特斯拉因其「全自動駕駛」的安全性遭受質疑，而面臨美國監管機構的審查。 美國國家公路交通安全管理局（NHTSA, National Highway Traffic Safety Administration）不停研究和測試該功能，並要求特斯拉針對如何監控和加強駕駛的行車參與度及注意力提供答案。 經濟部技術處推動我國產業技術研發與創新，規劃執行科技專案，整合法人研究機構、產業界與學術界能量，研發前瞻且具產業應用潛力之技術，促進新興產業發展與產業升級轉型。 光達系統（LiDAR）用以輔助同步定位，許文賢指出，「斷訊當下就迅速補上，等同加入另一隻車子的眼睛」，光達系統的圖資定位（SLAM）技術相融合，提出最佳複合式定位解決方案，達成自駕定位目標。 然而，光是要掌握這兩個感測元件的特性，過程中，團隊工程師們需頂過數百個日曬，嘗盡彰濱工業區颱風級的寒風進行校對，就為測試車輛的穩定性與自駕能力。 WinBus以「穩答答、安全」之意取名，不過，面對道路交通的多樣複雜性變化，又該如何應付？
第四項發展趨勢則是「共享（Sharing）」，在共享經濟的概念下，車輛使用也朝向減法共享的方向發展。 一樣的，AI 相機視覺也是想讓自駕車知道周圍環境有什麼車、有什麼人，但是實踐的方式比較光達更「軟體」一點。 它的原理是先準備好一組經過訓練的視覺神經網絡模型，然後透過攝影機，用 AI 即時判別的路上環境，這個技術其實也很普遍了，像人臉辨識、人流辨識等等都是運用 AI 視覺很成熟的領域，只是自動駕駛要比人臉辨識、人流辨識複雜得多。 據《路透社》報導，有消息人士指出，美國司法部的華盛頓和舊金山辦事處正在調查特斯拉及其高管，有關「全自動駕駛」的聲明。
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再者，目前試驗里程相當不足，國內多數試驗場約莫1至3公里左右而測試期間約莫半年至1年，里程數多在4, 5萬公里。 之前彰濱工業區的測試曾發生過自駕車開上安全島案例，這讓我們了解車輛運行的感知和避障感應器是否足夠，也是件好事。 自駕車技術 不過，台灣不像國外存在百年車廠或較有規模車廠，一直都是小型科技公司進行自駕車試驗，未看到一套完整的自駕車設計流程，例如：操作適用範圍界定、元件設計、車輛設計、測試內容設計、模擬與實際驗證⋯⋯等等的內容。 因此，我國未來發展可聚焦較為特定領域，看看是否能發揮台灣資通訊特色的自駕技術。
DRIVE Map 具有攝影機、光學雷達、雷達和 GNSS 四個定位層，提供最先進的人工智慧驅動程式所需的備援功能和多樣性。 自駕車技術2023 過去自動駕駛系統開發者使用光達，是因為相對開發上比較簡單，但價格昂貴可能會讓自駕車難以快速降價。 若特斯拉透過其強大的深度學習能力，證明純視覺方案是更有效的作法，那麼自動駕駛業者可能會轉向支持視覺方案。 但重點還是在自動駕駛系統本身，目前特斯拉的FSD自動駕駛系統，其最新公開的測試版在進行路況判斷與自動駕駛行為時，已經是完全基於攝影機的視覺技術，完全沒有使用雷達。 A：智慧交通其實很廣啦，就是說在基礎建設裡面加一些智慧物聯網（AIoT）的科技，同時包含自動駕駛車，讓交通事故降低，這個當然是我們應該要做的，但這需要政府的投資，因為一般消費者，或一般民間企業不會投資這個東西，政府如果有魄力去做，一定可以做。
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畢竟，這可能有些因地制宜的情形，如臺北市設定共享機車只能有2萬輛。 關於責任的部分，就我所了解的全球發展趨勢，不論是否在沙盒階段，都無法免除民刑責任的討論，理論上也不應免除。 此外，若我了解沒錯，推定過失好像僅侷限在運輸業，個人部分仍會回到侵權行為進行判斷。
西門子數位工業在資安與永續議題上，提供客戶通盤觀念到具體執行的解決方案。 客戶的疑難雜症，由客戶服務部門負責排除，甚至還提供客戶 0800 的電話諮詢，第一線解決問題。 楊子慶說明，DEGREE 代表的是六大優先永續指標（Decarbonation、Ethics、Governance、Resource Efficiency、Equity、Employability），當企業要導入新概念，勢必面臨陣痛期。
自駕車技術: 自動駕駛等級
依據工研院IEK統計，2021年全球汽車電子市場約為2,350億美元，預估至2028年可突破4,000億美元。 此外，根據IHS Markit的調查統計，2022年全球電動車市場將成長至2,090萬輛，並在2027年達到5,100萬輛的銷售量，屆時電動車銷售量將正式超越傳統燃油汽車。 有關共享運具或共享運輸，我們希望用「usage」取代「ownership」。 以臺灣現況來看約有1,400萬輛機車，若能透過共享機車減到1,000萬輛機車，或許能享有更寬敞的人行道、更多兒童遊樂空間，與更多公園。 現今已有諸多新的共享服務正在發生，像是共享腳踏車或所謂P2P共享。 最重要的理由之一就是成本考量了，目前成熟的車用光達系統一套成本約在數千美元之譜，但是特斯拉單顆鏡頭成本只要幾塊美金，全套加雷達、超音波感測器約只有數百美元。
外資瑞信證券看好全新受惠5G、WiFi 6等，調升目標價至145元。 光達元件等於是車輛的眼睛，肩負收發車輛四周的環境資訊，並回報給系統進行運算，讓自駕車能快速反應要持續前進或停止的指令，扮演吃重角色。 一是北汽新能源，打造 ARCFOX 極狐品牌，今年第四季度開始，未來有一系列車推出市場；另外分別是重慶長安，以及廣汽。 因此，凌華便以DDS（資料分散式服務）技術，為MIH Level 4自駕系統（Autonomous Drive System，ADS）的供應商，像是10月鴻華先進發表的電動車，就有公司的L4解決方案。 研華指出，大概十多年前其實就有相關訂單出貨給車廠或是多國的公共運輸系統，2020年，研華也拿下越南最大企業Vingroup旗下的VinBus電動巴士案，目前VinBus已於河內等城市正式上路營運。
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光學薄膜在許多領域都非常重要，我們在此先舉一些生活化的例子來幫助讀者了解其重要性。 在讀過上述文章後，相信各位讀者對於為什麼需要行車方向的PID應該有了基礎的瞭解，接下來，我們將在下一篇文章「讓自駕車各行其道（二）」詳細地介紹有關於PID的三種修正方法以及實際應用狀況。 自駕車技術 我再問一個就是，剛剛提到共享運具管理的問題，現在都是由地方政府訂定，但照理來說，由交通部來訂定應該不會有困難，那交通部有什麼考量而讓地方訂定。 簡單來說，當車子行駛時光達會以均速轉動，並向周圍發出面狀雷射，這些雷射當碰到物體就會反射，然後光達會記錄這些反射點紀錄座標，將這些座標化成點雲（point cloud），再用這些點雲的形狀判斷這個物品是什麼、距離多遠。 就目前而言，一個全自動駕駛的未來並非遙遙無期，但很難對「全自動駕駛時代指日可待」這樣的想法保持樂觀。 Argo AI 原本是從福特內部體系拆分獨立，並且由福特投資發展等級 4 以上的自駕車技術，後續更在 2019 年獲得福斯以 26 億美元投資，成為 Argo AI 前兩大投資者。
西門子提供完善的數位軟體管理平台，縮短客戶在節能減碳數據應用的過渡期，更能監視並分析廠房人員的操作習慣與狀態，透過這些收集的數據，由內至外提升設備的節能與人員的效率。 實現社會和環境的永續性是全球的重要議題，而西門子持續領先經營永續概念。 負責低壓變頻器與伺服馬達的楊子慶產業發展經理分享，作為全球企業的領頭羊，西門子把將六大優先永續指標，定義出「DEGREE 框架」，鼓勵內外部共同往「營運碳中和」的目標邁進。 舉例來說，西門子數位工業的「客戶審視服務」就能協助客戶了解企業大方向的資安現況，以及未來可以著重的管理作為，整體審視之後，客戶在考量現有的人力與財力資源，決定使用西門子的哪些軟硬體產品線，以實現未來的發展藍圖、面對資安風險。 遠光燈能大幅增加標準頭燈於夜間的照明範圍，但是其發出的強光也可能會危害到其他駕駛。
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在眾人迎接真正的自駕車時代來臨之前，法規的制定也是能否順利推進自駕車關鍵，最積極的為美國、日本及德國。 圖3為車輛中心分析歷年專利趨勢，以期了解自駕車智慧決策控制技術領域中各大專利權人之專利產出情況。 自駕車技術 從歷年專利趨勢分析得知，智慧決策整合控制技術研究相關之專利產出自1988年至2010年期間僅有少量專利申請；到了2011年時專利申請才呈現明顯向上攀升之趨勢，並於2014年達到21案，可以觀察出各專利權人在那時期才比較積極投入在該技術領域之研發。 MAAS的應用，舉例而言，未來大家能夠與小孩悠閒的吃完早餐，不用載小孩去學校，因為已有共享自駕公車，載各位去公司並載小孩去學校。
雖然到目前為止已累積了20項主題及2家國際大廠的專利解析，但車輛中心仍會就此一技術持續觀察。 鄧萬鈞表示，因為車輛中心2次專利分析的結果中，重要專利權人並沒有Telsa，車輛中心研判Telsa可能是在比較後期才把重心放在決策控制，因此仍持續努力挖掘相關數據。 經濟部從技術研發、法規調適，推動無人載具產業，創造全球首發跨陸海空無人運具實驗運行先例，並將半導體、資通訊、汽車電子與車輛產業集結在一起，建立互動合作的平台，促進自駕車產業更加蓬勃發展，協助業者拓展全球市場。 我從較熟悉的法規切入，目前跟自駕車有關的規定，應是經濟部「無人載具科技創新實驗條例」，另一個是交通部「自動駕駛車輛申請道路測試作業規定」讓業者申請之用。
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他們確實存在法規豁免，因此交通部才研議臺灣是否需針對自駕技術進行法規豁免。 我們與車輛安全審驗中心持續進行合作計畫，並將這些資料彙整，觀察國際趨勢。 最後，我想向大家強調future mobility的重點在「以使用者為中心」，確保所有使用者都有可及性，盡可能利用多元交通工具。 此時完善整合多元交通工具便顯得重要，並進一步提高交通服務系統的可靠度與滿意度，以此挽留在Covid-19流失的眾多公共運具使用者。 至於，在smart mobility則有三點最為重要，其一是藉由資料共享與隱私保護權衡後所取得的眾多資料，令我們作出更好的預測；其二是藉由這些預測來達到最佳化的服務提供；其三則是滿足個人化的交通服務需求。
而西門子內部的落實，則是先透過鼓勵員工抱持正面心態，再把數據透明化，與 AI 技術結合，使每個人在日常工作中都能檢視永續指標的實踐度。 最落地的內部案例，即是在商業文件的來往上，西門子力行電子無紙化。 在導入平台統一管理後，帶來的效果，是在既有的員工規模底下，成長了數以倍計的成交單量。 全球自駕車運行案例日漸多元，自駕車上路測試已超過 40 案，包括 Shuttle bus 公共接駁、叫車服務、物流運輸及一般測試等，其中以公共運輸接駁（Shuttle Bus）為主的運行服務更佔近五成，顯示準自駕車到邁向完美自駕車的時代已經來臨。
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先就適用面而論，交通部處理試營運的牌照與一般車牌不同，經濟部則是讓廠商申請並在特並區域進行測試。 當時社會上，民眾喜歡，計程車業抗議，交通部則以業態管理立場不斷罰他。 Uber也曾考慮退出台灣但最後仍留下，這令交通部了解科技創新無法以處罰排除。 因此，修訂汽車運輸業管理規則第103條，希望透過人合法、車合法、平台合法方式令其存在。
- 特斯拉因其「全自動駕駛」的安全性遭受質疑，而面臨美國監管機構的審查。
- 當然這個過程太耗時，所以我們研發出一個快速資料標記工具 ezLabel，它的標記效率是我們之前人工標記的 15 倍，除了基本的物件標記外，同時也有其他功能，例如物件行為標記、物件切割的像素標記、資料管理和資料分析的能力等。
- 特斯拉車主或是在路上看到特斯拉就會多注意一下的人，可能會發現，明明沒有下雨，特斯拉擋風玻璃的雨刷動不動就會刷一兩下。
- 要達到 SAE level4、5還有一些技術點去突破，最大的挑戰還是在法規與責任問題身上。
- A：我覺得台灣的學生其實都滿有創意的，但是我們的自信心不夠，看到人家很厲害，就害怕自己做不到，如果我們能把自信心培養起來，事實上我們做出來的東西，都可以跟國際研究團隊一樣擁有讓人驚艷的地方。
- SAE 所製定的標準不僅在美國國內被廣泛採用，而且是國際許多國家工業部門和政府機構在編制標準時作為依據。
- 日本政府也同樣積極鼓勵及推動自駕車的發展，早在 2014 年級發布「官民 ITS 構想．藍圖」，推動自駕系統戰略創新，並集合日本各大車廠投入自駕車重要技術。
台灣大學資訊工程系教授施吉昇告訴我們，這樣美好的未來是可以實現的。 「即使在沒有網路訊號的地方，自駕車也必須擁有百分之百的安全性和可靠性。如果必須做到這樣的技術參數，幹嘛還要 5G 網路呢？」諮詢師 Prof William Webb 說，他還寫過一本名為《5G 的神話：當視覺與現實脫鉤》。 有不少人質疑攝影鏡頭的能力，覺得攝影機能看到的東西有限；但馬斯克認為，如果攝影機看不到的東西，人眼更看不到，如果採用攝影機的自動駕駛系統不能上路，那麼完全靠肉眼判斷路況的人類駕駛可能更不適合上路。 自駕車技術 第二部分是 AI 軟硬體的核心技術，包含軟體模型與硬體加速器，怎麼樣做到非常低功耗的硬體加速器的設計，以及精簡深度學習模型的建立，即是軟硬體技術。
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有關MAAS的討論，是一個對未來想像的框架，想像如何提供運輸服務給民眾，而這些與前面的ACES結合，就會是「MACES」的概念。 例如：高鐵有T Express、iRent有自己的應用程式、WeMo亦同，各類服務使用時都須開啟自家系統與介面才能利用；而MAAS可將服務介面與應用程式統一，讓民眾透過單一介面規劃旅遊運輸。 自駕車技術2023 更完整則是，從查詢訂位、付費取票、驗票…等流程都能夠整合在單一平台或介面之上。 與共享運具結合，或許可令民眾更有意願放棄私人運具的使用與持有。 藉由自駕平台車，包含WinBus、其它廠牌等多元載具，與國內零組件及系統廠合作，領域包含自駕域控制器(技嘉)、都會行車輔助系統(輝創車電)、盲點警示與全周影像系統（帷享）、自適應頭燈與夜間車輛影像辨識技術（帝寶與環鴻）、LDW、FCW、PD改良與驗證（奇美車電）。
在這一集的 DRIVE 實驗室中，我們將展示 NVIDIA DRIVE AV 軟體堆疊如何運用最先進的深度神經網路 (DNN) 和電腦視覺演算法，改善真實世界情境中的自動停車功能。 這些技術可以即時偵測、追蹤和分類各種停車交通號誌和道路交叉路口。 自駕車子適用的道路交通規則原則與傳統汽車無太大差異，沒有大幅調整的必要性。 現行法令並無針對目前有輔助駕駛功能之車輛要求須重新考取駕駛執照，至於無人自駕車的部分，因爲還未正式合法上路，因此尚未針對無人自駕車部分予以明確規範。 因為 Level 5 是在所有條件和所有地區都不需駕駛員操作。 即使是現今自駕車發展最先進的公司－Waymo 和 Cruise，也只有達到 Level 4 的車子上路能力，也就是只能在特定區域內或特定情況下行駛。
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有鑑於此，我們訓練出基於攝影機的深度神經網路 (DNN) AutoHighBeamNet 來根據行車狀況自動控制車輛的車燈系統，藉此提升夜間行車的可見度和安全。 其實已有數家汽車製造商提供了 Level 3，包括 Audi、本田和Mercedes Benz。 Audi 3 年前便在美國準備好技術組件，但由於擔心潛在的誤用和責任，該系統並未激活使用。 本田今年初開始在日本提供 Level 3，但僅在有限的特定運行條件內駕駛。
- 惡劣氣候也會影響雷達效能，近幾年市場上具備ACC車距維持系統的車款，不少車主都遇過高速公路上滂沱大雨時，雷達往往都會直接停止工作。
- 而另一項主軸則為劃分聯邦和州政府在自駕車輛管理的職責，其中，美國國家公路運輸安全局 (NHTSA) 主責自駕車安全設計與社會大眾安全教育；州政府則負責制訂人類駕駛與車輛操作行為的規範。
- 隨電動車、自駕車時代逐漸來臨，各產業業者紛紛就自身優勢切入相關產品、技術市場，希望趁早插旗、發展出新一波營運成長動能，其中，工業電腦（IPC）廠也不例外，如研華、樺漢、凌華，受惠各自投入研究、開發多年，並擁有各自策略合作對象，相關投資效益已陸續看到成果。
- 有鑑於此，我們訓練出基於攝影機的深度神經網路 (DNN) AutoHighBeamNet 來根據行車狀況自動控制車輛的車燈系統，藉此提升夜間行車的可見度和安全。
- 對於極為複雜的行車場景，車輛的感知系統若能對四周環境有更深切的瞭解，必定能對自動駕駛的安全決策有莫大助益。
- 按理來說，沙盒應該由交通部來做，所以未來二者間如何整合便是問題。
即便在2021年業界面臨車用晶片缺料窘境，仍舊澆不熄這股車電業變革之火，不僅傳統車廠加大布局投資力道，科技大廠也不遑多讓，積極藉由資通訊科技優勢，找到發展的絕佳位置。 自駕車技術 事實上，臺灣自主研發的自駕車系統，更已在距離臺灣超過5,617公里之外的澳洲高速公路上成功運行並獲得認證，這不僅是澳洲第一件高速公路自駕測試案，也是臺灣第一件在開放道路自駕的國際輸出案，證明了臺灣MIT全速域自動駕駛技術可導入在各種車型，包括35噸聯網自駕聯結車等。 工研院團隊建置逾40公里且涵蓋高難度隧道路線的高精地圖，並藉由智慧公路系統輔助，擴大車輛感知能力至公里等級，以時速80公里行駛時仍能精準控制及定位，提升自駕聯結車安全及運行舒適性。 讓自駕車的研發成果能更快落實應用，更期待激發我國相關產業發展動能。 舉例而言，台灣在公車營運面臨駕駛不足，導致偏鄉服務量能不足，若自駕公車能實現無人駕駛的話，或許就是個不錯的發展方向，也值得我們逐步聚焦於此。
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所以智慧交通要普及，一定要有廠商願意投資，廠商如果在這樣的商業模式裡面能賺到錢，它才會願意投資，這是政府要設計的問題，例如開放一些政府的資源，雖然我不太清楚可以開放什麼，這部分我不是專家，不過就是要讓廠商願意投資，智慧交通才有可能會實現，因為政府本身沒那麼多錢。 因為這些提供車輛的廠商它要付出責任，就像捷運一樣，你把捷運想像是一個軌道自駕車，捷運其實都是無人駕駛，那未來的自駕公車其實也是，捷運出事捷運局要負責，不會是乘客要負責，所以我覺得未來比較可行的商業模式會是與大眾運輸有關。 接下來就是自駕車控制的部分，希望用 AI 技術掌握上述提到的感知結果，來控制自駕車的油門、剎車、方向盤，我們設定的是以低速電動車，或無人載具應用為主的自駕車。
因此，是產業界在帶領政府的法制，或至少一起向前，而不是政府拖著產業。 監管機構此前表示，在「影片顯示使用該技術的潛在危險」以及聯邦政府對特斯拉車禍的調查之後，它正在評估特斯拉的自動駕駛測試是否需要監管部門的批准。 雖然標榜為「全自動駕駛」，但特斯拉的「全自動駕駛」軟體更接近「等級 2」高級駕駛輔助系統，需要駕駛人隨時主動監控，並做好接管車子操控的準備。 據美國科技新聞《the verge》報導，原本全自動駕駛功能僅開放給極小一群達到特斯拉安全分數的使用者，但現在全面開放後，已經無此限制。
自駕車技術: 體驗全新 AV 創新技術
自駕車亦可搭配區塊鍊技術，搭車無須刷卡付費，直接由車上監視器識別個人，從交通行動帳戶扣款。 作為反思，倘若未來自駕車發展成熟，卻無相應共享機制，自駕車便會因需求增加產生龐大數量。 此等情境將衍生，都市交通的過度惡化，或是交通獨立性提升造成的都市擴張（urban sprawl），又或是為了管理交通而設計自駕車專用道路，需要使用者付費，造成富人與窮人間的鴻溝加劇。 但更重要的，可能還是特斯拉是一間跟蘋果很像，堅持以「軟硬都要獨家整合」的公司，能夠光靠 AI 相機視覺實現自動駕駛不只要模型算得好，還得有強大運算能力在背後支持。 如果有任何一家車廠能堅持到底並實現目標，那麼數萬億美元的資金仍可能湧入全自動駕駛汽車市場。 但毫無疑問，投資正在放緩，首先是受阻於 2018 年 Uber 自動駕駛汽車撞死一名行人的悲慘事故（該公司隨後將其自動駕駛部門「前瞻科技中心 (ATG) 」出售給對手 Aurora Innovation），而且消費者將汽車控制權交給電腦的意願可能並不像熱衷於技術的投資者所暗示的那樣確定。
加上西門子也在發展充電設施，讓他更加理解到，每個人的綠能實際行動，其實有改善整個環境的影響力。 他相信，只要越多人使用（如電動車此類裝備），社會上會需要更多的再生能源；持續進行，就能改變整個生態系統，改變工業發電帶來的污染目前佔全世界發電一半以上的現況。 精確的環境感知對於自動駕駛車輛（AV）的安全性至關重要，特別是在處理未知條件時。 在這期的 DRIVE Labs 中，我們討論了一個名為 SegFormer 的 Vision Transformer 模型，該模型可在保持高效率的同時生成強大的語義分割結果。 此影片介紹 SegFormer 內部機制，以實現其穩健度和高效率。
接下來我們會針對可改善的與加強的部份再加以討論：以本體上再加上一個感測試進行融合的VIO與導入外部公正第三者的資訊提供正確的世界座標的GPS+RTK，並且應變於場地不可控環境而加入MPC。 邱求慧說，目前為止，全國有15案已在各地正式上路，未來除在自駕車相關交通法規必須要排除、適用，在科研方面還有很多技術問題要突破，包括更高的速度或更複雜的路況，估計在未來4年，至少會投入新台幣50億元台幣的研發經費，以挑戰更高的技術，達到更高的國際競爭力。 而各國政府對於自駕車法規的制定也反映其對推廣自駕車的積極程度，目前在法規制定上最為積極的國家莫過於美國、日本、德國等汽車大國。
