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AI掀起交通革命 打造自駕車與城市路網

圖/經濟日報
圖/經濟日報

AI解決塞車之苦

早上九點,上班族通勤時間,記者站在通往新竹科學園區、新安路與科技路十字路口旁,這是全新竹最塞車的路口之一。一碩科技副總經理連仲祺,指著紅路燈旁邊的一顆圓形鏡頭說「這顆是市場唯一搭載AI演算法的360度魚眼鏡頭,只要一顆鏡頭就能錄到所有路口,不像以往每個路口都要裝7、8支攝影機。」

這顆魚眼鏡頭有什麼作用?一碩員工拿著平板電腦給記者看,播放的影片是當下魚眼鏡頭錄到的路口車流量狀況。連仲祺說,魚眼鏡頭可即時辨識車種跟車子轉向,未來將把收集的資料交給交通控制,紅綠燈號誌將從固定秒數改成動態調整,最佳化該路段秒數,舒緩塞車狀況。

連仲祺強調,魚眼鏡頭辨識強項是「機車流」,符合台灣與東南亞國家交通文化,因此已前進菲律賓、越南落地,

AI有望成為三寶剋星

駕駛人怕塞車,也更怕台灣路上的三寶。目前各大車廠都配有「先進駕駛輔助系統(ADAS)」,例如車輛靠近或偏離車道時會警示駕駛者、前後方防碰撞等。不過傳統ADAS偵測靈敏度有限,「導入AI在ADAS上,希望提升可靠度、穩定性,比較能相信偵測的結果」交通大學電機學院副院長郭峻因說。

郭峻因帶領研究團隊2018年研發「嵌入式深度學習模型」,做到輕薄短小、省電可靠,放在任何車子想安裝的位置的系統,即時運算數據且做出決策,不再倚靠昂貴又厚重的GPU,也不同以往全部傳到雲端上處理的緩慢做法,目前已經有IC廠、系統廠、車廠等洽談商用。

為何AI偵測能力更好?郭峻因解釋,過往由人告訴電腦機車的特徵是什麼,不過假設大太陽下,機車某部分會被遮住,如果人沒有將此狀況告訴電腦,電腦便會判斷錯誤,但是生活中有太多例外狀況,人無法一一列給電腦學習。現在AI機器學習,只要把成千上萬的機車影像丟給AI,機器自動學習這些影像的機車有何共同特徵,往後無論遇到晴天或大雨大霧,機器都能準確判斷這是機車,而非其它車種。

「AI不只是辨識物件,還能預測分析物件行為」郭峻因舉例,包括蛇行、超車、機車亂鑽、行人穿越馬路等狀況,餵給AI學習,ADAS就能協助駕駛預測前方車子會不會蛇行,或是後方車子幾秒鐘後要超車,並且AI可以「持續學習」,不斷提升精準度,不會停止。

自駕車大腦有賴AI

8月26日這天稱得上是今年台灣自駕車的重要日子,當天上、下午各有一場自駕車成果發表記者會。

「用我們台塑生產的貨車做自動駕駛,預計第一個先應用在台塑六輕廠區內的運輸作業」台塑汽車貨運公司董事長陳勝光在記者會致詞時開心表示。這輛台灣首台混合動力的自駕貨車由台大、明志科大、iAuto、台塑汽車貨運公司共同合作,改裝台塑貨運車,造價約百萬元。

參與計劃的台大機械工程系副教授李綱,研究載具「從自動化升級至智慧化」有十年之久,他相當有信心地說,這台性能堪稱第一,可在爬坡、人多的情況下行駛,即便在沙漠高溫地區,續航力也沒問題。這次的晶片、系統、次系統、整車廠都在台灣建成,希望打造自駕車產業鏈。

另一輛自駕車由財團法人車輛研究測試中心(ARTC)領銜打造,百分百MIT,80%的零組件由台廠供應,造價四千萬元。在固定或封閉的區域內,無須人為介入,車輛可完成駕駛。

自駕車技術不全仰賴AI,還需要光達、雷達、攝影機等偵測。李綱說,AI的角色是「智慧化」,提升辨識物件精準度、如同人腦快速做出決策。打造自動駕駛貨車的團隊iAuto總經理林明彥說,AI擅於影像識別,但對於車身控制仍需要倚賴其它技術。

AI 自駕車

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