产业观测－自动驾驶车的前路颠簸

虽然反对者认为自驾车技术尚未成熟，以致小事故频传，且有骇客入侵等风险，加州政府去年同意Waymo、Cruise上百辆自驾计程车在旧金山试营运。图／美联社

听起来像科幻小说情节，但自动驾驶车可能快来到我们家附近的街道了。美国加州政府去年同意Google母公司Alphabet拥有的Waymo，及通用（GM）汽车旗下的Cruise上百辆自动驾驶计程车在旧金山试营运，除了美国外，中国及韩国也各有自驾计程车在路上奔驰。

自动驾驶车是人工智慧（AI）一个重要应用领域，透过摄影机、雷达，以及光学雷达（简称光达，LiDar）所收集到的路况资讯，透过边缘运算来选择路线并驾驶汽车。摄影机模拟人类的视觉，透过影像计算距离；雷达是发射特定频率的电波，借由侦测到反射讯号确认与物品的距离，但无法精确辨识物体的尺寸及形状。

光达则是透过发射多重红外光脉冲来量测物体的距离与速度，透过光脉冲，光达系统可以产生车辆周围高准度的位置图。边缘运算（Edge Computing）则是一种网路运算架构，运算过程尽可能靠近资料来源以减少延迟和频宽使用。

■光达辨识率佳，但价格仍贵

Waymo及Cruise每辆自驾计程车成本高达20万美元，车上搭载五套光达感测器，光达比雷达有更佳的辨识率，是解决自动驾驶这个复杂问题的重要武器，「摄影镜头拍摄的图像需要透过运算才能生成所需数据、普通距离雷达更是只能捕获特定角度内的最近障碍距离资讯，用这样的组合应对多变的道路情况，总会存在意外情况，」Waymo前执行长John Krafcik曾说。在Waymo努力下，过去每套成本7.5万美元的光达已大降9成至7,500美元以下。

但相较于每颗仅数十美元的摄影镜头，光达的成本仍是相当可观。对此，特斯拉（Tesla）提出Tesla Vision纯视觉方案的自驾构想，以八台摄影镜头代替人眼，搭配自行设计的FSD系统晶片（SoC）进行运算与决策，以晶片运算能力取代光达辨识能力。晶片中包含负责逻辑运算的CPU、图形运算的GPU及可对影像进行深度学习计算的NPU（神经网路处理器）。

■特斯拉、丰田挺纯视觉方案

若只有CPU与GPU，车子只能在一般正常状态下行走，NPU让车子学习在各种不同的意外状况下的处理方式，并将过去的经验传达给CPU进行决策，所以NPU算是AI的加速晶片，专门用于路况深度学习。Tesla执行长马斯克（Elon Musk）预言自驾车最终将放弃成本极高的光达，因为人眼还是最好用，相信神经网路能解决一切自驾问题，日商丰田（Toyota）也认同纯视觉自驾技术方案，正对此加速研发。

自驾车技术的价值相当被看好，Google创办人佩吉（Larry Page）曾说：「若这个生意成功，它的规模可能超越Google」。加拿大皇家银行资本市场部门的分析报告认为特斯拉拥有的robotaxi自驾计程车价值约占特斯拉市值的70％。「我们相信，在我们的有生之年，robotaxi可能比任何其他东西都更能改变社会。它们可以挽救数百万人的生命，节省数兆小时的时间」，该银行分析师Narayan表示。

残障族群最支持自驾计程车，因他们在搭乘有司机的计程车时备受嘲讽、歧视及催促，这在搭乘自驾计程车时绝对不会发生。但自驾技术也遭受各种质疑，反对者认为该技术尚未成熟致小事故频传、妨碍救灾消防车辆通行、停顿在路中央造成交通阻塞、存在骇客入侵风险等，最大的反对声浪是这将取代人类驾驶这个庞大的就业族群，造成严重的失业问题。

■自驾车安全性仍备受质疑

已投入数百亿美元巨资研发自驾车技术的企业，正寻求更多应用领域来回收资金，Cruise乐观规划可于2025年在美国、日本及阿拉伯联合大公国营运上路，估计当年可产生10亿美元营收，2030年的收入将飙升至500亿美元。惟预期自驾技术的推展仍会受到社会的严厉检视而谨慎前进，如同旧金山消防队长Nicholson所说，「我知道这是科技发展的方向，我也知道这是产业的未来趋势，这没关系，我能接受，但请不要这样硬逼我们吞下下」，「就算是全世界最好的科技，若有人觉得不安或经验不好，就会影响舆论，这是之所以自驾驾驶技术缓慢且谨慎发展的原因」，亚利桑那州立大学社会未来创新学院副院长Maynard说。