審計部最新報告揭示，台鐵在邊坡風險管理存在6項缺失，包括預警系統異常頻繁、一年逾4.4萬次告警紀錄、AI 學習期間落石入侵軌道卻未觸發警示，以及部分工務段未依規定巡查等問題，恐影響行車安全。
根據審計部提出的調查內容，台鐵為「鐵路行車安全改善計畫」所推動的邊坡預警系統，執行狀況與預期出現極大落差。自112年9月至113年9月間，系統竟記錄到超過4.4萬次的異常告警，而觸發告警的首要原因竟是無關安全的「反光」，其次則是「雜草」，顯示系統在辨識實際風險上存有嚴重缺陷。報告更揭露，委外建置的系統在 AI 學習校調期間，曾真實發生落石侵入軌道事件，但系統當時並未發出警示，相關人員也未依規定通報行控中心，形成安全管理上的嚴重漏洞。
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除了預警系統的技術問題，審計部也指出台鐵在人為養護與管理層面的不足。部分工務段並未依《鐵路邊坡養護手冊》規定落實定期巡檢，且建置完成的預警系統也尚未正式上線傳輸巡檢資料，讓監測數據的準確性備受質疑。此外，針對部分具高度崩塌潛勢的邊坡，台鐵雖已導入無人機巡查，卻未能進一步應用更先進的量測技術以掌握長期變化趨勢，且對於委外評估報告所建議的補強改善工程，也未見積極辦理，不利於長期維護。
對於審計部的指正，台鐵公司提出說明，解釋該邊坡預警系統功能鎖定在偵測落石與異物入侵，不同於強風或地震等由其他專責機制處理的災害。
而外界關切的落石未告警一事，台鐵稱，其為AI學習過程中的正常現象，並保證系統正式上線後無此類疏失。台鐵同時表示，初期建置時程的變更是為因應現地狀況，核心目標仍在於強化風險防控。為加強邊坡管理的科技應用，台鐵表示，目前正推動導入 InSAR 及 LiDAR 等先進感測技術，藉此加強對高風險邊坡的長期觀測與預警能力。
