完全解析!10兆美元商机的无人车商业革命
 马路上的创新,自动驾驶如何运作?
 这阵子,车商都做了些什么?
 无人车深度学习技术,代工三雄抢著要
 MIT让轻量级自驾车搭起人与都市的桥梁
 无人车产业正迎来一场热情澎湃的盛宴!"数位时代"盘点投入自动驾驶的公司,至少就有九大领域,超过60家的业者分头抢进,连刚落幕的CES仿佛也成了卖车展示中心,所有人谈的脱不离自动驾驶及人工智慧.
 台湾的下一个产业舞台?
 1 10兆美元商机的无人车革命
 无人车产业正迎来一场热情澎湃的盛宴!"数位时代"盘点投入自动驾驶的公司,至少就有九大领域,超过60家的业者分头抢进,连刚落幕的CES仿佛也成了卖车展示中心,所有人谈的脱不离自动驾驶及人工智慧.
 无人车在产业界甚至是民众心中,从未像现今一样热情澎湃,就连义大利帕尔马大学研发的无人车VisLab,在2010年完成欧亚长征测试,从义大利开进上海世博会,也不像现在这般受到关注.现在,汽车产业甚至是科技产业最大,最有看头的革命号角已经正式响起.
 为什么说这是最有看头的盛宴?"数位时代"盘点投入自动驾驶的公司,至少就有九大领域,超过60家的业者分头抢进(详见p.50),包括网路公司Google旗下的Waymo,百度,车厂如Tesla,Toyota,IT公司苹果,晶片巨头NVIDIA,以及各种新创公司如Uber,Lyft,Zoox等全都就位,连刚落幕的美国消费性电子展(CES)仿佛也成了卖车展示中心,所有人谈的脱不离自动驾驶及人工智慧.
 车辆销售成长有限,无人车前景看涨
 而勇夫齐聚相中的就是重金,"过去很难用电脑协助汽车产业提升价值,但现在汽车也要有感知,推理能力,这是一个产值高达10兆美元的产业,远比电脑产业大太多." NVIDIA创办人黄仁勋一语道破.全球车辆产业一年大约销售8,800多万辆,每年增长率只有2到3%,加上共享经济当道,千禧年世代对购车的兴趣明显下滑,让产业维持温和成长.不过,这个状况正在改变,知名顾问公司麦肯锡指出,尽管全球汽车产业的销售量没有太大的成长,但分享式移动(shared mobility),数据的连结,服务以及功能升级,将带动汽车产业在2030年的市场规模提升30%,构成整体高达15兆美元的庞大商机.
 商机从此而来,因为无人车是一个涉及众多领域,技术复杂的体现."要长眼睛,有脑袋,还要手脚灵活,会沟通."车辆研究测试中心研究发展处协理陈良忠比喻,要做到无人车,就必须做到这四件事.首先,利用各种的感测技术,影像镜头,进行感测融合(Sensor Fushion),让车子达到具有眼睛的功能.关于这个部分,产业已发展一段时间,像是利用超音波或毫米波雷达来倒车,但这对无人车还不足够,因此Google的无人车利用了雷射雷达(LiDar),Mobileye也是以影像辨识技术领先而闻名.
 有大脑,指的就是人工智慧.实际的道路上是由诸多复杂的情境构成,辨识物体后要能知道这是行人,哪种车,道路标示,号志,电脑进而做出对应的安全驾驶决策,这全都得仰赖人工智慧,所以必须透过庞大的数据资料训练机器,建立起模型.
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 对于人工智慧的期待还不止如此,Toyota资深副总裁卡特(Bob Carter)认为:我们知道人工智慧很重要,但人类优先更重要,因此我们会将重点放在驾驶与车的"关系"上,因此Toyota在CES上展示的概念车Concept爱i内建了一个取名为"Yui"的人工智慧,它会学习驾驶的生活风格,了解驾驶的情绪,"成为车主的伙伴(team mate)".
 正因人工智慧扮演著大脑的重要角色,才吸引众多业者投入研究,不过尽管AlphaGo打败了人类棋王,"但机器还是不会思考的,那只是算出机率."研究自动驾驶技术的交大电子工程系教授郭峻因直言.因此要让车子本身能像人类一样应付马路上各种突如其来的状况,还有很大的研发空间,听了知名车厂Renault-Nissan举的例子就能了解,Renault-Nissan的自动驾驶技术是与NASA合作,在路上测试自驾车时,意外地遇到了施工,前方的施工人员指示驾驶可以穿越红灯直行,但是自驾车却不动了,因为系统的演算法设定是不准闯红灯,这个对人类来说看似简单的状况,车子却无法转换思考.所以Renault-Nissan表示,光靠人工智慧还不够,还要有专人协助,当有自驾车不能决定的状况,可以发送讯号给后端云端中心,专人将依照现况给车子最新的路线.
 另外,会沟通这部分又包括两个层面,一是与驾驶的沟通,另外则是车子与其他事物的沟通.在与驾驶的沟通方面,语音助理成了主要的一环,因此亚马逊的Alexa,Google Assistant,微软的Cortana成为大热门,一线车厂纷纷将此技术导入车内.
 微软大中华区企业服务部首席技术长殷皓就表示,现在"办公"的元素很少能放到车子里,但未来人不做驾驶了,情况就会改变.这代表的是自动驾驶汽车将与生产力,工作相关的应用结合,微软的Cortana语音助理就是一例,能跟行事历整合,提醒你任何大小事.另外,当进入到完全自动驾驶的阶段,方向盘可以收合起来,以桌子取代之,回复Email,打开电脑做简报都是被允许的,对一般员工来说或许不是件乐事,但恐怕也只能接受.
 在与其他事物沟通方面,则要仰赖车联网(IoV)技术,包括车对车(V2V),车对号志等基础建设(V2I),车对云端中心等,因此车辆必须拥有4G/5G以及通讯能力专属短距通讯(DSRC).有了眼睛,脑袋,会沟通,最后还要手脚灵活,指的就是高性能的运算能力.随著半导体的制程演进,晶片缩小但运算能力持续增加,让系统处理大量的影像,图资资料,人工智慧运作得以效率提升.
 要进入无人车时代除了得有相关技术配合,部分国家基于提升安全的原则,也制定相关法规,让车辆循序地往智慧化驶去,例如美国运输部(DOT)在去年底拟定草案,五年后所有新车都将强制配备防止撞车的V2V装置.另外,日本国土交通省在去年通过新的汽车安全规定,放宽四轮以上汽车的电子后视镜的安装规定,而电子后视镜则是利用摄影镜头与显示系统来取代传统的后视镜,有助于减少死角.
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 更早一点,欧盟新车安全评鉴协会(Euro NCAP)也将自动紧急煞车(AEB)系统列为车款安全评比的测试项目,车厂为了提升消费者对品牌的信任度,无不跟进搭载AEB,而台湾也预计在2019年执行大车的AEB法规.
 上述的V2V,AEB等功能都是无人车必备的功能,"商机大到事情做不完,每个人都有事做"工研院IEK智慧车辆与系统研究部研究经理石育贤生动地说,因此车辆产业正迎来生机蓬勃的气氛.
 走进无人车时代,可望为台湾点一盏灯?
 正当所有产业巨擘,甚至是各国政府积极开放路测,准备拥抱这场无人车革命时,台湾的角色又是什么?过去在传统汽车供应链多以提供零组件,如车灯,轮胎相关,触控面板,也有不少业者在多年前就布局资讯娱乐(Infotainment)车机,像是怡利,车王电,光宝科,华硕旗下的宇硕等,不过,相较于邻近的国家如日本,南韩,中国,台湾缺乏自主车厂,练兵及销售机会受限,无人车是否有机会成为台湾的下一盏明灯?
 知名检测认证机构德凯(DEKRA)东亚区总裁曾牧说:"很有机会,台湾汽车制造市场很小,但在IT世界很有力量,当业者转向车联网,台湾可以满足需求."因此德凯继在林口成立物联网实验室后,又在去年底于新竹设立了车联网实验室.
 提出类似看法的还有工研院IEK电子与系统研究组研究经理彭茂荣,他认为无人车一定是走电动化,联网化,汽车电子的比例会持续增加.在2010年汽车电子在一台新车的成本约占35%,预估到了2030年将上看50%.同样的,随著汽车越来越智慧化,平均每台汽车的"半导体"含量金额也逐步增加,预估到了2018年会达到610美元.包括先进驾驶辅助(ADAS)系统,资通讯娱乐(Infotainment)系统与后装(after market)产品等,台湾很有机会.
 不过,彭茂荣也坦言,台湾科技零组件厂跟一线车厂的距离其实还满遥远,因为过去身处不同产业,加上像是晶片等零组件对车厂来说是相当上游,台湾业者应先争取与车电系统大厂(Tier 1)合作,如BOSCH,DENSO.
 另一个方向则是切不同的应用领域,刚接获Google无人车无风扇电脑订单的工业电脑商凌华,其亚太业务区总经理曾仁德就坦言:"在一般民用车,真的比较看不到机会."不过,车辆市场不是只有一种车,以LiDar而大红的Velodyne亚洲区总监翁炜表示,"无人车分两种,高速跟慢速,慢速的像是满足最后一哩,做小区或园区的无人巴士,接驳车,就很适合台湾发展.这市场比passenger car(民用车)还大."
 除了大型企业外,目前全球也有许多新创公司投入这个市场,一部分是从发展关键零组件下手,例如LiDar技术,Quanergy就是一个估值近16亿美元的独角兽,专攻研发固态LiDar,美国的Blackmore也获得了350万美元的投资,以色列新创公司Oryx Vision则是开发奈米天线感测技术.另一部分就是投入商用服务的无人车,像是小巴,计程车,甚至是卡车,都有不错的表现,目前台湾投入无人车产业的新创数目不多,不过不少大学实验室都在研发相关技术,有机会在日后发展成新创团队.
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 台湾还缺什么?
 无人车是一场必须投资庞大资源的新世界,是一个得依赖跨界合作却又相互竞争的战场,对IT业者或汽车业者都不容易,Google虽将无人车研究切割为独立公司Waymo,不过对于要生产出一辆"实体车"来说,Waymo却有投资缩手的现象,转为倾向以平台的方式与车厂合作,类似的还有苹果,Titan计划的原负责人扎德斯基(Steve Zadesky)离职后,就屡传裁员,计划喊卡等消息,同样是从打造汽车变成为自驾车提供软体技术支援.有鉴于资金需求和后勤汽车制造的复杂性,这些在人事跟资源上的缩编并非完全出人意料.
 就连Google,苹果等巨擘发展遇到了困难,台湾想要在这个领域争取立足,就得必须审视不足之处,加以补强.分析机构IDC江芳韵直言:"人工智慧是台湾很大的弱点,无人车最关键的技术及核心是深度学习,进而发展成人工智慧,但要发展深度学习需要大量资料分析,所以大企业如Google,百度能做得很好,台湾有一些学术上的技术能量,但没有资料可以分析."
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 目前台湾另一个很大的问题,是诸多产业人士都点名的"缺乏测试场域".郭峻因表示,ETC就是一个很好的例子,尽管ETC在初期引起诸多诟病,上路后取得回馈不断改进,让系统及服务模式变得更好,现在ETC已经是一个可以输出海外的好案例.没有测试场域,不仅台湾想做无人车生意的业者没有机会练兵以优化产品,也很难吸引外国车厂进台合作.反观外国,美国加州密西根大学为无人车打造了一个占地32亩的模拟城市Mcity,就是由Toyota,Honda与GM等多家汽车厂商联合投资1千万美元而生,让业者可以在都市街道,交叉路口,隧道,交流道等模拟情境下,进行功能测试,类似策略的还有新加坡.
 但是,目前台湾公部门对于无人车的反应显得缓慢,就有业者私下透露,"原本政府有意列入5+2创新项目,可惜并未实现."除了政府有意规划以中兴新村作为车联网测试环境之外,无人车的场域或道路测试至今一直安静无声,因此现阶段除了工研院,车辆研究测试中心等财团法人因自有园区,可以在区域内测试,其他人则无机会,这势必也影响了生态圈的发展脚步.
 无人车前景一片看好,不过,因涉及的技术复杂,配套的法律增修及都市规画方案,要普及于市场需逐步演进,特别是无人车要如何给人安全及信赖感?涉及道德议题时该如何抉择?这都是影响产业发展速度的因素,例如当意外发生,车辆必须选择撞山/落海,或是撞上一位孩童,电脑系统该怎么选?Toyota旗下的智慧研究机构(TRI)执行长普瑞特(Gill A. Pratt)就提出一个很好的问题:"怎样的安全是足够的安全?至今,没有人有答案."
 这些超越技术层次的难题,将是所有人必须面对的.这一场革命已经鸣枪,向前奔跑已无法回头,但是,无人车的下一阶段是什么?会如何演变?或许在你我等著准备享受它带来的新体验前,值得放慢脚步来思考.
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 2 马路上的创新,自动驾驶如何运作?
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 杨又肇 2017.01.26
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 无人车从早期科幻小说到Google共同创办人赖利.佩吉的梦想,进而带动整个科技产业,车厂与多数软硬体厂商,近几年内也推动不少技术成长,进而从车辆本身到整个马路系统都掀起一阵革命旋风.
 车子毕竟不像人有双眼可看,或有双耳可听,因此必须借由摄影镜头,各类感测元件作为辅助,协助电脑系统"看见","听见"外界情况,借此判断前方是否有车,以及行进方向是否偏离行驶路线.
 早期的感知技术多半透过趋近感应器,光线识别等方式判断车辆前方是否有物体趋近,借此判断是否距离前方车辆过近,或是侧面是否有车经过,但毕竟感测元件无法像人可借由双眼迅速判断前方路况,因此后续才加入摄影机拍摄影像方式,结合电脑视觉技术让车辆能以更快速度反应,甚至更能进一步分辨前方行经物件,借此判断是否启动煞车,或是进行闪避.在部分概念车,自驾车设计甚至将后视镜移除,或是仅保留后视镜外观,实际上则是以摄影镜头取代其功能,让驾驶更方便透过萤幕确认车辆后方状况,或是直接输入自驾系统让电脑有更多资讯可做判断.
 以目前自驾车等车辆采用识别系统,多半都已经结合感测元件,摄影镜头,以及用于快速,精准测距的雷射光车头灯设备,借此构成先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance Systems,ADAS),让这些装置代替人眼协助车辆"看清楚"前方路况,甚至能随时"紧盯"车辆四周,借此辅助驾驶在行进过程能随时顾及情况.目前包含Mobileye,ZF等厂商都已经分别提出以摄影镜头,趋近感应器,超音波及雷射感测元件等为基础的辅助系统解决方案,借此代替人眼帮车辆"看"得更仔细.
 另一方面,自动驾驶与辅助驾驶系统不光是顾及车辆四周,其中一项重点更在利用摄影机检视车内状况,避免驾驶在行车过程产生分神,或是疲劳驾驶等情况,进而降低人为因素的车辆意外,甚至判断驾驶当下情绪是否因道路不熟悉,可透过播放缓和心情的音乐,或提示是否透过导航系统查询路线,借此缓和驾驶内心焦虑,减少因紧张导致错误操作而造成危险.
 仪表板上的创新,也是不少车厂提出让骑士在骑乘过程感到便利的设计.
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 而车辆"看"的部分,其实更包含整个车辆内部重要运作机件,也能确认燃油管线是否异常,胎压是否处于正常范围,或是煞车做动是否正常,虽然这些过去车厂都已经提出相关解决方案,但在自驾系统与辅助驾驶系统更必须与车载电脑整合,进而在发现异常状况时,交由电脑做第一线判断与处理,否则就要及时转由驾驶接手操作.
 车子自己开,还要仰赖外部协助
 现阶段的车载系统设计,即便采用高效能电脑与感测元件,依然无法实现等同人脑的判断能力与反应速度,加上无法像人脑可透过个人认知,经验或情感等判断当下是否应该让车辆转弯或停下,车载系统往往需要更多外部资讯协助真实路况判断,例如发现前方路口堵塞时,人脑或许可透过眼睛直觉判断,或是过往经验决定是否绕道,自驾车则必须仰赖连网取得即时交通流量资讯,配合地图系统判断是否改变导航路线,进而完成绕道的"决定".
 此外,从最早的自动驾驶系统设计到目前采用技术,已经从路况判断,路线范围与行驶过程的趋近物件识别等运算均在车辆系统完成运算,演变成借由连网即时取得高解析地图资讯确认可行进路线,或是标记单行道,道路限速等资讯,同时可即时取得前方道路交通流量,是否发生车祸等资讯,让自驾车可预先知晓前方行进路线情况后,将多数运算资源集中在车辆四周围的突发状况,例如留意前方车辆是否紧急停下,是否因应路人突然靠近而需让车辆停下,甚至注意车内驾驶是否精神不集中,或是将目光集中在使用手机等情况,判断是否提出警告或是让车辆平稳停下.
 相对过往透过趋近感测元件进行路况判断,目前多数技术都已经开始导入摄影机为主的电脑视觉应用.
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 而在外部资讯连动部分,更包含与智慧城市中的交通号志连动等功能,透过主动提示自驾系统应将车辆平缓停下,可省去自驾系统透过电脑视觉判断交通号志是否为红灯的运算流程,进而让自驾系统应用变得更具效率,对于计划发展无人接驳巴士应用的城市而言,这样的设计将使自驾系统更具安全.另一方面,借由智慧城市以巨量数据分析各地区交通流量,进而让自驾车能轻易地透过数据资讯拟定最佳行进路线,进而降低交通堵塞比例,同时也能减少自驾系统在诸多道路状况判断时产生错误机率.
 因此对于整个自驾系统应用,不但只是车辆本身必须够聪明,还要能配合外部协助"看"得更多,甚至可从车与车之间的彼此连结获取更多资讯,如此才能从里到外确保自驾过程的安全.
 至于在动能方面,由于不少车辆开始走向电力辅助或纯电驱动设计,因此不少车辆解决方案朝向电池快充技术发展,让电池可在短时间内充入足够到下一个充电位置的电量,借此提升全电驱动车辆使用率,甚至因应以全电驱动的运输车辆需求,例如包含Skoda在内的车厂,已经在欧洲特定地区测试可随时供电的道路设计,并且借由太阳能形式维持电量,而高通日前也在Formula E赛事中提供名为Halo的无线充电技术,让BMW提供的安全前导车能以无线充电板补充动能,并且可在一小时内完成充电,未来更计划应用在实际道路,让更多市售电动车能在行驶过程同时充电.
 从传统手动驾驶,目前车辆已经逐渐迈向全自动驾驶趋势发展,同要变得更安全,运输更具效率,同时更节省能源等方向发展.
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 数位助理不只是噱头,开口说也能操控车
 从苹果推出数位语音助理Siri,到亚马逊去年底大量开放第三方厂商使用其Alexa数位语音助理服务,目前有越来越多车厂开始将数位语音助理服务应用在车载系统,让使用者能透过自然口语方式操作车辆功能.
 而加入此类功能,并非只是噱头,其实是考量驾驶过程直接透过萤幕选单操作容易发生危险,因此许多车厂在很早之前就将简单语音声控应用在车载系统,让使用者能透过关键字词启动特定功能,近年因苹果推行CarPlay,Google提供Android Auto等应用,使得语音操作在车载系统成为重要应用项目.
 只是目前此类技术发展过程,仍面临车内麦克风收音效果,语音辨识成功率和能否了解使用者不同口语所表达的涵义等挑战,而这也是各车厂未来需要改善的问题.至于进一步与数位语音助理服务结合,不仅是让使用者能以更贴近自然口吻方式与车载系统进行"互动",更重要是,可借由持续连网与机器学习让车载系统更能了解驾驶实际需求,长时间累积之下将可让车载系统变得更"聪明".
 数位语音助理不仅扮演乘客与车辆沟通的桥梁,未来更担任使车辆电脑理解乘客实际需求的重要关键,在自动驾驶逐渐取代原本人为操作之后,车辆行进间的所有操作纵使交由电脑负责,车内乘客依然必须随时与电脑系统互动,例如交代开车前往目的地,中途是否改变前往路线,是否开启车内娱乐设施或其他需求等.而加入数位语音助理与乘客之间的互动,更能使得原本让人觉得冰冷的自驾车更具"人情味".
 但由于距离实现"霹雳游侠"中的"伙计"仍有些遥远,因此部分厂商,如NVIDIA,固然认为数位语音助理应用相当重要,但暂时还不会太快应用在车载系统,因为目前此类应用放在车辆上的实用性仍不高,加上自驾技术还无法完全保证安全性,若驾驶将注意力过于放在与车辆互动,反而可能造成危险.不过,诸如福特,Nissan等车厂则认为提供数位语音助理服务,更有利驾驶专注持握方向盘,并且透过语音声控方式启动车辆功能,甚至能进一步与家中设备连动,比方福特便结合亚马逊Alexa数位语音助理功能,让驾驶能直接在车内透过语音开启车库铁卷门,而不用麻烦地寻找遥控器.
 自动驾驶不仅用在四轮车,还有二轮车种
 自动驾驶技术除了应用在四轮车款之外,目前也开始逐渐应用在更多人使用的二轮车辆,包含本田,山叶等日本车厂,其实都已经针对二轮车辆骑乘时,因路况湿滑,碎石等情况造成车辆打滑等问题提出技术解决方案,例如本田透过本身机器人ASIMO研发经验,在二轮车辆前叉与车台结合处导入类似ASIMO的膝关节设计,当车辆借由内部感测元件侦测到目前处于不稳定状态,便会立即改变前叉与车台支撑角度,模拟人体双脚面临重心不稳时,将本能地踏出一步改变重心并取得平衡的方式,同时搭配陀螺仪等元件让车辆能维持稳定.
 而制作各类家电,电动工具出名的德国厂商BOSCH,其实本身同样投入车载系统元件与发展后端云端服务解决方案,除了针对连网车载系统与自驾车提供感测元件,视讯镜头及云端数据分析平台之外,提供二轮车款的解决方案则是针对骑乘过程面临不同路况时的煞车辅助,当驾驶在雨天湿滑路面打滑时,感测元件警觉车辆即将面临转倒,系统便会介入ABS煞车元件与控制引擎转速,借由适当煞车操作辅助与车辆自动降速,让车辆能够妥当稳定地停下,避免驾驶在著急之下反而因人为操作不当造成更大意外.
 随时让电动车以更具效率的方式充电,或是在行驶过程继续充电,是目前许多厂商改善电动车补充动能的考量方案.
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 至于在操作辅助部分,诸如BMW等车厂其实也针对二轮车款提出智慧应用方案,例如借由在车辆设置各类感测元件,随时监控车辆引擎转速,行进速度,燃油残量,以及煞车等重要元件是否处于异常,另外也能透过蓝牙连线方式,将相关行车资讯投放到搭载抬头显示器功能的安全帽镜片,驾驶能直接透过眼前镜片观看重要行车资讯,或是连结手机显示即时来电或简讯,甚至可在镜片显示路线导航功能.
 另外诸如Garmin等针对车辆提供辅助器材的厂商,同样也在二轮设计的自行车上打造自行车智慧雷达设备,一旦侦测后方来车逼近到一定程度,便会自动向骑士发出警示,甚至可配合其他设备显示多部后方车辆逼近程度与相对接近速度,骑乘过程中也会以闪烁灯号形式提醒前方车辆,避免前方车辆在未留意后方自行车的情况下,因突然煞车或转向导致意外发生.台湾车厂光阳更在去年针对二轮车辆提出新款仪表系统Noodoe,让骑乘者可自设仪表风格,显示邻近加油站等设施,或是连动手机来电资讯等内容,让骑乘者能在最短时间获得所需资讯.
 虽然不比四轮车款更著重于自驾系统发展,许多车厂,配件厂商对于二轮车款的下一步,主要还是聚焦在车辆操作乐趣与驾驶本身安全之间的平衡,毕竟二轮车款一旦发生意外,受到最大冲击往往是驾驶,而不像四轮车款至少能借由坚硬车身挡下首波冲击.
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 3 这阵子,车商都做了些什么?
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 杨又肇 2017.01.26
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 数十年来,车与人们的关系仅止于运输,而今,随著科技的发展与演变,人们对车的想像与需求也开始有了新的期待.也许不久后,在生活中就能看到更多的可能,目前在这个车阵中摩拳擦掌的参与者,都是重新定义车的推手.
 当越来越多科技厂商争相投入自驾车,电动车产品研发时,传统车厂自然也没有错过此波转型,扩大发展机会,例如福特,Volvo,本田,丰田,NISSAN,福斯,BMW,宾士等具长年发展车辆经验车厂,除了持续让车辆产品变得更具人性化,智慧化,借此改变一般人使用四轮车辆的行为,而最终目的更期望能改变车辆最原始用途──"运输",借此让交通变得更为流畅,使人与人之间有更多时间交流,同时降低噪音,排烟等环境污染问题.
 从飞雅特克莱斯勒集团(Fiat S.p.A)打造的概念车"Portal",便是将车辆视为能与家人一同成长,同时介于家与工作场合之间的"第三空间".依照不同使用模式与家族成员,"Portal"内部可透过两道滑轨放置二到十组座椅,同时借由模组化配件客制化不同使用功能,例如加装萤幕,音响,甚至车内冰箱等,让使用者能从两人共组家庭到三代同堂均可使用同一辆车进行接驳,进而降低车辆生产成本,同时也能减少使用者因不同需求换车比例.而在车辆外侧更加入可显示不同色彩的灯号,借此与不同车辆产生"互动".
 "Portal"强调可随著驾驶需求,家庭人口改变而成长的设计,并且能与外界透过灯号产生互动.
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 由TOYOTA所展示的新款概念车"爱i",同样将车内驾驶空间放大,同时采用全流线外型设计,借此降低行进风阻,提升全电驱动时的输出效率;同时借由车内摄影镜头等元件识别驾驶,乘客当下情绪,借此判断是否提供协助,例如发现驾驶可能因为找不到正确道路而焦急时,系统便会介入询问是否启用导航辅助,甚至判断后方幼儿乘客处于无聊情绪时,则会自动透过萤幕显示趣味互动内容,进而缓和长途车程中的紧张情绪.
 "爱i"著重在更了解驾驶,乘客心情感受,让车辆变得更具人性.
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 而宾士所提出的概念货车设计,则是将无人机与货车结合,当货运司机进行送货的同时,即可透过手机或平板点选操作,遥控货车内的机器手臂将小型货品透过天窗传递至无人机,再借由无人机以飞行方式配送到邻近配送地点,如此一来即可提升整体货物运送效率,同时也能减少时间,车辆配送等成本开销.除了改变货车配送模式,在货车实际进行运送作业前,则必须透过数据分析等方式优化货品配送流程,如此才能让整体运送流程更加流畅.
 宾士将无人机与货车结合,让货物运送可以变得更具效率.
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 至于其他车辆应用发展部分,有俄罗斯矽谷称号的斯科尔科沃创新中心主导推动无人驾驶巴士MatrEshka计划,预计将在2018年以前应用于俄罗斯境内大众交通运输,以纯电形式在最高时速达每小时30公里运作下,最长行驶约可达130公里行驶距离,而新加坡在去年时也由Delphi推行以自动驾驶车辆提供的计程车服务,开始让无人车投入计程车接驳用途,美国赌城拉斯维加斯也启用由NAVYA与Keolis合作,名为Arma的无人巴士接驳服务.
 当货运司机递送货物的同时,即可透过手机或平板遥控货车内机器手臂,将车内小型货物装载至无人机,再借由无人机将小型货物递送到邻近配送地点,借此节省额外驱车前往递送的运送成本.
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 台湾地区部分,在由NVIDIA与台湾工研院签署合作,并且以中华三菱威利为雏形打造台湾首款自动驾驶车辆之余,财团法人车辆研究测试中心ARTC更宣布台湾自行研发的自动辅助驾驶系统,并且确认与台湾境内14家厂商完成技术转移,未来将可实际应用在市售车款.
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 自动驾驶辅助系统AI化
 4 无人车深度学习技术,代工三雄抢著要
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 詹子娴 2017.01.26
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 吴晴中/摄影
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 若期望台湾在智慧汽车领域,形塑新一代的产业机会,产学合作是可行的方法之一.目前交大团队开发的影像压缩技术,自动驾驶辅助(ADAS)等技术不仅成功走出实验室,而且台湾前三大系统代工厂全都抢著要.
 "在手机萤幕上,你可以看到系统把车道上的车子一个个框起来,然后进行物体侦测,车道偏移侦测等."交大电子工程系教授郭峻因一边展示团队开发的App一边说,由于自动驾驶辅助技术ADAS的突破,驾驶只要把手机放在挡风玻璃前,简单做一些"定距"设定,就能借由手机镜头使用ADAS功能.
 近两年,智慧车相关科技成为热门,郭峻因团队也相继开发出20多种ADAS技术,包括车道偏移警示,前方防碰撞,全球速限侦测,用于倒车摄影的鱼眼校正,物件侦测等,不只国际晶片公司如瑞萨找上合作,授权企业的家数也超过十间.在智慧车这个领域,台湾代工大厂低调布局车联网,鲜少人知道,这些业者部份的技术源自这里.据了解,和硕先前打入车厂资通讯娱乐系统,为了要进一步跨进无人车领域,找上了郭峻因,一口气授权了七项技术,让和硕在ADAS的实力从零到有,希望循过去Mobileyes路线,从汽车后装市场走到前装市场.除了和硕之外,还有广达旗下做GPS定位的鼎天,同样希望跨进ADAS领域.
 从影像到ADAS,再到自驾系统
 郭峻因团队之所以投入智慧车领域,要从六年前谈起,过去他们研究影像压缩处理的IC,应用在行车记录器,不过做影像处理IC有瓶颈,因为业界的制程领先我们太多,做出来的晶片很难超越,在思考转移研究方向时,就决定从影像延伸到ADAS,也成功开发出ADAS相关技术,且已经获得超过十家企业授权使用,除了持续开发具有深度学习的ADAS外,下一阶段的目标就是自动驾驶的系统研发,长期更希望能够开发出低成本的雷射雷达(LiDar).
 郭峻因团队从影像压缩技术成功延伸到ADAS.
 郭峻因提供
 郭峻因进一步解释,深度学习有两个最有价值的东西,一是数据资料(data),另一个就是模型,目前许多模型都已公开,包括Google的TensorFlow,各种深度学习的竞赛,所以模型的取得及建立相对容易,但数据资料就不是如此,就像Google街景车每天上路不仅扫街景,也同时在扫道路情境.
 这也是为什么郭峻因团队一年前开始投入数据资料领域,他们以行车记录器上的影片为样本,标示道路上会出现的各种物体后,例如汽车,机车,行人等,输入系统进行系统的深度学习训练,然而,有几项因素会影响系统辨识结果,包括天候,场景,光影变化等,所以要让系统提高准确率,就要不断累积各种情境资料.目前可供辨识的物件资料虽然已达150万笔,不过,标示物件又是一个"苦力活",举例来说,一个五分钟的行车记录影片大约有9千张画面,在每一张画面都得详细标示出各种物件,因此就算是五分钟的影片也得花上四小时完成标示,为了加速完成物件标示作业,现阶段也正在开发自动化工具,降低人工标示耗时的问题.
 正因为资料值钱,郭峻因与团队曾思考将此独立成新创公司,专注发展.据了解,鸿海听闻之后立刻表达希望投资新创的意愿.
 众多新创投入雷射雷达
 另一个目标就是降低雷射雷达的成本,无人车搭载了多种感测器,雷射雷达因可扫描的范围广,可以达到360度,成为现阶段最重要的关键零组件之一,可是,雷射雷达目前最大的问题就是成本过高,例如Google无人车顶上突起的圆柱物就是搭载了一个可360度扫描,64线的Velodyne雷射雷达,但要价高达8到10万美元.
 雷射雷达会如此高贵,"因为现在几乎都是用手工打造的."Velodyne LiDAR亚洲区总监翁炜说,以往应用客群都是大型研究机构或是图资公司.因此,不少大公司纷纷投资雷射雷达业者,更吸引了许多新创公司投入,例如美国的Quanergy就是一个估值16亿美元的独角兽.
 郭峻因分析,一台无人车大概有近20个感测器,包括毫米波雷达,超音波雷达,镜头等,商机很庞大,其中"LiDar为雷射光,扫描环境99.9%不会miss(错失),一旦LiDar的成本下降,其他种雷达很可能都会被淘汰."因此,LiDar是一个重要且值得布局的领域.目前LiDar使用的原料材料并非"矽",耗电功率也高,由于交大电子工程系另有教授专门研究光电元件,他们想著若能将材料改为矽,变成IC,成本就能大幅下降.未来双方将合作把LiDar晶片化,但他也不讳言挑战很大,需要四到五年时间研究,希望届时赶上自驾车普及的时代.
 他认为,在自驾车两个关键是镜头和感测技术,需要两者配合才能提供360环绕的侦测,过去台湾在镜头著墨很深,也发展很好,"但如果台湾企业愿意长期投资,LiDar一定要做.那是感测的关键技术."搭配上台湾的镜头技术,就很有机会在关键零组件领域抢到很好的位置.
 耕耘了六年,团队累积了影像技术,感测融合(Sensor Fusion)再到深度学习,接触了百家企业,研发成果更是台湾前三大代工厂鸿海,和硕,广达全都抢著要,郭峻因回忆,要将实验室的技术变成厂商可用是很大的挑战,持续优化,改良是必要的,但比较可惜的是,学校毕竟不是企业,学生硕士毕业离开,技术很可能就因而中断,对长期人力的安排就是问题,因此他也鼓励学生毕业后留在实验室做工程师,才能将技术深耕.
 [小档案]郭峻因
 现职:交大电子工程系教授
 学历:交大电子研究所博士
 经历:交大电子工程学系电子研究所所长
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 电动车/交通科技
 不做Tesla或Google
 5 MIT让轻量级自驾车搭起人与都市的桥梁
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 詹子娴 2017.01.26
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 蔡仁译/摄影
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 近几年出现一股新力量──轻量型运输工具,可以接送人,或运送货物,能满足第一哩路(如从家里或公司到捷运站)或是最后一哩路(如从车站到家里)的需求.为什么这件事变得有趣且有意义?
 交通工具一定得分机械动力或人力,不是载人就是载货物?答案肯定不是.有一群人认为,在科技的推进下,未来的交通运输工具及模式都将大幅改变,一种可以兼具电动和人力,可以载人也能送货,再搭配App呼叫,自动驾驶的PEV(Persuasive Electric Vehicle),将满足都会区居民第一哩路或最后一哩路,也就是两公里内的移动需求,而且你不用独自购买拥有它,就像U-Bike一样,需要时再使用付费.
 多了点人味就是不一样
 "如果不仔细看,很可能会以为这台PEV是一台大型的婴儿推车,但其实它来自美国麻省理工学院(MIT),是一台具有电动功能的三轮车,有著最火红的自动驾驶功能,而且只需打开手机App召唤,它就会自动开到指定位置,甚至可以帮你把女友从她的公司接送到约会地点,当然也可以把你订购的物品送到眼前."PEV计划推手,也是MIT媒体实验室博士候选人的林家梁边示范边解说.
 不同于一般科技公司或汽车公司谈论智慧车,多强调智能,性能与功能,但PEV团队来自建筑,都市设计系,资讯等领域,思考的角度就多了点"人味",除了林家梁大学念建筑,从MIT建筑所再跨到都市设计,交通移动规画,他曾经与台湾的三阳机车合作研发出可折叠的机车,还有加装在一般脚踏车上就能变成电动智慧自行车的哥本哈根轮(Green Wheel).而另一名高手菲尔.汀(PhilI Tinn)在加入MIT之前则是在三星家电部门做产品开发,之后则是专攻融合设计,政策及使用者行为的城市创新.
 "很多人在谈智慧城市时视角都过于狭隘,该放进来的还有人与车的关系,生活圈的概念,以及生活态度的选择."林家梁认真地说.开发PEV的初衷要回到都市的问题谈起,现今全球七成人口居住在城市里,伴随人口膨胀而来的就是交通问题,先不论每逢农历过年,中国返乡人潮的春运灾难,就连塞车,排碳污染,停车位难寻等麻烦似乎也变得理所当然,因此有许多国家意识到危机并开出纾解药方,例如众人耳熟能详的欧洲脚踏车城市,台北的U-Bike,也有企业投入Ride Sharing或Car Sharing,如Uber,Zipcar,宾士的car2go.那还有没有其他可能?肯定有.
 林家梁指出:"交通运输趋势就是随选式移动(Mobility on Demand),一定要想三件事,自动驾驶,车辆分享(Vehicle Sharing)以及电动化.PEV就是融合三个概念而生的范例."
 PEV跟多数自动驾驶车一样,采用雷射雷达(Lidar),测距(odomerty)等感测技术画出周遭地图,以及判断前方出现的物体及距离,建立出电脑认知,做出马达转向等行进决策,先前MIT就在欧洲的小国安道尔进行路测,安道尔是欧洲的度假胜地,但限制车辆进入市区,故利用PEV来运送观光客的行李,此外也在台北的空总创新基地测试,并且搜集空总的地图资料.同时也利用大数据分析需求量,使用方式,才能找出人与车的互动模式.
 不过在PEV实际测试上,还是可以发现行车转向及稳定度仍有改善的空间.对此,林家梁表示:"PEV的自动驾驶系统只是基本的,软体还不是最好,我们想倡议的是让PEV成为一种新的营运模式."由服务营运商来提供服务,可以像U-Bike作为都会的个人化交通工具,也可以用来载货,另外采取的是分享模式,有需求再付费使用.
 PEV团队来自MIT,包括林家梁(左)及菲尔.汀(中),还有来自北科大的实习生(右).
 蔡仁译/摄影
 在都市移动的轻量型工具
 确实,PEV的诉求并不在于车厂精心打造的时髦外型或技术竞赛,而是追求兼顾居民,生活及都市发展,试图解决当代交通问题,菲尔.汀直言:"我们不想做Tesla或Google,他们专注在汽车本体,我们则是想找出让各种交通工具应用顺畅串接的方法,尽管Uber强调共乘,碳足迹还是太高,要解决都市交通问题的唯一出路,就是做好公共交通并搭配小型分享运输系统."
 他们就以美国波士顿的开放资料(Open data)包括计程车,Hubway公共自行车的资料来模拟,并在人口数量,用户等待时间不超过五分钟以内等条件下,推算出第一年只要投资300台PEV,就可以提供市区足够的服务,远低于Hubway的570台.
 PhilI Tinn解释,为什么PEV只需要300台,是因为PEV有两个Hubway没有的功能,一是自动驾驶,用户叫车时,PEV会自动开到用户位置,做到"到府door to door服务",但Hubway则需要用户走到自行车站才能租.第二个就是智慧排程,目前公共自行车分享系统的营运商必须花费许多时间做车辆分配,用人工确认每一站是否有车可租,或有位子可供用户还车,PEV可以直接透过系统清楚掌握每一台车的状态.此外,PEV还可以用来当无人送货车,这也是自行车无法提供的.
 PEV的商业模式可以有很多可能性,除了政府开放由企业营运外,也可以开放消费者自己投资,例如购买优先使用权的服务,需要使用时享有优先权,不用时就开放租给其他人,重要是找到一个可延伸的商业模式,而且搭配大数据分析平台,掌握用户使用习惯,持续优化,增加各种服务.
 在无人车的全球竞赛中,台湾不必只重压在一般车市场,特别是台湾有自行车王国的美誉,供应链完整且有极佳的开发及制造能力,PEV就是一个可以发展的创新领域.
 经历:在MIT媒体实验室连续念完建筑,都市规画二个硕士,专长为都市交通,新型态运输工具设计.
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