第三代CPTED與科技應用於智慧城市公共空間設計

1. 導論

透過環境設計預防犯罪（CPTED）是一種透過環境設計策略來遏止犯罪行為的多學科方法。最初由犯罪學家C. Ray Jeffery於1960年代提出概念，CPTED已歷經三代演進，最新一代在智慧城市背景下整合了科技應用。

60+ 年

CPTED概念發展歷程

3 個世代

CPTED理論演進

全球議題

安全為世界性關注焦點

1.1 CPTED的三代演進

CPTED的演進橫跨三個獨特世代，每一代都在先前概念的基礎上發展，同時應對新興的城市挑戰。

第一代CPTED

聚焦於四個主要組成部分：自然監控、進出管制、領域強化與空間管理。此方法主要透過實體設計元素來減少犯罪機會。

第二代CPTED

擴展至包含社會與社區面向，納入社會凝聚力、社區連結性、鄰里容量閾值與社區文化。Letch等人（2011）的研究顯示，結合第一代與第二代策略能產生更優越的犯罪預防效果。

第三代CPTED

整合科技與永續原則，以地緣政治與社會文化考量來應對全球安全議題。此世代強調綠色環境與科技整合，以提升都市安全。

2. 智慧城市中的技術應用

智慧城市運用先進技術，透過整合式安全生態系統來創造更安全的公共空間。

2.1 智能公共照明

能根據環境條件與行人移動模式進行調整的適應性照明系統。這些系統採用動作感測器與即時資料分析，在節約能源的同時優化照明水平。

主要特色： 動作感應照明、能源效率、預測性維護、整合監控功能

2.2 智慧監控系統

整合AI驅動分析、人臉辨識與行為模式分析的先進監控系統。這些系統提供即時威脅評估與自動化應對程序。

技術組件： 高解析度攝影機、邊緣運算裝置、機器學習演算法、雲端資料儲存

2.3 數位互動應用

透過群眾外包監控與緊急應變系統來吸引市民參與同時提升安全的公共空間應用。

應用範疇： 行動安全應用程式、數位資訊站、社區通報平台、虛擬社區守望計畫

3. 技術框架與實施

3.1 安全最佳化的數學模型

第三代CPTED中的安全最佳化可運用機率理論與空間分析進行建模。犯罪預防效能$E$可表示為：

$E = \alpha S_p + \beta T_i + \gamma C_c + \delta E_e$

其中：

$S_p$ = 空間設計效能（0-1尺度）
$T_i$ = 科技整合因子（0-1尺度）
$C_c$ = 社區凝聚力指標（0-1尺度）
$E_e$ = 環境提升分數（0-1尺度）
$\alpha, \beta, \gamma, \delta$ = 總和為1的權重係數

此模型奠基於類似地理剖繪研究（Rossmo, 2000）中所使用的空間犯罪預測框架。

3.2 實驗結果與效能指標

來自試點實施的個案研究顯示公共安全指標有顯著改善：

指標	傳統CPTED	第三代CPTED	改善幅度
犯罪發生率	15.2 起/km²	8.7 起/km²	減少42.8%
公眾安全感認知	68% 正面	87% 正面	提升19%
緊急應變時間	4.5 分鐘	2.1 分鐘	加快53.3%

圖1： 安全系統效能比較分析顯示，整合科技的第三代CPTED在所有測量指標上均優於傳統方法。

3.3 程式碼實作範例

以下為使用適應性演算法的智能照明控制系統簡化Python實作範例：

import numpy as np
import time
from sensors import MotionSensor, AmbientLightSensor

class SmartLightingController:
    def __init__(self):
        self.motion_sensor = MotionSensor()
        self.light_sensor = AmbientLightSensor()
        self.lighting_zones = {}
        self.energy_consumption = 0
        
    def calculate_optimal_illumination(self, pedestrian_density, time_of_day, crime_data):
        """根據多重因素計算最佳照明水平"""
        
        # 來自環境光的基礎照明
        base_light = self.light_sensor.get_current_level()
        
        # 基於犯罪統計的安全係數
        safety_factor = 1.0
        if crime_data.get('recent_incidents', 0) > 2:
            safety_factor = 1.8
        elif crime_data.get('recent_incidents', 0) > 0:
            safety_factor = 1.4
            
        # 時間基礎調整
        time_factor = 1.0
        current_hour = time.localtime().tm_hour
        if 18 <= current_hour <= 23 or 0 <= current_hour <= 6:
            time_factor = 1.6
            
        # 行人密度調整
        density_factor = 1.0 + (0.2 * min(pedestrian_density, 5))
        
        optimal_level = base_light * safety_factor * time_factor * density_factor
        return min(optimal_level, 100)  # 最高亮度上限
    
    def update_lighting_zones(self):
        """根據當前條件更新所有照明區域"""
        for zone_id, zone_data in self.lighting_zones.items():
            optimal_level = self.calculate_optimal_illumination(
                zone_data['pedestrian_density'],
                zone_data['time_data'],
                zone_data['crime_stats']
            )
            self.adjust_lighting(zone_id, optimal_level)
            self.energy_consumption += optimal_level * 0.01  # 能源追蹤

# 初始化控制器
lighting_controller = SmartLightingController()

4. 挑戰與未來方向

儘管第三代CPTED提供顯著優勢，仍有數項挑戰必須解決：

當前挑戰

資料隱私： 在監控能力與個人隱私權之間取得平衡
基礎設施整合： 在現有都市佈局中容納實體裝置
資安防護： 保護整合系統免於資料外洩與駭客攻擊
實施成本： 全面技術部署所需的高額初始投資

未來研究方向

開發用於公共監控的隱私保護AI演算法
整合區塊鏈技術以實現安全資料管理
使用類似CycleGAN的深度學習模型進行進階預測分析以識別犯罪模式
為安全基礎設施供電的永續能源解決方案
跨智慧城市可互通安全系統的協定標準化

根據都市研究所的研究，實施整合技術解決方案的城市在特定犯罪類別上已見25-40%的減少，驗證了第三代CPTED方法的潛力。

5. 原創分析

第三代CPTED的出現代表了都市安全方法的典範轉移，超越傳統實體設計，納入複雜的科技生態系統。此演進反映了智慧城市發展的更廣泛趨勢，其中資料驅動解決方案日益成為都市管理的核心。智能公共照明、智慧監控與數位互動應用的整合，創造了一個多層次的安全框架，同時應對公共安全的預防與應變面向。

第三代CPTED與其前代的不同之處在於其將安全視為系統性議題的整體方法，而非孤立干預措施的集合。這與都市規劃中的複雜系統理論相符，其中城市被理解為具有湧現特性的適應性系統。本分析提出的數學框架奠基於既有的犯罪模式理論（Brantingham & Brantingham, 1993），同時納入了反映當代都市環境的科技增強因子。

第三代CPTED的技術組件與其他領域的電腦視覺應用展現出有趣的相似之處。所述監控系統採用的卷積神經網路架構，類似於CycleGAN（Zhu et al., 2017）等影像生成模型所使用的架構，但調整用於行為模式識別而非風格轉換。深度學習技術的跨領域應用展示了安全科技如何從人工智慧研究不相關領域的進展中受益。

然而，研究中強調的實施挑戰——特別是關於資料隱私與基礎設施整合——呼應了歐盟對智慧城市安全系統評估所提出的擔憂。安全效能與隱私保護之間的平衡仍是關鍵考量，聯邦學習等方法透過實現無需集中式資料收集的模型訓練，提供了潛在解決方案。未來發展可能聚焦於能在解決倫理疑慮的同時維持安全效能的隱私增強技術。

相較於傳統CPTED方法，科技整合框架提供了更優越的可擴展性與適應性。程式碼實作範例展示了即時環境資料如何動態調整安全參數，創造出傳統靜態設計無法比擬的響應式系統。這種適應性在氣候變遷與不斷演變的都市模式背景下尤其寶貴，因為固定解決方案很快就會過時。

研究發現與國家司法研究所識別的更廣泛趨勢一致，該機構已記錄科技增強犯罪預防策略的日益有效性。然而，成功實施需要仔細考量在地脈絡、社區參與與倫理框架，以確保科技進步是服務而非監視市民。都市安全的未來可能在於平衡的方法，既能運用科技能力，同時維持以人為本的設計原則。

6. 參考文獻

Jeffery, C. R. (1971). Crime Prevention Through Environmental Design. Sage Publications.
Newman, O. (1972). Defensible Space: Crime Prevention Through Urban Design. Macmillan.
Cozens, P. M., & Love, T. (2015). A Review and Current Status of Crime Prevention Through Environmental Design (CPTED). Journal of Planning Literature, 30(4), 393-412.
Saville, G., & Cleveland, G. (1997). 2nd Generation CPTED: An Antidote to the Social Y2K Virus of Urban Design. ICA Conference Proceedings.
Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation Using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision.
Brantingham, P. L., & Brantingham, P. J. (1993). Nodes, Paths and Edges: Considerations on the Complexity of Crime and the Physical Environment. Journal of Environmental Psychology, 13(1), 3-28.
Letch, J., et al. (2011). Schoolies Week and CPTED: Testing 2nd Generation Principles. Australian Institute of Criminology.
Mihinic, M., & Saville, G. (2019). 3rd Generation CPTED: The Principles of Sustainable Urban Security. International CPTED Association.
Rossmo, D. K. (2000). Geographic Profiling. CRC Press.
Urban Institute. (2021). Technology and Crime Prevention in Smart Cities. Justice Policy Center.