专家传真－克服自驾车技术发展挑战 加速启动智慧生活新时代

工研院的自驾车结合高精度3D动态地图、深度学习感知系统等，并研发整合系统，可望满足未来商用需求。图／工研院提供

根据Frost市调公司资料显示，2025年约有1/4的新车为以 Level 2（指驾驶者主要控制车辆，但系统能对汽车进行部份自动驾驶功能）为主的自驾车。波士顿顾问公司预估2025年自驾车市场产值将达420亿美元、2035年自驾车将占汽车销售的25％。各国看好自驾车发展前景，竞相投入开发自驾车，加速智慧驾驶发展。

然而当前自驾车在技术发展，必须要克服的挑战还不少。包括如何提升感测器灵敏与感知可靠度、强化适应多元气候的系统稳定性、克服国际习惯差异性、进行大规模量产等课题等。

首先，城市环境里有各式车辆、建筑物、行人、猫狗、红绿灯与交通标志等多种物件，自驾车行驶时需要感测与辨识的物件较多，相对地驾驶策略也较复杂。但目前感知系统还无法完全保证在市区环境中的感测感知准确度，虽然透过机器学习与深度学习已经大幅改善现有系统效能，但现今的AI人工智慧系统还无法完美完成自驾车中所有的感知任务，因此会面临到都市环境不同下，感测灵敏度与感知可靠度不够好的挑战。因此，自驾车感知系统不应只靠单一技术来达成，而必须巧妙结合各种方法，确保行车安全。同时感知系统不应只依赖单一感测器，而应搭配雷达、相机与光达等，来确保感知系统正常运作与功能安全。

同时，人在道路驾驶汽车时，也会因应天气变化，有不同的驾驶策略。自驾车亦是。当遇到下雨或下雪时，感测器所测量到的资料会不准确、也容易失灵。所以开发自驾车时，必须设法在恶劣的天气环境，融合不同的感测器技术，相互确保行驶安全，让自驾车在严苛天候中，也能稳定在多元气候中行驶。

除上述情形，由于各国道路驾驶习惯不同也会增加挑战。举例来说，像美国路宽、交通顺畅，自驾车较好开，但台湾地狭人稠、交通拥挤，汽机车与行人混流，汽车就相对难开。因此，自驾车不仅要计算各种道路环境的变化，还需要适应各国用路习惯，所以开发自驾车时，还必须针对「国际间驾驶习惯与交通文化差异性」客制化，以利让自驾车能在所有道路上顺利上路。

最后，很多人以为只要完成一辆自驾车，接下来要做十辆自驾车就很容易，但两者的难度不同，譬如只有一辆自驾车时，把控制参数调好即可上路，但变成十辆车时，尽管每辆车的外观都相同，但车体仍有些微差异，就可能会使车上的感测器位置偏差，而影响自驾决策结果，因此自驾车在大规模量产时，也需要花更多时间与功夫来重新调校参数，才能成功迈向量产。

基于上述挑战，工研院希望能开发克服「因应都市环境不同，提升感测器灵敏与感知可靠度」、「适应多元气候的稳定性」、「克服国际间驾驶习惯与交通文化差异性」、「大规模量产」的自驾车，以研发出能实际上路的自驾车。因此，工研院的自驾车结合高精度3D动态地图、精准定位与地图建构技术、使用机器与深度学习之感知系统、以及光达雷达相机之数据感知融合，协助感知更灵敏与精准，以及即使在大雨、容易讯号中断的地下室，也能畅行无阻的系统。同时，工研院研发的「自驾车整合系统」，可以快速安装至各型车款，适用于小货卡、轿车、休旅车、巴士、大卡车等，能满足未来的自驾车商用上的不同应用需求。

自驾车要商用的关键，须在开放的真实道路测试，才能验证及增进自驾车功能、以利加速商转。工研院已与新竹市政府合作开发自驾车，在无交通管制的南寮渔港试运行自驾车，透过行驶于汽机车、脚踏车、行人混流的道路进行测试，搜集自驾车在真实道路的资讯与台湾的驾驶习惯；并与台中市政府合作，在水湳场域测试自动驾驶巴士。同时，也和物流业者合作，试行物流服务，加速实际落地的服务模式发展。工研院擘画「2030技术发展策略与蓝图」，致力开发自驾车，带动台湾自驾车产业链发展，协助台湾驶向智慧生活。