自动驾驶是门学问 中正大学Ai团队获国际自驾车竞赛世界冠军

中正大学AI团队勇夺巴黎国际自驾车ICCV2023竞赛世界冠军。（中正大学提供∕吕妍庭嘉义传真）

中正大学AI团队勇夺巴黎国际自驾车ICCV2023竞赛世界冠军。（中正大学提供∕吕妍庭嘉义传真）

「智慧自动驾驶」是近年来人工智慧中热门且广受讨论的关键科技，中正大学资工系副教授江振国带领机器视觉与学习实验室团队，日前远赴法国巴黎参加国际顶尖会议「2023国际电脑视觉会议」共同举办的自驾车国际竞赛，击败全球27个学研团队拿下冠军，并在侦测准确率平均精确度达17.20，遥遥领先第2名队伍8.27一倍以上。

中正人工智慧与永续发展研究(AI)中心表示，自驾车国际竞赛的目标是能准确侦测和预测多个道路主体，包括行人、车辆、骑自行车者等，作为支援自动驾驶车辆产生可靠和安全自主决策的关键基础，而今年道路＋＋竞赛 (Road＋＋ @ ICCV2023) 便是将环境感知置于自动驾驶作为研发主轴。

中正AI中心主任熊博安表示，虽然目前教导自驾车如何驾驶的任务可以透过暴力或强化学习方法来解决，但较好的替代方案是提车辆环境感知能力，然后利用道路情境，像是道路主体、事件和场景分析面向等学习特征，自动化产生合适的决策策略，优点是可以参考在类似环境下人类的思维方式，进行相关AI建模与分析。

江振国表示，此次团队参加「自动驾驶中的状况感知事件侦测竞赛」，在「时间空间域的交通代理人侦测」项目中夺下冠军，指研究团队在参赛前已经参与超过3个智慧交通国际竞赛，累积大量AI建模与开发经验，终于在本次国际竞赛中开花结果，而该成果被邀请到今年顶尖会议ICCV进行专题演讲，让中正大学扬名国际。

江振国说，交通代理人侦测是一种时空域的物件侦测问题，因此使用平均精确度的平均（mAP）来衡量模型正确性，分数越高越好，中正队伍在测试排行榜中排名第1，mAP为17.20，第2名、第3名与第4的队伍分别是8.27、5.35、5.3，中正团队的准确率与其他队伍有相当差距，代表团队开发出的模型得到非常好的效果。

江振国表示，此次竞赛成果是中正大学人工智慧与永续发展研究中心的国科会计划「回应国家重要挑战之人工智慧主题研究专案─永续智慧城市之指挥与监控中心设计」所衍伸的成果，有了研究的支持，让竞赛成果在自驾车的基准数据库画出现有模型上限标准，不但让后续研究有突破的目标，更为AI分析适用于实际道路问题迈出一步，有助学术方法衔接自驾车应用的落差。