iVOD / 161193

Field Value
IVOD_ID 161193
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/161193
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 2025-05-12T10:27:40+08:00
結束時間 2025-05-12T10:41:16+08:00
影片長度 00:13:36
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/2e24114430e85d524289590bea6cf479988fdfbeb5b66875394796d2191c023f004cc94ee87db5845ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 李昆澤
委員發言時間 10:27:40 - 10:41:16
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_00
transcript.pyannote[0].start 3.20346875
transcript.pyannote[0].end 14.59409375
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1].start 9.39659375
transcript.pyannote[1].end 10.10534375
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[2].start 11.91096875
transcript.pyannote[2].end 12.43409375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3].start 13.26096875
transcript.pyannote[3].end 13.27784375
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[4].start 13.27784375
transcript.pyannote[4].end 14.02034375
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[5].start 15.85971875
transcript.pyannote[5].end 17.09159375
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[6].start 16.09596875
transcript.pyannote[6].end 16.18034375
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[7].start 17.73284375
transcript.pyannote[7].end 22.30596875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[8].start 23.18346875
transcript.pyannote[8].end 23.58846875
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[9].start 23.97659375
transcript.pyannote[9].end 24.66846875
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[10].start 25.27596875
transcript.pyannote[10].end 25.86659375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[11].start 26.23784375
transcript.pyannote[11].end 93.06284375
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[12].start 67.17659375
transcript.pyannote[12].end 67.21034375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[13].start 93.67034375
transcript.pyannote[13].end 104.03159375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[14].start 104.48721875
transcript.pyannote[14].end 106.37721875
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[15].start 107.40659375
transcript.pyannote[15].end 109.38096875
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[16].start 107.64284375
transcript.pyannote[16].end 109.07721875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[17].start 109.83659375
transcript.pyannote[17].end 114.47721875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[18].start 114.61221875
transcript.pyannote[18].end 154.96034375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[19].start 155.38221875
transcript.pyannote[19].end 176.17221875
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[20].start 176.29034375
transcript.pyannote[20].end 176.96534375
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[21].start 176.96534375
transcript.pyannote[21].end 198.05909375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[22].start 196.84409375
transcript.pyannote[22].end 218.25846875
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[23].start 216.84096875
transcript.pyannote[23].end 217.70159375
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[24].start 218.37659375
transcript.pyannote[24].end 220.97534375
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[25].start 220.97534375
transcript.pyannote[25].end 221.07659375
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[26].start 221.07659375
transcript.pyannote[26].end 221.29596875
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[27].start 221.73471875
transcript.pyannote[27].end 234.50909375
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[28].start 233.80034375
transcript.pyannote[28].end 243.19971875
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[29].start 237.66471875
transcript.pyannote[29].end 240.73596875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[30].start 241.83284375
transcript.pyannote[30].end 242.60909375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[31].start 243.50346875
transcript.pyannote[31].end 271.02659375
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[32].start 271.17846875
transcript.pyannote[32].end 280.71284375
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[33].start 280.96596875
transcript.pyannote[33].end 286.09596875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[34].start 286.41659375
transcript.pyannote[34].end 287.02409375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[35].start 287.12534375
transcript.pyannote[35].end 312.62346875
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[36].start 291.12471875
transcript.pyannote[36].end 291.83346875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[37].start 301.92471875
transcript.pyannote[37].end 301.97534375
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[38].start 312.85971875
transcript.pyannote[38].end 312.92721875
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[39].start 312.92721875
transcript.pyannote[39].end 329.76846875
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[40].start 327.97971875
transcript.pyannote[40].end 335.53971875
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[41].start 336.06284375
transcript.pyannote[41].end 336.97409375
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[42].start 336.97409375
transcript.pyannote[42].end 344.39909375
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[43].start 344.14596875
transcript.pyannote[43].end 358.94534375
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[44].start 347.26784375
transcript.pyannote[44].end 348.31409375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[45].start 359.31659375
transcript.pyannote[45].end 369.12096875
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[46].start 367.77096875
transcript.pyannote[46].end 418.80096875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[47].start 369.72846875
transcript.pyannote[47].end 370.31909375
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[48].start 396.01971875
transcript.pyannote[48].end 396.32346875
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[49].start 418.80096875
transcript.pyannote[49].end 436.48596875
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[50].start 436.19909375
transcript.pyannote[50].end 468.12659375
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[51].start 468.73409375
transcript.pyannote[51].end 470.08409375
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[52].start 468.93659375
transcript.pyannote[52].end 477.32346875
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[53].start 478.15034375
transcript.pyannote[53].end 479.06159375
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[54].start 479.06159375
transcript.pyannote[54].end 479.11221875
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[55].start 479.41596875
transcript.pyannote[55].end 479.48346875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[56].start 479.48346875
transcript.pyannote[56].end 481.28909375
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[57].start 481.74471875
transcript.pyannote[57].end 492.24096875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[58].start 482.82471875
transcript.pyannote[58].end 483.19596875
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[59].start 491.61659375
transcript.pyannote[59].end 492.78096875
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[60].start 492.78096875
transcript.pyannote[60].end 497.25284375
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[61].start 492.79784375
transcript.pyannote[61].end 493.28721875
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[62].start 497.82659375
transcript.pyannote[62].end 501.58971875
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[63].start 501.80909375
transcript.pyannote[63].end 503.47971875
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[64].start 503.95221875
transcript.pyannote[64].end 507.41159375
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[65].start 507.73221875
transcript.pyannote[65].end 512.82846875
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[66].start 512.82846875
transcript.pyannote[66].end 512.89596875
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[67].start 512.89596875
transcript.pyannote[67].end 512.96346875
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[68].start 512.96346875
transcript.pyannote[68].end 513.08159375
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[69].start 513.08159375
transcript.pyannote[69].end 513.97596875
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[70].start 513.97596875
transcript.pyannote[70].end 542.24159375
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[71].start 542.24159375
transcript.pyannote[71].end 542.32596875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[72].start 542.32596875
transcript.pyannote[72].end 542.44409375
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[73].start 542.44409375
transcript.pyannote[73].end 552.23159375
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[74].start 552.23159375
transcript.pyannote[74].end 552.26534375
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[75].start 552.99096875
transcript.pyannote[75].end 553.05846875
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[76].start 553.05846875
transcript.pyannote[76].end 580.46346875
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[77].start 579.31596875
transcript.pyannote[77].end 584.46284375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[78].start 581.50971875
transcript.pyannote[78].end 582.87659375
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[79].start 583.53471875
transcript.pyannote[79].end 583.88909375
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[80].start 584.58096875
transcript.pyannote[80].end 594.89159375
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[81].start 585.05346875
transcript.pyannote[81].end 585.72846875
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[82].start 594.95909375
transcript.pyannote[82].end 612.10409375
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[83].start 611.31096875
transcript.pyannote[83].end 616.01909375
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[84].start 614.95596875
transcript.pyannote[84].end 628.16909375
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[85].start 620.03534375
transcript.pyannote[85].end 620.60909375
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[86].start 624.05159375
transcript.pyannote[86].end 624.23721875
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[87].start 625.03034375
transcript.pyannote[87].end 625.62096875
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[88].start 626.85284375
transcript.pyannote[88].end 630.21096875
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[89].start 630.98721875
transcript.pyannote[89].end 647.55846875
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[90].start 647.69346875
transcript.pyannote[90].end 657.76784375
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[91].start 657.76784375
transcript.pyannote[91].end 657.91971875
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[92].start 657.91971875
transcript.pyannote[92].end 657.97034375
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[93].start 657.97034375
transcript.pyannote[93].end 657.98721875
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[94].start 657.98721875
transcript.pyannote[94].end 663.69096875
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[95].start 663.79221875
transcript.pyannote[95].end 685.61159375
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[96].start 685.71284375
transcript.pyannote[96].end 688.75034375
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[97].start 689.39159375
transcript.pyannote[97].end 697.03596875
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[98].start 697.17096875
transcript.pyannote[98].end 708.88221875
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[99].start 708.96659375
transcript.pyannote[99].end 739.72971875
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[100].start 741.73784375
transcript.pyannote[100].end 751.20471875
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[101].start 750.61409375
transcript.pyannote[101].end 761.71784375
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[102].start 761.83596875
transcript.pyannote[102].end 788.46471875
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[103].start 788.56596875
transcript.pyannote[103].end 815.83596875
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[104].start 812.61284375
transcript.pyannote[104].end 813.25409375
transcript.whisperx[0].start 4.087
transcript.whisperx[0].end 10.334
transcript.whisperx[0].text 謝謝趙委 請一下陳彥博次長 陳文瑞局長 林福山市長 黃英貴市長 趙新華局長交通系統裡面最強的公路的五個人
transcript.whisperx[1].start 25.404
transcript.whisperx[1].end 40.268
transcript.whisperx[1].text 市長我們來討論一下有關於棄燃費相關的議題包括他的證明以及如何建立一個公平穩定的收費機制那目前棄燃費的收費的狀況當然是依照公路法第27條
transcript.whisperx[2].start 41.508
transcript.whisperx[2].end 68.222
transcript.whisperx[2].text 就是公路的主管機關因為我們的道路公路必須要養護修建以及安全管理所以來徵收汽車燃料使用費那目前的徵收的方式現行的方式是隨車徵收就按照車輛的CC數每年徵收大概是500億左右那汽燃費的分配當然是中央地方還有國道基金那我們來看
transcript.whisperx[3].start 69.162
transcript.whisperx[3].end 91.322
transcript.whisperx[3].text 棄燃費他的徵收以及分配的辦法第4條他有很多各款的車輛是免徵棄燃費包括電動汽車不過我們在這邊也要注意市長我們的電動車的比例是越來越高那我記得在2018年的時候我們的這個
transcript.whisperx[4].start 93.755
transcript.whisperx[4].end 96.118
transcript.whisperx[4].text 油車大概是2155萬輛就汽機車加起來那時候的這個電動車大概20萬輛但到今年的3月
transcript.whisperx[5].start 107.475
transcript.whisperx[5].end 115.022
transcript.whisperx[5].text 我們的相關的燃油汽車大概是2191萬輛但是從2018到2023年的3月我們的電動車已經從22萬輛20萬輛現在提升到88萬輛提升的比例已經看得出來
transcript.whisperx[6].start 129.716
transcript.whisperx[6].end 154.287
transcript.whisperx[6].text 那我們汽燃費它使用的本質就是在於道路的養護修建跟安全管理那我們有三個重點我們討論汽燃費都是要以道路為主體的那這三個重點就是說我們要確保這些養護修建管理的費用必須要充足而且徵收的對象是要以實際使用道路的路用車
transcript.whisperx[7].start 155.507
transcript.whisperx[7].end 172.967
transcript.whisperx[7].text 第三收費應該要具有公平性那我們現在來討論一下相關的不管是隨車徵收 水油徵收或者是水里程徵收各有它的優缺點那我請教一下我們現在目前是隨車徵收隨車徵收是按照CC數計算它的優點是什麼來次長說明一下
transcript.whisperx[8].start 176.551
transcript.whisperx[8].end 199.124
transcript.whisperx[8].text 我想現行的一個制度其實是因為它比較雖然它是比較簡單的一個徵收的一個方式但是因為它強調吸吸術或是車種所以相關的一個民眾的認知上也比較容易能夠接受所以現在是採用這種方式在徵收它的因素應該就是它的這個
transcript.whisperx[9].start 200.445
transcript.whisperx[9].end 219.86
transcript.whisperx[9].text 費用的來源比較穩定而且可以確保目前道路維護相關的管理的一個需求其實它的缺點是在於公平問題它不容易反映車輛實際使用道路的這樣一個狀況這是它的缺點所以吳征說你認為它的優點是什麼
transcript.whisperx[10].start 222.101
transcript.whisperx[10].end 245.491
transcript.whisperx[10].text 水油徵收當然就是剛好就是剛才委員講到的水油徵收是用多少走在道路上使用多少油它就徵收多少但是這樣的一個方式它比較能反映這些車輛實際使用道路的狀況而且它的計算方式也比較簡單但是它的缺點呢另外一塊就是有些是用油
transcript.whisperx[11].start 246.671
transcript.whisperx[11].end 270.715
transcript.whisperx[11].text 不用入 像那個工業用油啦 或者是有些人是提這個桶子去加油 但是他加了油他可能是變成是小型的工程要用的所以像這種還有另外一個是徵收的上的 因為我們所有的用油像這種都是在當時就徵收了如果像剛才講的這個用油不用入的 那產生以後要退退這個錢 都會產生相關的一個困擾
transcript.whisperx[12].start 271.375
transcript.whisperx[12].end 285.722
transcript.whisperx[12].text 當然水有真實化它是能夠反映這個實際道路的使用情形而且機會的處理方式也比較簡單不過它的缺點當然是現在車輛的技術提升
transcript.whisperx[13].start 286.542
transcript.whisperx[13].end 301.431
transcript.whisperx[13].text 那燃油的效率其實也提升以及電動車輛的發展像我剛才講的2018年汽機車使用電力的大概只有20萬輛到今年的3月已經提升到88萬輛
transcript.whisperx[14].start 302.992
transcript.whisperx[14].end 324.262
transcript.whisperx[14].text 那然有效率提升跟電動車這樣一個發展當然會導致這個收費會下降那可能這個裁員就會有問題是不是啊對 那隨著像我們現在有發現如果隨著電動車的一個繼續的一個使用如果也是採行現在免徵到了2030年大概會減徵的將近快36億元
transcript.whisperx[15].start 328.004
transcript.whisperx[15].end 333.94
transcript.whisperx[15].text 好那現在大家社會大眾也在討論到是不是水里承徵收那水里承徵收你認為他的優點是什麼
transcript.whisperx[16].start 336.184
transcript.whisperx[16].end 358.675
transcript.whisperx[16].text 水里程的徵收當然它就是反映在剛才講的公平性上大家走多少收多少它比較能夠實際反映出道路的使用狀況而且也避免這種電動車的這種趨勢所造成的影響而且能夠適應各種能源的這種車輛但是它的缺點是什麼
transcript.whisperx[17].start 359.355
transcript.whisperx[17].end 387.975
transcript.whisperx[17].text 他缺點就是因為剛才特別提到就是說他要水里程徵收所以水里程如何來記錄這個里程這樣的一個技術呢可能就是他的技術其實就是有問題他的普及性以及篡改的問題那現在大概討論說以碼錶來登錄啦他有改錶的疑慮或是他沒有辦法有效的建立防避的機制或是OBD就是車上的診斷設備多數的舊車他沒有這樣的一個配備啦而且資料也可能被篡改
transcript.whisperx[18].start 388.655
transcript.whisperx[18].end 410.855
transcript.whisperx[18].text 那OPU以及OPE就是車載單元跟車載機它設備的成員又比較高而且設備也有可能被拔除都是它相關的一個問題那我們來討論一下說我們交通部對於汽燃費到底有什麼具體的想法我先請教一下我們還是要把汽車燃料使用費
transcript.whisperx[19].start 411.896
transcript.whisperx[19].end 436.004
transcript.whisperx[19].text 證明是這個道路養護費這個林俊憲委員跟我都有同樣的一個想法來你們說明一下我想委員所提出來希望證明他是道路的使用費或養護、修建的費用的這樣一個證明的修改這個汽車燃料使用費的這樣的一個建議或者是修法本部是支持的
transcript.whisperx[20].start 436.944
transcript.whisperx[20].end 461.927
transcript.whisperx[20].text 當然我們在討論到這個棄燃費或者是這樣的一個道路維護的費用當然收費要公平而且它的相關的經費還是要充足它的費季要足夠另外就是負擔要合理這個為前提的那我們現在交通部針對相關的收費方式有沒有來做一個具體的一個討論我當然知道我們運營所
transcript.whisperx[21].start 463.248
transcript.whisperx[21].end 467.84
transcript.whisperx[21].text 有做相關的研究這個醫院所研究要研究很久了要一年吧
transcript.whisperx[22].start 469.066
transcript.whisperx[22].end 494.4
transcript.whisperx[22].text 來 次長說明一下對 運營所大概要研究大概一年到100 我的了解要到115年底那到什麼時候115年年底這個實在是非常的令人難以想像這樣的一個關係到民眾的以及道路的這種維護啊 竟然要拖那麼久那我們相關的我們針對電動車它是一個趨勢啊是
transcript.whisperx[23].start 497.922
transcript.whisperx[23].end 503.327
transcript.whisperx[23].text 我也知道交通部有在討論嚴厲電動車的這個道路的維護費用也有計畫要徵收聽說是2030年有沒有這樣的一個想法來說明一下
transcript.whisperx[24].start 513.377
transcript.whisperx[24].end 540.102
transcript.whisperx[24].text 我想跟委員報告一下剛才有特別提到汽燃費或是道路使用費其實就是從某個角度還是要公平那因為現在是近年轉型所以一開始的時候我們希望鼓勵電動車的一個使用但是隨著電動車剛才委員特別提到電動車數量越來越多的時候減增可能會影響到我們道路養護的經費所以政策上來講我們有規劃目前是規劃在2030年希望是不是可以延續來恢復來開增
transcript.whisperx[25].start 542.683
transcript.whisperx[25].end 551.395
transcript.whisperx[25].text 我在交通委員會十幾年來大家都在討論相關七常會的這種徵收的方式交通部現在有沒有具體的一個想法來跟社會大眾來做一個說明
transcript.whisperx[26].start 553.876
transcript.whisperx[26].end 581.076
transcript.whisperx[26].text 我想整個汽燃費徵收其實剛才委員特別提到他其實要考慮到幾個面向一個是公平一個是整個一個收費的整體的來源那另外一個是民眾能夠負擔所以這幾個問題那又隨著這個電動車的一個使用目前的這個議題就是我剛才特別提到我們是委請運輸研究所就這幾個面向還是沒有明確的答案還是要等
transcript.whisperx[27].start 582.216
transcript.whisperx[27].end 610.643
transcript.whisperx[27].text 因緣所相關的這個報告出來因為不管是剛才委員特別提到現行來講隨車隨遊隨里程其實在近幾年來在交通委員會其實每一年大概都提都很多人在討論那討論為什麼到現在還是維持現在的隨車徵收其實也就是跟委員報告整個隨車徵收目前在世界很多的國家也是依舊在使用譬如說像新加坡日本或者是歐盟等等國家
transcript.whisperx[28].start 611.443
transcript.whisperx[28].end 629.492
transcript.whisperx[28].text 日本也有不同的相關的地方他們實施不一樣的徵收方式也有但是多數來講還是多數地方還是採用這種方式所以這樣的一個方式如何改變我覺得我們還是要考慮到剛才三個名將共同來討論以後最後一分鐘我也最後一個小問題
transcript.whisperx[29].start 631.038
transcript.whisperx[29].end 650.327
transcript.whisperx[29].text 那我們來討論一下國際電動車的趨勢其實我們對於相關的安全規格以及相關的停車場相關的設施其實也帶來面臨新的挑戰那電動車起火撲滅的時間是傳統油車的七至八倍耗費的水量是傳統油車的四十倍
transcript.whisperx[30].start 651.067
transcript.whisperx[30].end 670.942
transcript.whisperx[30].text 燃燒時它的溫度大約是800至1000度而且產生大量的有毒物質而且隨時都可能再次的復燃那我們來看相關的這些國際的這樣的一個統計跟我們消防署自己的統計消防署的統計
transcript.whisperx[31].start 672.724
transcript.whisperx[31].end 688.465
transcript.whisperx[31].text 電動車自駕從2021年到2024年平均每年都超過60件有相關它起火的原因跟電動車主要起火的因素那這些在上面我就不再贅述那我們要確保安全的標準
transcript.whisperx[32].start 689.746
transcript.whisperx[32].end 708.518
transcript.whisperx[32].text 電池的狀態剛才我們看到很多起火的狀態電池也是一個主要的原因那歐盟在2022年有新增規定他們以機械的這種進行物理的衝擊來證明、驗證電池的安全性他們要求撞擊之後不得起火
transcript.whisperx[33].start 709.198
transcript.whisperx[33].end 723.414
transcript.whisperx[33].text 不得爆炸電池要維持在原來安裝的位置而且要目視檢查電解液是否有洩漏的這樣一個情形而且在高電壓的電池要符合相關的防護等級
transcript.whisperx[34].start 724.215
transcript.whisperx[34].end 738.851
transcript.whisperx[34].text 那測試環境溫度條件之下觀察一小時要確認電池狀態的穩定性歐盟對這個要求是很嚴格的那我請問一下我們的做法是什麼我們有沒有參照歐盟的規範來說明一下
transcript.whisperx[35].start 742.095
transcript.whisperx[35].end 750.917
transcript.whisperx[35].text 這個部分跟委員報告一下,目前國內的車輛安全檢測基準是跟歐盟一樣,是調和聯合國UNR100導進來我們有沒有將這種漏液還有膨脹的狀況也拉入這個定檢,或是裝設這個感測器,研議來裝設這些感測器
transcript.whisperx[36].start 762.18
transcript.whisperx[36].end 787.963
transcript.whisperx[36].text 這部分我跟委員報告 第一個部分新車這個完整的法規就陳儒剛剛所報告的部分那這個使用中定期檢驗的部分 那目前部裡面已經在這個111年把這個大型客車先給它進來就是定期檢驗的時候要去看這些要出去這個電池定期保養表這個部分那目前針對這個小客車的部分那公務總局跟這個公衛目前在研議當中未來也會把他進來
transcript.whisperx[37].start 788.624
transcript.whisperx[37].end 810.617
transcript.whisperx[37].text 我們必須相關的安全規格要比照歐盟來針對電動車的安全實施這樣的一個督促我們在停車場相關的消防設備也希望能夠跟消防署來討論是不是比照美國的相關的這個標準來做相關的設施那相關時間的關係我再跟我們交通部來做討論以上謝謝召委員好 謝謝委員謝謝李崑澤委員