專家傳真－看見自駕車發展的強勁飛球

自駕車現在是世界各國、各車廠與相關技術積極投入與開發的領域。圖爲蔡英文總統搭乘國內自行研發的自駕車，實地體驗智慧路口與避障變換車道等測試情境。圖／本報資料照片

前往東京參加「2020 World Automotive Show」，我踏入熟悉的展場。一邊看着來自全球的自駕車技術展示，一邊檢視過去幾年最多討論的自駕車課題：

1.臺灣發展自駕車的目的是爲了什麼？（我們的汽車工業不夠強大，早期投入要發展甚麼產業？）

2.自駕車發展跟道路資訊建設的關係爲何？（道路工程跟道路資訊好像不是同一件事？）

3.自駕車實驗場域除了給老百姓嚐鮮，要給社會帶來怎樣的啓發？（有了自駕車以後的道路使用習慣要改變？）

實際上，關鍵的問題並不是上述這幾個常常被問的問題，從技術出發，「車速」是影響自駕車能否普及的關鍵。畢竟車子跑不快就不是車子。但是自駕車要跑得快，自駕車依賴的反應技術就要有足夠的速度來「反饋」如同人一般的反射動作，這個部分一般而言要取決於「Lidar」（ 光達 ）技術的日新月異發展。

搭配Lidar技術，ADAS（Advanced Driver Assistance Systems）系統負責進行自駕車的「駕馭」操作，搭配圖資預先掌握道路過彎時的車速控制；搭配路口來車的狀況決定是否避讓；搭配臨時車禍告知後切換其他路線行駛；停車時依賴周圍的影像判斷正確的停車位置等。這些複雜的道路駕駛常態，在駕馭自駕車時就需要仰賴車上高速運算的電腦來完成。

自駕車跟傳統汽車在運用「資訊」（Informartion）的程度有天壤之別，在資訊分享及使用的境界上也很不同。「分享 AI」（Share AI ）是自駕車發展的共識，圖資公司、保險公司及自駕計程車公司，要同時進行跟自己有關的自駕車操作指示，因此自駕車運行資料快速即時共享就要依賴車內高速網路的專業來處理。

自駕車跟道路之間的聯繫統稱爲「車對外部」（C2X），硬體設備業者期待車子本身做爲一個平臺（Platform）轉發運行資訊給臨近的車子或是行人；圖資業者認爲透過車子走過的前一分（準動）跟前一秒（動）的資訊收集，可以提供自駕車一個有動又有靜的動態圖資。

這麼多自駕車技術百花齊放，終於在2018年日本交通部推動的「Green Slow Mobility」政策（電動、時速低於 20公里、4人以上搭乘）下，讓日本自駕車有了遍地開花的生機，相關政策包括以下：

1.CRANTS（Center for Research on Adoption of NextGen Transportation Systems）：這是一個日本交通部所支持的自駕車社會實證計劃，該計劃讓羣馬縣各鄉鎮市自提可以讓自駕車運行的道路場域，該計劃本身則是提供自駕車運行所需要的共同標準服務，建置共同需要的硬體設施。很快的在羣馬縣就有了五個自駕車的實驗場域，這樣的做法對於累積自駕車在真實道路行駛大有幫助。

2.Autoware Foundation自駕車開源軟體（Open Source）：這個全球最大的自駕車開源軟體，目前擁有三度空間深度學習系統、FMS（Fleet Management System）車輛運行管理系統、自駕車車輛制御系統、自駕車模擬系統，並指定 WebRTC作爲影像傳輸的標準等。值得一提的是 2019 年6月日本經濟部通過該軟體做爲自駕車安全評價的系統，截至目前爲止有兩家日本業者利用該系統發展出自己的自駕車產品。

3.模擬系統影響自駕車供應鏈發展：當我們瞭解自駕車本身就是一個複雜的的系統整合後，新的供應商要投入研發時，必須能獨立進行產品模擬驗證，才能減輕投入的成本，因此成熟的自駕車模擬系統對於自駕車物美價廉的普及很關鍵。

當看着全球自駕車的球正朝飛越全壘打牆而去時，我發現有一家我國業者正在擊球團隊之中，這一回，就讓球飛出去吧！