想像一下，你正坐在自動駕駛車內，以時速百公里奔馳，前方是一座隧道，就在車子駛入隧道的瞬間，車子突然毫無預警地「猛踩煞車」——你被安全帶緊緊勒住，後方車輛險些追撞，你驚魂未定地抬頭望向前方，但前面根本沒有障礙物，事實上，它並沒有真的「看見」危險。它只是感官之間出現了衝突。
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最容易誘發誤判的場景，往往出現在高反差的陰影環境。例如高架橋下形成的大片陰影；路面剛鋪過柏油，黑色區塊與原本灰色路面形成的大片色差；又或在駛入隧道的瞬間，視野從明亮驟然轉為昏暗。在這些情境下，不僅影像容易失真，甚至可能引發感測器之間的判斷分歧。又或是它的感官吵架了，攝影機判定「前方淨空」，但毫米波雷達回傳強烈金屬反射，將其視為障礙物。這就是自駕領域最著名的痛點——「幽靈煞車」（phantom braking）。
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也正因如此，當人們開始期待「無人載具」真正上路時，問題從來不只是「把方向盤交給電腦」那麼簡單。若要在真實世界中安全行駛，無人載具並非單純地「模仿人類開車」，而是必須具備一套跟人眼一樣可靠，甚至比人眼更可靠的感知系統——不只看得到、看得準，還要反應得更快，能在大雨、濃霧，或全黑環境中做出正確判斷。
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單一感測器，容易有看不到的地方
就算把「感官」交給機器，挑戰也沒有因此消失。現實世界的道路環境遠比想像中複雜，沒有任何一種感測器，能在所有情境下穩定運作。
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國立陽明交通大學電子研究所特聘教授暨峻魁智慧股份有限公司創辦人郭峻因指出，目前無人載具最常見的三大感測器——相機、雷達與光達，各自都存在難以克服的物理限制。
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相機就像人類的眼睛，擅長辨識物體的外觀與顏色，卻天生不擅長精準測距，在低光源或逆光環境中尤其容易受到干擾；毫米波雷達則恰恰相反，它對距離與速度的判斷相當精準，也不怕雨霧影響，但卻「看不懂」前方物體是什麼。郭峻因教授形容，雷達能知道前方有東西快速接近，卻很難分辨那是一名行人，還是一根金屬護欄。至於光達，雖然能提供精細的三維空間輪廓，卻受限於成本、解析度與天候影響，在惡劣環境中同樣可能產生雜訊。
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歐特明電子董事長吳錫慶也補充，毫米波雷達最大的問題，在於缺乏完整的「語意理解」（semantics）。感測器或許能量測到前方有一個障礙物，卻無法判斷——那究竟是需要立即閃避的危險，還是只是道路環境的一部分。換言之，它能「感知存在」，卻無法「理解意義」。
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從「靠一種感官」到「讓感官互相補位」
正因為單一感測器各有盲點，無人載具的發展，很快走到關鍵分岔點。那就是，與其期待某一種感測器變得完美，不如讓不同感官彼此補位。這也促使「多模態感知融合」逐漸成為無人載具與自動駕駛系統的主流架構。
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「相機、雷達、光達各自都有優缺點，真正重要的問題在於，要融合多少、又該怎麼融合。」郭峻因教授指出，在高速行駛、需要提早掌握遠距環境時，雷達對距離與速度的優勢格外關鍵；而在市區、低速、行人密集的情境下，相機或熱感測器對物體辨識的能力，反而更具價值。感知需求不同，感測器的組合方式自然也會隨之改變。
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那麼，多模態感知融合究竟是什麼呢？
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所謂的多模態感知融合，並不只是把多顆感測器「裝在同一輛車上」，而是讓來自不同來源的資訊在系統中彼此驗證、相互強化。
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吳錫慶董事長從產業角度分析，多模態感知融合的核心目的，在於提高系統的「安全冗餘」。也就是說，即使某一種感測器在特定環境下失效，其他感測來源仍能提供關鍵資訊，避免系統因單點失誤而做出錯誤判斷。如此的設計思維，正是無人載具從實驗室走向真實道路不可或缺的一環。
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但他也提到，隨著 Tesla 在全自動駕駛（Full Self-Driving, FSD）上展現出純視覺方案的突破，越來越多的車廠與 Tier 1 供應商也開始嘗試不再高度依賴過往的「多模態感知融合」，而是投入資源在數據驅動（data-driven）的視覺 AI 模型上。當視覺算法足夠強大，我們或許就能在不依賴昂貴 LiDAR 的情況下，實現高階的自動駕駛功能。這不僅降低了車廠的導入門檻，也證實了未來的決勝點在於軟體定義與數據量，而非單純的硬體堆疊。
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感知要融合，「時間點」最為關鍵
進一步來看，多模態感知融合並非只有一種做法。真正的差異，不在於「要不要融合」，而在於資訊是在什麼時間點被整合。依據整合發生的階段不同，大致可分為三個層級。
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郭峻因教授指出，最早期、也是最直覺的方式，是在系統做出判斷的最後一刻才進行整合，也就是所謂的「決策層融合」（decision level fusion）。在這種架構下，每個感測器各自完成分析與判斷，相機先判定是否有行人，雷達自行計算距離與速度，光達建構三維輪廓，最後再由系統進行資訊整合與判斷，選擇最可靠的資訊作為決策依據。然而，一旦某個感測器本身就存在盲點或誤判，錯誤往往已經發生，事後再補救也為時已晚。
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隨著運算能力提升，融合的時間點開始往前移，進入「特徵層融合」（feature level fusion）。在這個階段，相機、雷達與光達不直接給出結論，而是先萃取出物體輪廓、速度、形狀等關鍵特徵，再交由 AI 模型統一判斷。郭峻因教授形容，這就像不同感官先各自提供線索，再由大腦進行推理，有助於大幅降低誤判風險。
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再往前推，則是「資料層融合」（data level fusion），也就是在最原始的感測資料階段就開始整合，例如將雷達或光達的點雲資訊轉換後，與相機影像一同處理。這種方式對運算與同步要求最高，但也最有機會在感知早期就互補彼此的盲點。郭峻因教授分享，在實務上，越來越多系統會採取混合式架構，整合資料層與特徵層，以在複雜道路環境中取得最佳平衡。
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然而，即使多模態感知融合已大幅提升無人載具對環境的理解能力，單一載具仍無法逃避一個根本限制——視野終究受限於物理遮蔽。
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無論感測器再先進，轉角後方的來車、高牆後的行人，或大型車輛遮擋的突發狀況，都可能落在「看不到」的死角。這也讓業界開始思考，車輛是否能不只依賴自己的感官，而是「借用別人的眼睛」？
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在這樣的脈絡下，V2X（Vehicle-to-Everything，車聯網）技術被視為通往「協作防禦」的重要拼圖。假想一下，如果車輛能與其他車輛（V2V）及道路基礎設施（V2I）即時交換資訊，就有機會提前掌握視線外的風險。例如，路口的智慧號誌或路側單元，能主動回報轉角處是否有來車；而其他車輛的感測結果，也能成為自車判斷的重要依據。那麼，車輛便不再只是「看到才反應」，而是能在危險發生前，就已預先減速或調整路線。
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技術之外，還有制度與信任的高牆
不過，協作防禦的概念雖然誘人，實現難度卻遠不只是技術問題。
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郭峻因教授坦言，V2X 涉及高度開放的聯網環境，牽涉到車廠是否願意共享資訊、通訊協定能否統一，以及最關鍵的資安與隱私風險。「如果連手機都不希望隨意和陌生裝置連線，更何況是正在高速行駛的車輛呢？」他直言，使用者的心理與安全疑慮，往往比技術本身更難克服。
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「協作防禦要真正落地，勢必仰賴大規模的交通基礎建設升級。」吳錫慶董事長表示，當道路、號誌與路側設備本身具備感知、運算與通訊能力，V2X 才不會只是展示概念，而能成為實際運作的安全網。他認為，這條路並非不可能，卻需要時間、制度與產業共同推進。
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臺灣的機會，不只「在車上」
當協作防禦不再只停留在車輛本身，而是延伸到道路與基礎設施，一個關鍵問題也隨之浮現：這樣的系統，究竟會由誰來打造？
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郭峻因教授指出，若從車用核心晶片來看，門檻其實極高。自動駕駛晶片與控制系統不僅需通過嚴格的車規安全認證，導入週期動輒以 5～10 年計算，還牽涉到車廠長期累積的信任關係。這對目前習慣快速迭代的消費性電子產業而言，是截然不同的賽局。
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然而，協作防禦真正需要的，並不只有車上的運算核心。吳錫慶董事長指出，V2X 的關鍵場景也將落在「非車載」的交通基礎設施上。路側單元、智慧號誌、感測燈桿與邊緣運算節點，都是車輛感知系統的延伸。這些設備同樣要求高可靠度與長期穩定運作，卻因為是固定部署，在驗證與導入上，將相對更具彈性。
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也正是在這個關鍵轉折點上，臺灣長期累積的資訊與通信技術優勢開始顯現。從網通設備、工業電腦、伺服器與系統整合等方面，早已具備成熟的供應鏈與量產經驗，能快速將感測、通訊與運算整合成可靠方案。換句話說，協作防禦所需要的，正是臺灣最擅長的「把複雜系統做得穩定、做得久」。
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從單一感測器的盲點，到多模態感知融合的成熟，再到嘗試跨出車身、與環境「對話」的協作防禦，無人載具的演進，本質上是一段不斷突破感知邊界的過程。
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這條路徑也清楚提醒著我們，「安全」從來不是某一項炫目的技術突破所能單獨實現。背後所需要的是來自系統層級的整體設計、架構取捨，以及長期而穩定的工程累積。在未來，智慧交通不再只是車廠之間的競賽，它將匯聚一整個城市、道路基礎設施與通訊網路協同運作的成果，是一種集體的智慧，也是一種系統級的安全能力。
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（客座總編輯｜逢甲大學自動控制工程學系林昱成教授；研究顧問團隊｜國立陽明交通大學電子研究所郭峻因教授、歐特明電子吳錫慶董事長；責任編輯｜王喆宣、洪孟樊）