民眾團體其實也認為是說我們站在不管是安全道路的安全行人的安全駕駛的安全都應該要入法或是規範市長您怎麼看我簡單跟委員說明一下有關那個隔熱紙的一個使用它當然跟安全是有關的所以公務局在相關的以往的研究也好那剛才委員也特別提到各國其實對於隔熱紙的規定的這樣的一個標準其實也是不一
transcript.whisperx[24].start 529.676
transcript.whisperx[24].end 559.016
transcript.whisperx[24].text 那考量整個我們國家的一個情形然後整個安全的一個重視的一個程度所以目前這個公務局它是還是有規範相關的一個前檔跟側檔的側窗的一個相關的透光率的一個標準那另外對於新車也好或者是使用的中的車輛也好現在都有相關的一個規範有好幾位委員已經有質詢過現在問題就是你們有規範但是沒有罰則或沒有落實
transcript.whisperx[25].start 560.217
transcript.whisperx[25].end 582.677
transcript.whisperx[25].text 這才是大家會認為是說你這樣子的規範是不一定規範會有用我們現在的相關的一個規範委員大家應該也了解我們大概六月的時候會有一個相關的一個指引會出來那明年開始呢會對新車剛才特別提到的新車的相關的要求那新車的要求以後他如果不符合相關的規定當然就會有相關的一個處罰這是
transcript.whisperx[26].start 584.398
transcript.whisperx[26].end 597.005
transcript.whisperx[26].text 所以還是會有納入法規其實真的還是建議因為現在都還是在研擬階段對不對是六月會公告對不對所以說針對說台灣的交通是不是應該要更一體適用不管是新車舊車如果說相關的規範最後
transcript.whisperx[27].start 600.95
transcript.whisperx[27].end 620.651
transcript.whisperx[27].text 抱歉一分鐘的部分我覺得說電動車這個停車場的部分我還是希望能夠來了解一下那當然跟我們今天相關的修法也有相關聯不過本席有看到另外一個民怨的部分來我們看一下停車場現在因為多元支付也有一點點混淆
transcript.whisperx[28].start 621.954
transcript.whisperx[28].end 648.95
transcript.whisperx[28].text 一個是說他有這個停車場他採權電子化沒有現金那民眾說要進去停車結果出來之後反而他沒有相關的多元支付結果他變成是說要出來很麻煩那再來也有有些停車場是他明明是有多元支付但是壞掉了或說他就是一直顯示故障中所以他只能收現金那次長
transcript.whisperx[29].start 652.403
transcript.whisperx[29].end 678.775
transcript.whisperx[29].text 我覺得停車的部分也是民眾每天幾乎都需要停車那我們有看到 當然可能我們交通部會長是說這個相關收費以及什麼可能會有其他的主管機關但是畢竟停車場中央主管機關是我們交通部那有沒有一個比較一致性的方式至少讓停車業者以及讓民眾能夠取得一個平衡在這樣的事情不要說發生說二則一然後讓民眾產生其他的民怨
transcript.whisperx[30].start 679.895
transcript.whisperx[30].end 685.897
transcript.whisperx[30].text 有沒有看到這樣的狀況我想跟委員報告這分兩個其實這個支付從這一張來看我們其實是多多鼓勵這個停車場是要多元支付所以多元支付有包含各種支付的方式那這裡頭提到的是說原來是一個每億的多元支付因為機器故障然後產生某種方式沒辦法處理
transcript.whisperx[31].start 703.061
transcript.whisperx[31].end 721.234
transcript.whisperx[31].text 所以這部分我想我們會跟責成這個地方主管機關就加強這樣的一個督導還有這個相關的停車設施的一個妥善率我們現在的停車場管理辦法一分鐘停車場管理辦法裡面我們有沒有相關規定一定要有什麼樣的支付方式
transcript.whisperx[32].start 722.094
transcript.whisperx[32].end 742.962
transcript.whisperx[32].text 目前是沒有 是所以說才會變成到這樣的情況因為我記得我國的法令有規定就是如果說我們用相關的這個新台幣支付你接收者不能拒絕譬如說有些時候有些民眾他拿一百個一塊要去付一百塊但是接收者他也是要接收嘛
transcript.whisperx[33].start 743.422
transcript.whisperx[33].end 769.731
transcript.whisperx[33].text 對不對 這個是現金的流通的一個我們互信原則跟一個公平信嘛那剛剛看到這兩個新聞其實這就是本席之前也有接收到民眾的一個陳情一個是他不能擠付現金 只能用電子支付一個是只有付現金 沒有電子支付那對我們中央組織機關裡面是不是能夠有更統一的辦法至少有一個支付方式是所有地方都可以使用的
transcript.whisperx[34].start 771.649
transcript.whisperx[34].end 796.79
transcript.whisperx[34].text 我跟委員以前大家可能會覺得是現金現金支付的方式我想是必然是基本的啦那委員剛才特別提到的有很多尤其是人力的一個節省所以很多像這種收費方式是無人採用機器所以如何確保機器的這個正常使用我想這一部分我們會請地方政府或者是如果說有一些是多元支付但是他至少
transcript.whisperx[35].start 797.431
transcript.whisperx[35].end 800.439
transcript.whisperx[35].text 業者提供一個電話還是什麼能夠讓民眾在現場來協助做引導不要發聲上一頁
transcript.whisperx[36].start 805.916
transcript.whisperx[36].end 829.829
transcript.whisperx[36].text 不要發生就說車停進去但是車出不來的狀況我想這才是我們所關心的重點是這一部分我的了解很像這個都會有一個類似像按鈕或電話可以有一個人來通知服務那這部分如果沒有的話我想我們會也是一樣我們每一年大概都會停車場都有督導那在這部分的時候我們來加強要求加強落實好不好是是是謝謝是謝謝洪孟楷