波士頓顧問公司(BCG)預測，2025年全球自動駕駛車(簡稱自駕車)市值將上探420億美元，而部分實踐自動化、智慧化車輛將佔整體車市的12.4%，而直至2035年止，預期該智慧化車輛市場規模將持續呈倍數成長，智慧化、自駕化在汽車產業將成為不可逆的發展趨勢。

欲討論人工智慧(AI)於車載方面應用，則不可不提及此三大方向：首先為先進駕駛輔助系統(ADAS)衍伸出的Level 5以上完全自駕車；其次是由智慧化中控台、儀表板、車載娛樂系統(IVI)所延伸出的智慧座艙系統；而其三則為因應智慧城市、智慧交通需求所衍生的智慧化 / 自動化商用及大眾運輸車隊管理系統。

AI導入自駕的3大感測基礎：光達、雷達、攝影機

在技術上，對於ADAS系統及自駕車來說，要可針對週邊環境進行反應，需仰賴三個步驟，首先是透過攝影機、光達、雷達等感測器進行感測，接著，會經過分散式或集中式節點進行資訊的處理、分類、定義，最後機器會針對邊緣運算的結果來付諸行動。

對此，陽明交通大學特聘教授暨智能系統研究所所長鄭文皇指出，一般在ADAS系統或自駕車視覺感測上最常見的任務有二：其一為在行駛的過程中將所視物件偵測出來；其二為將攝影機所見的物體進行標記，而為達成此目的，在前期訓練時便得餵給機器大量的資料以做學習，透過深度學習的資料渴求(data-hungry)技術，投以機器大量的樣本進行標記與訓練，方可成形。

目前，各大車廠多半以「複合式感測」彼此協作來進行自駕決策與判斷，其中，最廣為運用的感測器包括紅外線雷達(Infrared radar)、超音波雷達(Ultrasonic radar)、毫米波雷達(mmWave radar)及攝影鏡頭，不同的感測器組合在不同使用情境下有各自優勢，如在視線不佳的狀況下，攝影鏡頭無法發揮應有的效用，此時則可透過光達及雷達感測來回饋車輛前方路況；然而，當電動車龍頭Tesla於日前宣布捨棄一顆前視毫米波雷達感測器，逐漸邁向「純視覺AI辨識」一途之後，在業界掀起一波討論熱潮。

Tesla之所以做出捨棄毫米波雷達感測器的決策，其主要原因除了為降低造車成本之外，亦考量到雷達一旦與視覺AI同時進行，則在特殊情況下容易產生「以何判斷為準」之爭議；同時，基於Tesla全球逾14%的電動車高市佔率，即可透過近10年來、逾百萬輛車主所蒐集的影像數據資料，來充分發揮視覺AI的強項，然對於其他較晚開始切入電動車、自駕車市場的車廠而言，現階段「複合感測器並存」仍是相較「純視覺感測」更為可靠的發展方向。

視覺AI真能一支獨秀嗎？ 資料量、資料品質是關鍵

然而，究竟「純靠視覺」的ADAS系統及自駕車系統是否具備絕對可靠性，鄭文皇則提出兩大質疑。

首先，部分機器學習演算法在「效能」上仍存在瓶頸，再有更大的資料效能也難以提升，即便深度學習可以超越此限制，然而由於深度學習演算法技術重在掌握巨量且可用的資料來源，對於車廠或者其餘發展輔助駕駛、自駕車系統的廠商來說，仍有一定的門檻需跨過；其次，建立可商業化的AI解決方案有品質上的差異，尤其在資料取得能力上，中小型企業相對於大型企業、組織所能蒐集到的可用資料則有差異，因此前者相對後者更難有機會開發具有高品質的AI產品，而這也是為什麼直至目前為止，AI技術運用於自駕車、甚至是ADAS上，仍有相對的風險與限制。

隨著ADAS及自駕車趨勢的發展，2021年起，通訊大廠華為亦期能在此搶得一席之地，陸續發表車聯網平台、5G汽車通訊硬體，同時，與國際車廠奧迪(Audi)合作，共同發表搭載華為AI晶片的自動駕駛車款。鄭文皇指出，華為亦蒐集了相當可觀的資料量，包含不同天候條件、地理位置、城市暨交通狀態等，並予以標籤處理，該地理位置意在提供自駕車不同駕駛場景，包含高速公路、鄉間小路、城市道路等，供給ADAS及自駕車系統大型智慧化感測分析應用資料庫，來提升自駕及輔助駕駛的精準度。

對此，創新工場董事長兼首席執行長李開復指出，針對大量資料的不斷訓練，可協助AI獲得長足進展，大數據一方面為人類推動自駕車的巨大能源，另一方面，在資料治理上也帶給企業相當大的挑戰，如何在以AI推動更強大的自駕移動載具的同時，確保功能安全、資料安全、行駛安全、道路安全，乃至於城市與國家安全，則為下一階段相當重要的關鍵議題。

從駕駛到座艙 汽車進入全面智慧化時代？

另一方面，在各大車廠持續為汽車加裝感測器，以完善其駕駛輔助功能的同時，車輛內部空間的轉化亦為各車廠相互競逐的亮點。2021年CES，賓士(Mercedes-Benz)以56吋巨型曲面螢幕搏得滿堂彩，開啟了各大車廠於智慧座艙領域的殊死戰，包括透過AI技術抓取駕駛者喜好、導入語音助理以避免駕駛分心，更甚者可做車輛資訊、導航指引、多媒體娛樂服務的個性化設計。

根據IHS數據顯示，2021年全球智慧座艙市場規模超過400億美元，預估2022年將成長至438億美元，2030年再攀升至681億美元；其中，中國大陸市場成長性領先全球，在2021年佔全球智慧座艙市值20%，預計2030年坐擁全球30%市佔率，市場規模達人民幣1,600億元。

看中全球智慧座艙龐大商機，具備系統整合能力的鴻海、和碩等皆於2021年開始加大布局，面板廠包括友達、群創亦在此列。此外，凌華、旺宏、華邦、大眾電腦、趨勢科技等皆從專精領域出發，期盼在智慧座艙相關零組件領域博得一席。

針對現階段智慧座艙發展，連續4年拿下美國消費性電子展(CES)世界級創新大獎的麥迪創技術長黃慕真表示，目前絕大部分傳統車廠談到所謂「智慧座艙」，多半仍停留在硬體配備思維，包括導入幾吋液晶螢幕，是否提供導航、行車紀錄、聯網等功能，鮮少車廠真正在「座艙智慧化」部分提出實際解決方案。

黃慕真認為，許多人會將「一機多屏」與「智慧座艙」混為一談，然智慧座艙絕不是一個又一個的功能、零件模組，而是如何提供一個完整的個人化汽車座艙環境。過去傳統汽車製造廠長年將座艙內的硬體配件作為價值提升的手段，關注的不外乎音響規格、車前螢幕尺寸、後視鏡規格及性能；然而，當Tesla於過去幾年成功將軟體價值疊加於硬體零件之上，開始關注座艙內各個硬體設備與駕駛者、乘坐者的協同關係，比如座艙如何「自動地」提供駕駛者當下所需資訊、調整座艙環境等，消費者對於座艙思維的轉變，也開始影響了傳統車廠對於「座艙」的想像。

「智慧助理」、「人機共駕」、「第三生活空間」被視為未來智慧座艙發展三階段，同時也反映了輔助駕駛到真正自駕的過程中駕駛者與車輛本身的關係轉變，由此趨勢可知，即便在法規、安全、技術、道路等方面距離完成真正的「自駕」仍有段不小的距離，但不可否認的是AI技術導入至車用領域，正一點又一點地取代我們對於「駕駛」最原始的想像，智慧駕駛時代帶來的改變不只是更加自動化、智慧化的行車體驗，在座艙之內，更關注如何透過邊緣運算學習來讓你的車子一天比一天更符合駕駛的需求與想像，透過互動設計來完善駕駛者的個人化體驗。

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