想发展自驾车,为什么我们需要关注低轨卫星?
自驾车一直被视为AI产业化的重点,自动驾驶从Level 1到Level 5的五个等级有许多人也耳熟能详.不过要能够达到真正的自驾,光是车辆大量运用AI运算是不够的,必须有完整且值得信任的智慧车联网才有办法真正达到目标.
智慧车联网组成的两个关键不难理解,就是"智慧"跟"连结",若拆解来看,智慧的关键在于人工智能,连结则必须倚赖通讯技术.而通讯技术不只靠5G,低轨卫星也在当中扮演重要的角色.
本周电子报首先从低轨卫星与5G如何组成"天地连网"谈起,并分析两者连结后,对于未来车联网发展的影响.同时,也借由大数据专家荀柏格的新书"资料炼金术",分析资料使用与车联网发展近况,并进一步思考如何做到确保资通及数据安全,保障隐私,因为这必然是车联网发展不可或缺的基础建设.
车联网与低轨卫星即将带来的改变?
目前热门的低轨卫星,虽然可以看到有些特斯拉车主会将星链(Starlink)的接收终端装在自己的车上,以便接收卫星的讯号.这个看起来有趣的应用,是否能对车联网的发展带来关键帮助,又或者只是个昂贵的玩具呢?
近两年来,台湾在5G通讯的发展,从5G频谱拍卖,电信业者陆续开卖,基地台也渐从4G朝5G普及,在消费市场上可以看到5G手机渐成主流,另在应用层面上也陆续看到更多高带宽的网络游戏,元宇宙应用的出现.随着标准的制定,5G的网络建设与部署将会与时俱进,更要特别关注资安议题.
要衡量自驾车科技的进展,一项重要指标就是所谓的接手率(disengagement rate),也就是驾驶员必须关闭自驾系统,接手开车的平均频率.在报告涵盖的期间(2019年12月到2020年11月,包括部分时间由于疫情封城而必须暂停自驾测试),谷歌旗下子公司Waymo的自驾车,在加州公路行驶了超过九十六万公里,而平均而言,驾驶员每超过四万八千公里才必须接手驾驶一次.
准确率高又简单的模型"ConvNeXT"
透过Tensorflow Functional api及Subclassing api写出ConvNeXT的模型架构,再利用gradient tape与Model api写一个客制化的模型编译功能,帮助达到模型中自由操作梯度以及权重更新的运算,适合用在如:生成式对抗网络(GAN)等需要对梯度及权重做特别处理的模型架构上.