自駕車時代來臨！你應該知道的自駕車趨勢與發展

2021-10-25

【創新創業辦公室訊】郭省吾（Daniel Kuo）

前言

自駕車又稱為自動駕駛汽車 / 無人車，是近幾年非常熱門的話題。想像可以在沒有駕駛的情況下，讓乘客自由地在各地間移動，會是件很讓人期待與興奮的事情！除了一般生活上通勤的問題能被解決，商業上的物流，透過無人載具的物品、食物外送，也都可以利用同一套系統去降低人力成本的支出，這將會大大的改變除了人與人之間的移動外，物品在不同空間裡移動的成本也將大幅降低。

自 1980 年代，美國、德國的大學就有與車廠聯手計畫推動自駕車的研發。到了近幾年，自駕車系統的研發，因為新的電動汽車品牌崛起，又主打自駕系統的結合，導致各家車廠無不投入資源研發。隨著 5G 技術的成熟，低延遲的訊號傳輸能力讓自駕車能夠有更快速的運用與落地。

自駕車科普

國際上，根據美國汽車工程師協會（ SAE ）標準，一般會將自動駕駛分為 0 ～ 5 級，等級 0 為無自動化（ 2018 年以前出產的車基本上都是）、等級 1 為駕駛輔助（定速巡航、自動跟車的簡單輔助系統）、等級 2 為部分自動（ Tesla 於 2021 年的系統尚屬於此等級）、等級 3 為有條件自動、等級 4 為高度自動、等級 5 為完全自動。其中，等級 0 ～ 2 級需要人類協助監控駕駛環境，而等級 3 ～ 5 級則交由系統監控。

柏克萊 DeepDrive 人工智慧自動系統研究中心主任詹景堯表示，目前 Tesla 配備的全自動輔助駕駛（ FSD ），尚屬於自駕車分級中的第 2 級，可以偵測道路狀況、矯正偏離車道、倒車....等功能。詹景堯博士參考各工業界預測評估指出，未來 5 ～ 10 年內，每年大概都可以有 10% 的車子升級成擁有第 2 級的自動駕駛系統。

圖片來源：https://www.artc.org.tw/upfiles/ADUpload/knowledge/tw_knowledge_594122328.pdf

自駕車 vs 電動車

自駕車跟電動車其實是兩個完全的不同東西，但時常被放在一起相提並論。簡單來說，自動駕駛系統是可以安裝在純油車，甚至是純柴油車上面，並不一定要是純電車才能安裝自駕系統。當然，許多車廠因為配合各國政府在未來 10 - 15 年的碳中和計畫，也紛紛開始投入製造電動車，當自駕系統足夠成熟，同步安裝在新的純電車上一併販賣給消費者也可以增加消費者購買意願。甚至有純電汽車品牌將車子費用與自駕系統分開，巧妙的避開進口車稅務的問題，外加的自駕系統一毛錢也不會被政府給拿走，完整的進到廠商的口袋。

從研發層面來看，國際上的自駕技術研發團隊因為成本考量，多數使用油車、油電混合車當作載體，少數採用純電車。在商業的運輸工具上，像是卡車、聯結車、巴士，多數還是採用柴油車，因為市場上的純電配套尚未完善。

台灣自駕巴士試乘影片：台中水湳自駕巴士開放民眾試乘 (2020/11/01, Sunday)

引擎 / 汽油 vs 馬達 / 電池 / 系統

Ford 福斯汽車的創辦人 Henry Ford 曾說過：「如果我當年問顧客他們想要什麼，他們肯定告訴我要一匹更快的馬。」這告訴我們，顧客的意見雖然重要，但是只問用戶的意見是做不出突破性新產品的。從現在的自駕車、電動車時代往回重新檢視汽車工業的歷史，我們可以仔細想想，在未來的時代裡，什麼元件才是最重要的關鍵技術。過去的油車，最重要的是引擎，各家車廠的引擎研發技術都是許多專利的結晶。但在電動車時代，車子沒了引擎，取而代之的馬達卻可以在是廠商輕鬆取得。

以台灣為例，台灣並沒有獨自研發車用引擎的能力，但是電動車採用的車用馬達，在台灣就有 3 ~ 4 間廠商。換個角度看，電動車的「汽油」，卻變得技術門檻、進入門檻很高，電池的續航力變成電動車的一大挑戰。除了電池，車子的大腦也變得格外重要。好的系統可以幫助駕駛有效降低駕駛疲勞，更可以依照不同用車情境去調整車身、車速，有效提高能源使用率。

中國市場發展現況

自駕車的普及，不僅帶給人們方便的移動能力，更提高了用路人的安全。GM（ General Motors，通用汽車）中國總裁 Julian Blissett 曾表示，中國的客戶是全世界擁抱電氣化、先進自動駕駛技術速度最快的國家。GM 於 2021 年 9 月 23 日，宣布將投資中國自駕系統研發新創 Momenta 3 億美元，加速 GM 在中國的自動駕駛技術開發的進度。對於 Momenta 來說，除了專注於研發自駕系統，他們的公司願景更是希望透過自動駕駛技術，在未來 10 年能夠挽救 100 萬人的生命、節省 100% 駕駛時間、倍增物流和移動效率。Momenta 的金主除了 GM 外，更有許多國際知名汽車品牌包括，上汽集團、豐田、博世、賓士與中國網路巨頭騰訊。

除了自動車系統研發的新創，更有電商巨頭大舉投入自動駕駛系統。對於電商平台業者來說，很大一部分的成本支出莫過於來自物流、配送的部分。透過自駕系統，不但有效降低了運送成本，更能帶給客戶更完整的消費體驗。中國電商巨頭阿里巴巴就積極開發智慧物流車「小蠻驢」。小蠻驢不但不斷投入研發資源，更已經落地上線。小蠻驢從 2020 年問世 1 年以來，已經累計配送了超過 100 萬筆訂單，在中國 52 個城市為 160 多個社區、校園配送包裹，累計服務過 20 多萬名消費者。小蠻驢更目標在未來 3 年，能夠達到每日 100 萬件的配送能力。

台灣研發狀況

台灣在智慧型手機時代，有非常強大的代工能力，從手機零件的代工生產（鴻海）到內部晶片的製造（台積電），在世界舞台上都扮演著非常重要的角色。延續代工優勢，乃至於開始研發品牌，甚至創建平台，鴻海積極佈局電動車領域的野心是近期非常熱門的話題。透過子公司鴻華先進利用平台的方式，邀請各家車廠加入，立志成為所有車廠的「心臟」。

除了產業的資金、資源投入，在台灣的學術界，亦有非常多的心血投入。除了工研院，成大、政大、台大.......等多所大學亦投入許多資源再進行自駕車的研究與研發。自駕車要能夠普及，不外乎駕車風險分析的工具，底下列舉台灣目前針對駕車風險分析工具的文獻。

一、駕駛行為感知技術與行車風險管理系統論文

論文內容包含：駕車異常事件感知技術（智慧車輛訊息擷取器、靜態校正機制、動態校正機制、駕駛異常事件感知、碰撞事件感知）、行車輔助 App（駕駛異常事件警示、行車碰撞事件警示）、駕駛風險監控管理平台（服務監控儀表板、 IOV Middleware ( 負責介接前端裝置的大量感知資料以及後端的資料儲存系統 ) 、駕駛風險分析系統、風險資料庫管理系統）

論文全文 :

https://ictjournal.itri.org.tw/WebTools/FilesDownload.ashx?Siteid=654246032665636316&MmmID=654304432061644411&fd=Messagess_NFiles&RD=2&Pname=4_20161103155040.pdf&MSID=1

二、駕駛行為及狀態監控系統論文

論文內容主要包含：眼睛注視方向、車身訊號轉向被用來評估駕駛駕車風險

論文全文：https://www.artc.org.tw/upfiles/ADUpload/knowledge/tw_knowledge_492882818.pdf

三、巨量資料協助預防疲勞駕駛

論文內容包含：

A、掌握駕駛者的個人健康資訊。透過填寫問卷量表、生理檢查、生化檢驗、個人健康存摺以及環保監測等資料，來了解每一位駕駛人的身心狀況

B、建立疲勞駕駛資料庫。透過穿戴式的生理測量裝置即時監控心率變異量，同時搭配動作事件檢測，以及登錄每一位駕駛人的活動量、血氧量與血壓等生理狀況，建立並完善疲勞駕駛資料庫。

C、分析疲勞風險預測模型。透過資料分析疲勞資料庫的數據，同時導入機器學習，以尋找駕駛行為與事件的關聯性與模式，預測出風險值以後，再與反應力測試以及行車安全監控系統資料進行比對和驗證，如剎車行為分析與駕駛行為分析，以逐步建立並完善疲勞風險預測模型。

D、透過行動APP向疲勞駕駛示警。偵測到駕駛者的行為與生理現象異常時，疲勞風險預測模型即會自動發送簡訊到相關人手中，提早示警以避免意外發生。

文章原文：https://scitechvista.nat.gov.tw/c/sgdG.htm

四、手機 App 搭配中華電信駕駛行為分析雲端系統

系統內容包含：Driving Insight：透過用戶手機 App 或是採用安裝於用戶車輛的車載設備 ( Dongle、DVR ) 來蒐集用戶行車資訊 ( 含里程、速度、急加減速等 )、透過行動網路上傳至中華電信駕駛行為分析雲端系統，並運用大數據分析技術與風險評估模型，產生個人化駕駛風險量化數據，作為車輛保險的計費依據。

駕駛行為分析雲端系統主要特色功能：

1. 多樣化的駕駛行為指標

2. 大數據行車風險分析

3. 駕駛行為即時分析統計

4. 智慧學習用戶常走路徑

詳細介紹：http://innovation.itmonth.org.tw/product_detail.php?pid=2672&uid=1127&year=2016

五、其他偵測駕駛風險方式

較早期的版本採用方向盤感測器，理論是轉向角度感測器 ( steering angle sensor ) 能提供關於駕駛員疲勞的情報。而特斯拉 ( Tesla ) 則是利用了方向盤上的扭力感測器 ( torque sensors )，讓車輛能因此知道駕駛人的雙手是否有放在方向盤上。

駕駛人監視系統將成為車輛安全標配？全文：https://www.eettaiwan.com/news/article/20180504NT02-Driver-Monitoring-Shut-Up-Mom-partII