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開啟自駕新紀元/汽車產業步入新境界 AIoT實現自駕車多元應用

如今幾乎全世界的車廠都大規模投資研發自駕技術與相關服務,希望能透過更具智慧創新的自駕車及應用服務,來爭取未來的商機。
如今幾乎全世界的車廠都大規模投資研發自駕技術與相關服務,希望能透過更具智慧創新的自駕車及應用服務,來爭取未來的商機。

【撰文/魏茂國】

在資訊科技的帶動下,近年來汽車產業的創新展現出前所未有的風貌,其中關鍵就在於運用了物聯網(IoT)、大數據(Big Data)、人工智慧(AI)等技術,加上更多、更快的運算能力挹注,汽車已不再只是移動工具,還可以變得更聰明、多功能,其中自駕車(Autonomous Vehicles)正是當前最熱門的發展焦點。

開發自駕車的最主要目的,自是要取代人為駕駛,連帶也會改變移動的方式與銷售型態。但要做到汽車能「自駕」,卻是需要多種技術之間的連結整合,尤其是在人工智慧與物聯網結合的智慧物聯(AIoT)趨勢下,讓原本以機械性能為中心的汽車,具備感知與學習能力,能自行精準判斷及操控。積極投入自動駕駛技術發展的輝達公司(NVIDIA),就指出自駕車可有效減少因交通意外而造成的數百萬人傷亡及數10億美元的損失,並降低每單位距離移動成本。

從汽車產業來看,美國通用汽車(GM)預估,全球連網汽車於2020年將達到8,300萬輛,約等於全球汽車一年的銷售量;也就是說,屆時市面上所銷售的汽車幾乎都可以連網,對汽車連網功能及服務的需求也會愈來愈高。這也使得目前幾乎所有車廠都大規模投資研發自駕技術與相關服務,希望能透過更具智慧創新的自駕車及應用服務,來爭取未來的商機。

自動駕駛成未來趨勢 建立生態系是關鍵

台灣IBM全球企業諮詢服務事業群顧問協理陳昌裕表示,在科技快速的發展與推動下,許多技術愈來愈貼近,甚至實際導入我們的生活。就以目前於各地如火如荼研發的自駕車相關技術,透過機器學習與訓練,人工智慧系統能夠運作得更順暢、精準度更高,甚至能運算出駕駛的偏好與習慣,提高行駛的舒適度與安全性。

例如IBM就運用人工智慧系統「華生」(Watson),與通用汽車合作開發OnStar Go車用軟體,能根據使用者的行為、習慣、所處位置等資訊,並與加油站、信用卡等廠商合作,經分析並提供個人化的服務,像是提醒油量並建議行駛路線上的加油站,更有效地與車廂外的世界聯繫,突顯出自駕車在AIoT的導入及應用下,將不只是個能夠自動駕駛、載運人貨的工具,而是可以提供更多的應用服務與價值。

陳昌裕認為,以目前世界主要車輛大廠所著重的發展重點,就是要從使用者出發,並建立「生態系統」(Ecosystem)、提供多元服務,也才能滿足自駕車在改變移動方式時的各種需求,特別是在物聯網與AI的結合及驅動下,就可將許多使用者需要的服務串連起來,也是自駕車在發展時的重要方向。

整合AIoT軟硬體 發展智慧自駕技術

要讓自駕車上路行駛的過程,可簡單地視為從各種資料的感測接收,並經過資料的處理分析與決策後,進而控制車輛的運作,因此自駕車必須具備能夠有效掌握周遭環境的感測技術與設備。除了目前廣為運用的雷達(Radar)、GPS、超音波等,以及結合影像辨識技術的攝影機,工研院資訊與通訊研究所車載資通訊與控制系統組組長蔣村杰指出,「光學雷達」(LIDAR;簡稱光達)也是另一項達成高階至全自動駕駛的感測技術。

目前應用於自駕車上的3D光學雷達,能提供更精準可靠的偵測能力、涵蓋範圍廣,並且不易受到環境光源和天候、溫度等影響,使得許多自駕車開發商都在車上搭載數顆不等的光達,以提升車輛感測效果。縱使現階段光達的價格仍相當高昂,但已有廠商運用不同技術原理來開發價格更低的光達,未來對自駕車的應用與發展將會有所助益。

在提供自駕車各種分析模型並實際行駛之前,需要不斷收集資料來訓練演算法、提高精準度,蔣村杰表示,雖然目前各家開發商都不斷讓自駕車上路測試,但包括使用的車型與載重、行駛速度和環境、未來應用目的等因素,都會牽涉到系統的設計與運作,因此自駕車開發者十分重視用來幫助訓練自駕車建立各項模型的AI軟硬體及開發平台。

以圖形處理器(GPU)為主力產品的NVIDIA,便針對自駕車在面對複雜的道路環境時,需要大量的平行運算和即時反應,提供更完整的工具與平台,包括可提供每秒處理30兆次的運算作業系統晶片DRIVE Xavier,DRIVE AV自動駕駛車輛平台則可協助開發者建立各種環境感測技術的模型,甚至能透過虛擬環境來訓練,以克服實際道路測試不易遇到的狀況;甚至擴增AR實境技術,能在自駕車行駛時顯示各項道路及周邊資訊,以及能利用車內外感測器提供更多行駛協助,當駕駛人出現疲勞、不夠專注的情形時,可以適時提醒。

運用共享自駕概念 打造移動服務新模式

NVIDIA提供自駕車開發平台的目的,其實就是要讓不同的開發者都能方便快速地建立各種自駕工具,進而形成生態系、推助自駕車產業,和目前自駕車的發展方向不謀而合。在自駕車即將普及和改變移動方式的趨勢下,陳昌裕認為,未來自駕車最能實現的場域,在於通勤和移動需求較高的城市中,能帶來更高的使用效益。

例如德國賓士(Mercedes-Benz)推出的Smart概念自駕車,正是主打因應未來移動需求的「共享自駕電動車」(Shared Autonomous Electric Vehicle;SAEV),兼具Connectivity(連結)、Autonomous(自駕)、Shared & Services(分享與服務)與Electric(電動)等特性,並可有效減少交通事故、控制成本,更有利於市區移動服務的建構,讓使用者能夠安全、舒適地移動。

而瑞士改裝車廠Rinspeed推出的「Snap」概念自駕車,外觀看來就像是輛自駕小巴士,可是當使用者到達目的地後,就能將車體與底盤分離,留下的車體可當成移動商店或辦公室等多種用途,底盤則可自駕移動、供其他人使用,同樣能達成「分享」的概念。

在自駕車的生態系中,藉由AIoT的驅動,將會不斷提出更多創新、並更具價值和效益的應用,例如自駕車的創新設計或營運模式,也是許多業者關注的地方。因此日本豐田(Toyota)汽車也結合「移動服務」(Mobility as a Service;MaaS)方式並成立移動服務事業聯盟,和亞馬遜、必勝客、Uber、Mazda等公司合作,將新開發的「e-Palette」自駕電動概念車,打造成無人化的快閃商店,方便移動到不同的地點營運,並預計在東京奧運時就會有相關服務。

在長程貨物運輸上,自駕功能就可避免駕駛疲勞而造成的意外或損失,也能減少每單位距離行駛成本,因此目前如Google、Uber等業者都正投入相關研發與測試。或是如英國自動駕駛軟體開發新創公司Oxbotica,就與線上超市Ocado合作測試,透過小型自駕貨車「CargoPod」在城市中短距移動送貨,顧客在貨車到達後只需輸入密碼就可取貨,讓貨運型態在自駕車的應用下變得更為多元。

專攻自駕感知次系統 推展台灣自駕車產業

回到台灣,即使汽車工業並非我國專長領域,但在資通訊、晶片、車用電子與設備等產業供應鏈方面卻是相當完整,是投入自駕車產業的一大利基。因此工研院成立「自動駕駛感知次系統產業合作夥伴計畫」,以連結業界的目標產品為發展藍圖,共同制定「自動駕駛感知次系統」架構及技術介面與規格,以使國內產業能自主開發差異化的技術與產品,並順利接軌全球自駕車潮流、促進產業升級。

蔣村杰表示,這項平台整合了國內多個法人機構與單位,不僅業者也相當踴躍,從研發階段就開始參與,並規劃整合軟硬體在車輛環境感知次系統、自駕車接駁服務、自駕車規之資安及可靠度等關鍵技術上建立能量,未來更能延伸至相關產品、迎合業界需要,也會是台灣自駕車產業能夠爭取國際市場與商機的利器。

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