iVOD / 161715

Field Value
IVOD_ID 161715
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/161715
日期 2025-05-21
會議資料.會議代碼 委員會-11-3-23-12
會議資料.會議代碼:str 第11屆第3會期交通委員會第12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 12
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12次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2025-05-21T11:17:24+08:00
結束時間 2025-05-21T11:27:57+08:00
影片長度 00:10:33
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/e381da0d479eb7dbdda062b9669fbeb3020ad028569f7f2fdb0f420b3783afbd8e32f538a164e72e5ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 何欣純
委員發言時間 11:17:24 - 11:27:57
會議時間 2025-05-21T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第3會期交通委員會第12次全體委員會議(事由:一、審查及處理114年度中央政府總預算關於交通部主管預算凍結案計48案。 二、審查及處理114年度中央政府總預算關於數位發展部主管預算凍結案計20案。 三、處理114年度中央政府總預算關於行政院公共工程委員會預算凍結案計8案。 【5月21日及22日二天一次會】)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[0].start 3.06846875
transcript.pyannote[0].end 4.65471875
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[1].start 5.02596875
transcript.pyannote[1].end 7.05096875
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2].start 7.40534375
transcript.pyannote[2].end 8.04659375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3].start 13.29471875
transcript.pyannote[3].end 17.96909375
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[4].start 13.32846875
transcript.pyannote[4].end 13.86846875
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[5].start 17.96909375
transcript.pyannote[5].end 18.69471875
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[6].start 18.62721875
transcript.pyannote[6].end 68.69534375
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[7].start 32.09346875
transcript.pyannote[7].end 32.44784375
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[8].start 49.42409375
transcript.pyannote[8].end 49.49159375
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[9].start 68.69534375
transcript.pyannote[9].end 70.53471875
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[10].start 70.19721875
transcript.pyannote[10].end 89.38409375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[11].start 84.81096875
transcript.pyannote[11].end 85.24971875
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[12].start 89.87346875
transcript.pyannote[12].end 138.06846875
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[13].start 138.27096875
transcript.pyannote[13].end 196.64159375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[14].start 175.66596875
transcript.pyannote[14].end 176.03721875
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[15].start 197.55284375
transcript.pyannote[15].end 232.41659375
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[16].start 233.58096875
transcript.pyannote[16].end 235.33596875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[17].start 235.97721875
transcript.pyannote[17].end 236.17971875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[18].start 236.36534375
transcript.pyannote[18].end 246.45659375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[19].start 243.58784375
transcript.pyannote[19].end 243.90846875
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[20].start 245.81534375
transcript.pyannote[20].end 261.89721875
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[21].start 261.23909375
transcript.pyannote[21].end 266.50409375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[22].start 265.13721875
transcript.pyannote[22].end 265.44096875
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[23].start 265.69409375
transcript.pyannote[23].end 268.78221875
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[24].start 268.86659375
transcript.pyannote[24].end 295.05659375
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[25].start 294.71909375
transcript.pyannote[25].end 295.22534375
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[26].start 295.15784375
transcript.pyannote[26].end 295.71471875
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[27].start 296.03534375
transcript.pyannote[27].end 297.50346875
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[28].start 296.08596875
transcript.pyannote[28].end 299.29221875
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[29].start 298.17846875
transcript.pyannote[29].end 301.31721875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[30].start 302.54909375
transcript.pyannote[30].end 304.06784375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[31].start 304.05096875
transcript.pyannote[31].end 311.79659375
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[32].start 304.43909375
transcript.pyannote[32].end 305.87346875
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[33].start 307.96596875
transcript.pyannote[33].end 308.55659375
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[34].start 310.81784375
transcript.pyannote[34].end 315.15471875
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[35].start 314.59784375
transcript.pyannote[35].end 323.82846875
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[36].start 318.46221875
transcript.pyannote[36].end 318.90096875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[37].start 321.82034375
transcript.pyannote[37].end 322.46159375
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[38].start 324.35159375
transcript.pyannote[38].end 324.50346875
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[39].start 325.41471875
transcript.pyannote[39].end 338.54346875
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[40].start 325.48221875
transcript.pyannote[40].end 326.24159375
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[41].start 338.35784375
transcript.pyannote[41].end 355.03034375
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[42].start 345.90096875
transcript.pyannote[42].end 347.36909375
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[43].start 347.45346875
transcript.pyannote[43].end 348.60096875
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[44].start 349.84971875
transcript.pyannote[44].end 350.71034375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[45].start 355.31721875
transcript.pyannote[45].end 368.71596875
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[46].start 358.06784375
transcript.pyannote[46].end 358.87784375
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[47].start 364.83471875
transcript.pyannote[47].end 368.42909375
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[48].start 369.77909375
transcript.pyannote[48].end 375.73596875
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[49].start 375.90471875
transcript.pyannote[49].end 383.78534375
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[50].start 376.91721875
transcript.pyannote[50].end 378.35159375
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[51].start 379.44846875
transcript.pyannote[51].end 379.53284375
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[52].start 381.87846875
transcript.pyannote[52].end 382.48596875
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[53].start 383.46471875
transcript.pyannote[53].end 394.36596875
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[54].start 394.33221875
transcript.pyannote[54].end 401.08221875
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[55].start 397.75784375
transcript.pyannote[55].end 398.07846875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[56].start 400.35659375
transcript.pyannote[56].end 402.76971875
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[57].start 401.62221875
transcript.pyannote[57].end 401.79096875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[58].start 403.00596875
transcript.pyannote[58].end 445.85159375
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[59].start 446.30721875
transcript.pyannote[59].end 455.65596875
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[60].start 455.85846875
transcript.pyannote[60].end 469.94909375
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[61].start 461.29221875
transcript.pyannote[61].end 461.62971875
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[62].start 470.62409375
transcript.pyannote[62].end 473.40846875
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[63].start 473.83034375
transcript.pyannote[63].end 482.58846875
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[64].start 475.87221875
transcript.pyannote[64].end 476.47971875
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[65].start 479.29784375
transcript.pyannote[65].end 479.56784375
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[66].start 483.14534375
transcript.pyannote[66].end 506.23034375
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[67].start 502.50096875
transcript.pyannote[67].end 502.68659375
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[68].start 506.80409375
transcript.pyannote[68].end 507.49596875
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[69].start 508.12034375
transcript.pyannote[69].end 508.98096875
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[70].start 508.98096875
transcript.pyannote[70].end 513.01409375
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[71].start 509.31846875
transcript.pyannote[71].end 509.43659375
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[72].start 511.79909375
transcript.pyannote[72].end 526.27784375
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[73].start 527.08784375
transcript.pyannote[73].end 563.45346875
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[74].start 563.89221875
transcript.pyannote[74].end 564.44909375
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[75].start 564.63471875
transcript.pyannote[75].end 565.71471875
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[76].start 566.17034375
transcript.pyannote[76].end 566.76096875
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[77].start 567.58784375
transcript.pyannote[77].end 567.84096875
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[78].start 569.02221875
transcript.pyannote[78].end 582.48846875
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[79].start 582.82596875
transcript.pyannote[79].end 588.25971875
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[80].start 584.56409375
transcript.pyannote[80].end 584.59784375
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[81].start 588.14159375
transcript.pyannote[81].end 588.69846875
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[82].start 588.90096875
transcript.pyannote[82].end 600.76409375
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[83].start 601.32096875
transcript.pyannote[83].end 609.06659375
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[84].start 610.01159375
transcript.pyannote[84].end 610.56846875
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[85].start 611.24346875
transcript.pyannote[85].end 616.00221875
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[86].start 616.66034375
transcript.pyannote[86].end 631.91534375
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[87].start 618.93846875
transcript.pyannote[87].end 619.14096875
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[88].start 630.97034375
transcript.pyannote[88].end 631.35846875
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[89].start 632.26971875
transcript.pyannote[89].end 632.75909375
transcript.whisperx[0].start 3.109
transcript.whisperx[0].end 7.81
transcript.whisperx[0].text 好 謝謝趙偉那我們是不是請陳士凱部長請部長部長最近辛苦了但是每一件事情我們都要給他做好是 沒錯我想今天早上大家都很關注就是三峽高齡駕駛肇事的問題那我也非常肯定部長在第一時間昨天有開記者會
transcript.whisperx[1].start 32.396
transcript.whisperx[1].end 60.776
transcript.whisperx[1].text 那有推三支箭希望能夠痛定思痛的來做改變因為事情發生了我們要如何去亡羊補牢讓未來能夠不要再讓這個悲劇重演我想這個是我們執政的責任那這個責任我想要有很多的配套措施雖然你推了三支箭但是每一支箭裡面的一個配套措施我不知道部長
transcript.whisperx[2].start 61.996
transcript.whisperx[2].end 88.891
transcript.whisperx[2].text 未來在這半年內因為這三事件您說要下半年度來執行我們希望115年115年所以115年離現在大概還有半年多的時間那半年多的時間我們如何去盤點如何去找配套又如何規劃時程我覺得需要部長再更進一步的來交代我想國人都在等待這樣子的改革不是只有
transcript.whisperx[3].start 90.132
transcript.whisperx[3].end 104.452
transcript.whisperx[3].text 說一下而是能夠真正的執行到位那我為什麼會特別這樣子講這個歡照年齡要不要下修那部長已經宣布了那我覺得宣布了那我們怎麼做做得好因為過去我也曾經
transcript.whisperx[4].start 105.533
transcript.whisperx[4].end 119.95
transcript.whisperx[4].text 在質詢台上質詢交通部這個換照制度呢這個我們的監察院就曾經糾正過這個高齡駕駛的換照制度沒有全面實施管理只做半套那現在下修的年齡同樣的我們還是有問題要去面對跟解決
transcript.whisperx[5].start 124.195
transcript.whisperx[5].end 146.382
transcript.whisperx[5].text 那如何分階段的來解決管理不要只做半套我覺得這個部長也應該在接下來這半年間好好的跟我們行政單位跟學者專家研議如何的來處理這第一件事第二件事情我們要配套就是要鼓勵要讓我們的高齡駕駛長者對交通駕駛規定
transcript.whisperx[6].start 151.023
transcript.whisperx[6].end 178.272
transcript.whisperx[6].text 規則安全的認知那雖然部長在三字件裡面提到一個對70歲以上自願繳回駕照者提供TPAS的補助那剛剛其他很多委員都在關心的是TPAS是比較類都會或是都會型的高齡者比較會使用的那偏鄉地區我們有很多的不同的多元化的一個交通運具的補助來解決那我希望不是只有這樣子
transcript.whisperx[7].start 179.332
transcript.whisperx[7].end 190.123
transcript.whisperx[7].text 因為更進一步的我必須要提醒部長我們現在TPAS的一個政策成功但是我們並沒有進一步的去盤點運用AI大數據的一個原理去盤點出什麼我們現在的使用者的樣態分析
transcript.whisperx[8].start 197.608
transcript.whisperx[8].end 207.419
transcript.whisperx[8].text 我們現在有的都只是一個大的數據譬如說我爬梳到的台中彰化南投跟苗栗地區從2023年7月1號開始約有48萬人次使用TPAS我們的通勤月票
transcript.whisperx[9].start 213.166
transcript.whisperx[9].end 232.403
transcript.whisperx[9].text 那搭乘客運台鐵捷運等等3900萬人次是優惠搭車的常客我們的爬樹的數據的掌握度直到這裡為止喔在這個48萬人次使用T-pass裡面到底又有多少是屬於高齡者在使用有嗎 我們有這樣的數據嗎
transcript.whisperx[10].start 236.988
transcript.whisperx[10].end 264.831
transcript.whisperx[10].text 這個部分報告委員您的提醒其實應該是要做啦我們把它去識別化之後應該要把整個數據去分析說我們使用的年齡是哪些年齡這個絕對我們現在的技術一定做得到一個一個大數據的一個分析來作為政策的依據或是未來政策的走向這個是本來就是現代的一個行政體系該有的一個做法現在運研所他們有一個專案正在做這件事情
transcript.whisperx[11].start 266.031
transcript.whisperx[11].end 291.277
transcript.whisperx[11].text 運研所的專案都很慢啦部長我現在要求是你們第一個要有效率第二個要運用科技第三個要有分析為依據嘛如果當我們說要做TPAS的一個補助那鼓勵繳回這個高齡者繳回駕照可是你在這之前你完全不知道現在在使用TPAS裡面的高齡者到底有多少使用比例那
transcript.whisperx[12].start 291.937
transcript.whisperx[12].end 295.401
transcript.whisperx[12].text 那你如何去定定未來的補助跟鼓勵那你這半年內做得到嗎
transcript.whisperx[13].start 302.851
transcript.whisperx[13].end 323.544
transcript.whisperx[13].text 應該是可以啦應該是可以好不能說應該是可以是你一定要做到因為你已經宣布了三支鍵了其中一支鍵就是要我即便沒有這個數據這個政策還是可以做得到是好那有數據為依據的話是讓你自己知道說我這樣子補助到底有沒有成效所以第一個如何補助
transcript.whisperx[14].start 326.218
transcript.whisperx[14].end 347.009
transcript.whisperx[14].text 我們是針對T-pass的假設目前他T-pass可能要花一千塊那我們會再補助一定的金額讓他取得T-pass的成本不要這麼高這個部分是我們目前在研議的方向目前在研議的方向就是對於高齡者如果使用T-pass應該要鼓勵他運用公共運輸應該這樣子講就是說不要自己開車啦可以用公車啦、巴士啦、捷運啦
transcript.whisperx[15].start 355.413
transcript.whisperx[15].end 374.899
transcript.whisperx[15].text 台鐵啦 我們就鼓勵他用這個嘛 對不對好 那你鼓勵 那所以說就是第一個金錢上每一位高齡駕駛者的只要申請T-Pass的一個優惠價優惠票價再鼓勵他再讓他 比如說他把它台中的話是299那你可能再給他優惠變成250
transcript.whisperx[16].start 376.719
transcript.whisperx[16].end 399.568
transcript.whisperx[16].text 是這樣的方式嗎?對,是這樣的方式,沒有錯但他必須要繳回駕照,就是不要再開車跟直行車我的意思是說你要把這個第一個三支鍵裡面的每一支鍵裡面的配套還有補助的方式執行的方式我覺得也都要讓國人清楚其實我昨天有說得蠻清楚這個補助的方式可能媒體他寫的那個範圍比較沒有寫到那第二個
transcript.whisperx[17].start 403.769
transcript.whisperx[17].end 413.753
transcript.whisperx[17].text 我認為這個宣導的方式應該要更多元跟生活化我在上一次的質詢的時候就已經提過了就是說上次我還記得這個次長還會有說他爸爸也是高齡駕駛要跟他溝通有時候他很固執說不動那我那時候還跟我們的次長講說那我們要
transcript.whisperx[18].start 425.538
transcript.whisperx[18].end 445.425
transcript.whisperx[18].text 跟長者溝通就要用他們聽得懂的方式跟語言嘛對不對所以我們的宣導方式要多元跟生活化那以我們現在有沒有出去盤點檢討我們現在的宣導的方式那不是死板板的只是在念法條給他聽嘛那譬如說我們助理我們老人家喜歡看什麼
transcript.whisperx[19].start 447.386
transcript.whisperx[19].end 469.618
transcript.whisperx[19].text 那有沒有辦法那個置入行銷是利用生活中的戲劇老人家常接觸的一個管道去置入宣傳我覺得這個是一個必須要用頭腦用心去想的一件事那又比如說我們高齡駕駛未來我們的管理制度裡面是不是針對譬如說五年八年它那無招式
transcript.whisperx[20].start 471.119
transcript.whisperx[20].end 481.891
transcript.whisperx[20].text 無違規那我們是不是有一個表揚類似啦 這個都是你必須去想的一個宣導方式讓高齡者的駕駛對於這個第一個交通規則第二個
transcript.whisperx[21].start 485.956
transcript.whisperx[21].end 507.226
transcript.whisperx[21].text 道路上的行駛的一個安全的一個規則第三個對習慣不良的習慣是不是應該導正第三個在增進他的知能認知的各項的功能方面呢我們都能夠提供一個安全的一個用路的一個環境而且讓他能夠的感知認知能夠做到
transcript.whisperx[22].start 508.566
transcript.whisperx[22].end 525.515
transcript.whisperx[22].text 對不對 部長是 沒有錯委員這個建議都很好 我們都會來參考所以我在拜託啦其實我接下來還有那個標誌標線標誌標線我覺得我簡單講一下啦標誌標線是在交通部1月有提一個這個指引啦但是呢 我們看到1到4月相關的違規
transcript.whisperx[23].start 527.148
transcript.whisperx[23].end 545.613
transcript.whisperx[23].text 建還是增加了25%那第一個為什麼會增加當然是主觀的違規故意的違規我不知道或者是我們自己的標誌標線的一個號誌的一個指引不清我相信網路上大家討論過很多譬如說光是那個紅綠燈號誌的爸爸將
transcript.whisperx[24].start 547.794
transcript.whisperx[24].end 566.586
transcript.whisperx[24].text 大家看不懂那開在路上的時候我的感知認知哪些燈可以左轉哪些是直行又可以左轉哪些那不行那我這裡只舉了五個樣態每一個樣態其實我都不知道這四個燈裡面它的指引方式是什麼那
transcript.whisperx[25].start 569.076
transcript.whisperx[25].end 586.988
transcript.whisperx[25].text 我們雖然已經有指引了 無所適從因為不知道所以我不是故意違規而是因為不知道而被開罰單 而被檢舉這個東西一國多制我是建議部長 你自己可以去看一下你生活中你自己也會開車
transcript.whisperx[26].start 588.971
transcript.whisperx[26].end 615.668
transcript.whisperx[26].text 我只舉一個例子你們自己的一個規則裡面214條禁止圓綠燈跟箭頭綠燈同時顯示但是又允許例外設置所以有的會殺人 有的不會殺人到底誰說了算甚至連警察在判讀的時候都會誤判基層員警理解不一所以導致取締標準不同
transcript.whisperx[27].start 616.987
transcript.whisperx[27].end 631.714
transcript.whisperx[27].text 這個呢其實都是民怨之來源那如果為了我們的交通安全那我們自己的一個設施號誌標線設置設施的這樣子的一個指引我覺得要更明確啦那宣導要更多啦好不好好以上