Q24.
eGNSS Network RTK 運用到數項高端技術進行即時求解，以提供使用者公分級定位精度，請問以下何者非目前所必要之技術?
測量 · 丙級 · 測量基本準則 · Q24
難易度分析
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本題考查對 Network RTK 系統核心組成技術的辨識能力。由於選項中包含一個明顯不屬於該系統運作原理之非相關技術，考生僅需掌握基本組成概念即可快速排除，不涉及複雜的推導或精細的數值區分。
正確答案：②人工智慧(AI)
② 人工智慧(AI):人工智慧 (AI) 目前並非 eGNSS Network RTK 系統的必備技術。Network RTK 的定位解算主要依賴載波相位差分原理、大氣誤差建模（電離層與對流層延遲修正）及即時動態定位演算法，這些皆為傳統數學與測量學方法，尚未需要 AI 介入。
錯誤選項解析
- ① RTCM 2.x/3.x:RTCM 2.x/3.x 是國際通用的差分 GNSS 資料傳輸標準格式，Network RTK 系統必須依賴 RTCM 格式將基準站校正資料（如虛擬觀測值、誤差修正量）播發給使用者接收儀，屬於核心必要技術。
- ③ 網際網路及無線數據通訊傳輸技術:網際網路及無線數據通訊傳輸技術是 Network RTK 的關鍵基礎設施，用於將多個基準站的觀測資料即時回傳至伺服器端進行誤差建模，並將修正資料下傳至使用者端，缺少通訊技術即無法實現即時高精度定位。
- ④ GNSS 衛星定位技術:GNSS 衛星定位技術是整個系統的根基，Network RTK 本質上就是基於 GNSS 載波相位觀測量的差分定位技術，利用多顆衛星（GPS、GLONASS、Galileo、BeiDou 等）的訊號進行即時解算，屬於絕對必要的核心技術。
Learning Tip
"本題考點在於區分 Network RTK 的必要技術與非必要技術。常考陷阱是將新興熱門技術（如 AI、大數據）誤認為必要條件。Network RTK 的三大支柱為：GNSS 衛星定位、RTCM 差分資料格式、即時通訊傳輸，三者缺一不可。AI 雖在測量領域有應用潛力（如資料品質篩選），但目前尚未成為 RTK 即時定位的標準配備。"
學員答題分佈
①RTCM 2.x/3.x0%
②人工智慧(AI)0%
③網際網路及無線數據通訊傳輸技術0%
④GNSS 衛星定位技術0%
此答題分佈是根據學員在 LongePass 模擬考等實際作答紀錄計算而成。與考友分享這道歷屆試題與詳細解析！