Malaysia telah mengambil langkah signifikan dengan menandatangani 31 memorandum persefahaman (MoU) bersama China, merangkumi bidang kecerdasan buatan (AI), ekonomi digital dan infrastruktur pintar.
Ini adalah potensi besar, namun tanpa pelan pelaksanaan yang teliti dan kukuh, teknologi canggih ini berisiko kekal sekadar di atas kertas.
Dalam sektor pengangkutan, penggunaan AI dijangka dapat merevolusikan pergerakan manusia. Lihat sahaja contoh di China dan Korea Selatan yang berjaya menggunakan sistem pintar untuk pengurusan trafik.
Di Hangzhou, China, sistem City Brain oleh Alibaba berupaya menyelaraskan lampu isyarat berdasarkan aliran trafik masa nyata.
Laporan UN-Habitat Ogos 2024 mengesahkan keberkesanan sistem ini, dengan peningkatan ketepatan pengesanan kemalangan sehingga 92 peratus dan masa respons kecemasan seawal 3 minit. Hasilnya, aliran trafik bertambah baik sehingga 15 peratus.
Situasi serupa di Seoul, Korea Selatan, melalui “Projek Persimpangan Pintar”.
Laporan rasmi Jun 2024 menunjukkan projek ini berjaya mengurangkan masa menunggu di persimpangan sebanyak 41 peratus dan kes pelanggaran lampu isyarat sebanyak 36 peratus.
Ini membuktikan, gabungan AI, data masa nyata, dan penguatkuasaan yang efisien mampu membawa perubahan ketara.
Memproses Pelanggaran Trafik Guna AI: Langkah JPJ
Malaysia juga tidak ketinggalan. Jabatan Pengangkutan Jalan (JPJ) mengumumkan perancangan untuk mengguna pakai AI dalam memproses pelanggaran trafik.
Ketua Pengarah JPJ, Datuk Aedy Fadly Ramli, dipetik dalam laporan Bernama tahun lalu, optimis teknologi ini akan meningkatkan keberkesanan penguatkuasaan dan mengurangkan kadar kesalahan jalan raya.
Namun, cabaran tetap ada….
Persoalan timbul, bagaimana sistem ini akan menangani plat nombor yang tidak standard atau jika kamera gagal mengimbas?. Adakah bukti daripada sistem AI ini sah di mahkamah?.
Bagaimana pula tindakan diambil jika ada pemandu sengaja mengelak pembayaran tol secara elektronik?. Tanpa kerangka perundangan yang jelas dan integrasi kukuh dengan sistem penguatkuasaan sedia ada, potensi teknologi ini mungkin tidak dapat dimanfaatkan sepenuhnya.
Pakar keselamatan jalan raya, Prof. Dr. Law Teik Hua melalui laporan New Straits Times, menambah potensi AI melalui rangkaian neural mampu mengesan kemalangan, kenderaan rosak, dan situasi trafik lain secara automatik dalam masa sebenar.
Ini membuka ruang untuk sistem jalan raya Malaysia yang lebih responsif dan proaktif dalam mengurus risiko.
MLFF dan Cabarannya: Peranan PLUS dan Konsesi Lain
Selain pemantauan keselamatan, AI juga relevan untuk sistem kutipan tol tanpa palang (MLFF) serta pengesahan identiti kenderaan.
Teknologi Pengecaman Nombor Pendaftaran Automatik (ANPR) sudah mula diuji secara berskala kecil sebagai asas kepada MLFF.
Dengan ANPR, kenderaan berdaftar dapat dicaj tol secara automatik hanya melalui imbasan nombor plat, tanpa perlu berhenti.
Ini pastinya menjanjikan kelancaran trafik. PLUS dilaporkan telah memulakan ujian awal MLFF, dan konsesi lebuh raya lain turut dalam proses menaik taraf infrastruktur. Usaha mereka wajar dipuji dalam menyokong visi kerajaan.
Sungguhpun begitu, sistem MLFF ini juga berdepan kekangan. Isu seperti nombor plat tidak seragam, data kenderaan yang ketinggalan zaman, dan kelemahan sistem sedia ada seperti RFID masih menghantui.
Keberkesanan Dasar dan Penguatkuasaan: Kunci Kejayaan Sebenar
Pelaksanaan teknikal oleh pihak konsesi adalah penting, tetapi kejayaan akhir sistem ini tidak boleh hanya dinilai dari sudut teknologi semata-mata.
Secanggih mana pun infrastruktur yang dibina, keberkesanannya bergantung sepenuhnya kepada peranan kerajaan dalam membentuk dasar yang jelas, menyelaras agensi terlibat, dan memastikan penguatkuasaan dilaksanakan dengan tegas dan konsisten.
Pengalaman lalu menunjukkan, apabila sesuatu sistem itu bermasalah, tumpuan dan kritikan seringkali ditujukan kepada pihak konsesi.
Ini menimbulkan tanda tanya, adakah kerajaan kali ini akan bertindak lebih proaktif dan bersedia, atau sejarah isu RFID akan berulang?.
Statistik Polis Diraja Malaysia menunjukkan penurunan jumlah saman trafik yang dikeluarkan (4.6 juta pada 2023 berbanding 5.3 juta pada 2022).
Penurunan ini boleh dilihat sebagai peningkatan pematuhan, namun ia juga mungkin petanda sistem sedia ada belum cukup efisien untuk mengesan semua pelanggaran secara konsisten.
Di sinilah teknologi seperti AI dan ANPR diharapkan dapat mengisi jurang tersebut.
Pengalaman dari sektor lain (kesihatan, pengurusan bencana) membuktikan AI mampu membantu dalam situasi kritikal, termasuk menyelamatkan nyawa dan mempercepatkan keputusan penting.
Namun, impak positif ini hanya tercapai apabila teknologi tersebut disokong oleh dasar yang kukuh, pelaksanaan yang terancang dan penguatkuasaan yang berfungsi dengan baik.
Malaysia kini memiliki teknologi dan inisiatif. Yang lebih penting sekarang adalah keberanian untuk melaksanakannya dan ketegasan dalam penguatkuasaan.
MoU sudah ditandatangani. Kini, masa untuk kerajaan “mengasah keberanian” itu dan memastikan potensi ini direalisasikan sepenuhnya demi masa depan pengangkutan negara yang lebih pintar dan selamat.
Pengalaman lalu menunjukkan bahawa apabila sistem gagal, tumpuan selalunya jatuh kepada konsesi. Maka timbul persoalan sama ada kerajaan kali ini akan tampil lebih tegas dan bersedia, atau mengulangi pendekatan lama seperti dalam isu RFID.
