你会相信大马的 MLFF 系统能每次都准确地向正确的车辆收费吗？

大马期待已久的 多车道自由流动（MLFF） 收费系统再次向前推进，据报道几乎所有大道特许经营商现在都在讨论其落实。

工程部长拿督斯里亚历山大南达林奇表示，大道特许经营商与各自的 B2B 伙伴之间的讨论正在进行，政府正朝着无缝无栏杆收费系统迈进。

大马目前有 28 家特许经营商运营的 34 条收费大道，所以让大多数特许经营商开始讨论 MLFF 意义重大。

但经过多年关于无栏杆收费的讨论，在栏杆消失之前，驾驶者可能还想得到一个答案：

MLFF 能可靠地识别你的车，并向正确的车辆收费吗？

与现在的收费站不同，MLFF 的设计是让车辆在开放的大道车道上继续行驶，无需在栏杆前停车。

这意味着系统需要在车辆行驶时识别车辆。

大马的 MLFF 开发涉及 技术，包括 射频识别（RFID） 和 自动车牌识别（ANPR）。

但 ANPR 能读取所有大马车牌吗？

这就是有趣的地方。

Touch 'n Go 此前曾表示，单靠 ANPR 摄像头的准确率可达 约 95%，而大雨和强烈阳光等因素可能会影响识别效果。

还有一个非常"大马式"的复杂因素：我们的车牌并不总是那么适合被摄像头读取。

工程部此前曾在国会程序中承认，大马并没有完全标准化的车牌格式，这为基于 ANPR 的识别带来了另一个挑战。

这也是为什么技术整合很重要。

与其纯粹依赖 ANPR，RFID 提供了另一种识别车辆的方式。本地展示的更先进 MLFF 概念还融入了 LiDAR 和 AI 等技术。

测试结果令人鼓舞

迄今为止展示的数据表明，这项技术本身正变得越来越成熟。

Touch 'n Go 表示，其在 LKSA 大道 上的 MLFF 概念验证实现了 100% 车辆检测率，以及超过 99.98% 的现有 TNG RFID 标签读取成功率。

这引出了另一个重要问题。

即使系统准确率很高，驾驶者也会希望有一个明确的途径，在认为 识别错了车辆或收错了过路费 时提出申诉。

那么，MLFF 还卡在哪里？

技术只是更大拼图中的一块。

大马需要多家大道特许经营商、商业伙伴、支付系统和执法机制作为一个无缝网络协同运作。

还有 逃缴过路费 的问题。没有栏杆阻止未付费的车辆，当局需要一个能够识别未付费并事后采取适当行动的系统。

政府此前曾表示，需要 修改相关法律，以处理 MLFF 下的执法和未付过路费问题。

大马人究竟何时才能用上 MLFF？

这就是那个"百万令吉"的问题，目前仍然没有确定的全国实施日期。

大马已经讨论 MLFF 多年，早前的实施目标已经过去了。政府的做法此后转向涉及大道特许经营商及其各自伙伴的 B2B 模式。

最新进展显示讨论正在向前推进，但南达没有宣布驾驶者究竟何时才能最终无栏杆地通过大马收费点。

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