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感測器與雷達需求大增

此外,日本物流龍頭黑貓宅急便也與DeNA合作,將推出自動駕駛車客製化宅配服務,預計明年三月起試行。德國賓士也積極測試自家開發的自動駕駛車,並與公共運輸結合;名為Future Bus無人駕駛巴士,日前已從荷蘭阿姆斯特丹Schiphol機場到名為Haarlem城鎮,共行駛了二○公里路程,可說是一大革命,未來司機這行業恐怕要失業。

除了成本之外,還包括感測元件的穩定性與精確性,像是攝影機、雷達等感測器,必須承受長時間的運轉,以及溫度、濕度等環境變化之干擾;其次,還有各感測元件交互整合成各主動安全系統,車廠須克服系統間相互干擾問題,以及車輛間通訊(V2V)能否有效溝通;此外,資料庫大數據的建置是否完整,以及能否給予即時訊息。

不過,日前Tesla爆發首宗自駕車致命的意外事故,因Autopilot自動駕駛系統未辨識出左轉聯結車的側面,導致車輛並未立即自動煞車,造成車輛直接衝撞卡車輪縫間,導致駕駛身亡;這起事件也引發市場質疑自動駕駛的安全性,以及責任歸屬等問題。

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當內燃機變成電動馬達,不需要複雜的引擎系統;當開車可以放開雙手輕鬆閱讀,這些場景已經發生在你我周遭,未來汽車維修技師與司機恐怕會面臨失業。

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姑且不論自動駕駛的安全與否,但未來汽車就類似智慧型手機的行動產品,讓車輛智慧化徹底改變人們的生活重心,進而將車輛變成一個真實的行動平台。無人駕駛或是自動駕駛車的應用愈來愈廣泛,不單單是私家車,未來大眾運輸工具或是物流業,都已經展開自動駕駛車的研發。例如:日本網路服務供應商DeNA與自駕技術研發商ZMP合資創立Robot Taxi,為交通不便的偏鄉城鎮提供載客服務、接送老年人往返市區等,目前已在日本測試上路,目標二○二○年東京奧運前商業化並營運。

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自動駕駛將帶動大量車用處理器、類比混合訊號、感測器、資料轉換器和通訊元件需求,除了NXP、Infineon、ST、Renesas、TI等車用相關半導體廠爭搶布局之外;還包括過去以消費性電子為主的科技大廠如英特爾、三星電子、Qualcomm、nVidia也紛紛搶進。日前汽車大廠BMW與英特爾以及以色列ADAS領導廠商Mobileye共同宣布,將聯手為自動駕駛車輛建立一個產業標準的開放性平台,預計在二○二一年能讓全自動駕駛車輛上路。(全文未完)

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科技的創新有時往往會面臨到理想與現實的差距,尤其是最重視安全的汽車產業,任何一項新的設計開發,都必須經過冗長且嚴苛的認證過程,最終才能夠實際應用在汽車配備上。近年來各家車廠無不投入大量心力發展自動駕駛車,就連科技巨擘Google與電動車大廠特斯拉(Tesla)更跳脫傳統汽車架構,直接往自動駕駛技術發展。

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一輛完全自動駕駛車除了得具備各式雷達、影像感測器外,還得仰賴造價昂貴的光達(LiDAR)。光達可用來掃瞄建築物、岩層等,以產生3D模式,光達的雷射光束可大範圍掃瞄,用來測量其路徑上第一個遭遇物體距離,可高速且精確判定汽車四周物體;再者,自駕車必須具備龐大的運算能力,才能感測快速移動環境,以及具備人工智慧(AI)系統判斷安全合適的駕駛方式。

【文/馮欣仁】



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