「快快樂樂出門、平平安安回家」，這是許多人從小就耳熟能詳、琅琅上口的一段話。安全是交通的首要目標，智慧運輸和自駕車如火如荼的發展，固然開拓了許多前所未有的創新服務，但不變的初衷仍在提升交通安全及效率。
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<h2>突破產業舊框架的新契機</h2>
電動車和自駕車是齊頭並進的技術發展，以往引擎一直是臺灣發展汽車產業很難克服的瓶頸，沒有引擎的電動車反而成了機會，再加上全球多國支持的2050年淨零碳排目標，亦是一大推力。以資通訊技術運用汽車的特斯拉模式，也成為臺灣突破汽車產業舊有框架的新契機，臺灣已有許多公司加入特斯拉的供應鏈。據工業局估計，車輛產業總產值新臺幣6,000多億元，其中零組件和汽車電子是有極大發展機會的領域，以汽車電子為例，就可貢獻約新臺幣2,800億元的產值。
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經濟部工業局局長呂正華表示：「如同當初政府投資台積電並歷經30年發展而成為晶圓代工的世界龍頭，自駕車或電動車的發展也需要政府協助廠商打基礎，並以長遠眼光鼓勵更多創新，歷經試煉後朝向商業化落實。」無論是自駕車或智慧運輸的發展，最大挑戰就是無法只在實驗室進行研發，可容許試驗的生活場域至為關鍵。目前，臺北市信義路公車專用道每天午夜試運行的5G自駕巴士、位於臺南沙崙的臺灣第一座國際級自駕車測試示範場域，以及桃園虎頭山創新園區的車聯智駕中心，都扮演了催化智慧運輸及自駕車發展的關鍵角色。
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此外，竹北市區與高鐵間接駁服務也率先啟用自駕電動中巴，成為全臺首創市區開放混合道路的實驗測試路線，整合新竹縣政府、科技之星、車王電子、銓鼎科技、華德動能、工研院等單位。 科技之星董事長陳志鴻指出，為了環保永續和帶動新的營運商業模式，決定投入營運自駕電動巴士，車內配置即時車聯網系統以了解乘客服務及遠端服務等，邁進智慧交通的時代。
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<h2>智慧運輸與自駕車的互動進化</h2>
確保交通的安全及順暢，正是智慧運輸的明確目標。臺灣在智慧運輸方面，一直有吸引國外參訪甚或借鏡的成功案例，例如：以eTag或車牌辨識準確執行無人收費的遠通電收ETC、共享單車服務YouBike，都是臺灣在智慧運輸上的成果。呂正華局長說：「自駕車會帶動許多創新應用的發生，例如：道路邊線的容錯技術。但推行自駕車的關鍵在於民眾信任度，以及對Level 0到Level 5<span data-component="tippy" data-content="Level 0：即完全無自動、輔助功能，駕駛需隨時掌握著車輛的所有機械、物理功能，僅配備警報裝置等等無關主動駕駛的功能也算在內。最早期的一般機械式車輛就是L0級，完全需要駕駛全程操控。
Level 1：需由駕駛者自行操作車輛，但個別的裝置有時能發揮作用，如車道偏離警告（LDW）、前碰預警（FCW）、電子穩定程式（ESP）或防鎖死煞車系統（ABS）幫助行車安全與減低駕駛疲勞。
Level 2：駕駛者主要控制車輛，但車輛上的輔助系統能讓駕駛明顯減輕操作負擔，目前以主動式巡航定速（ACC）結合自動跟車和車道偏離警搭配自動緊急煞停系統（AEB）和盲點偵測（BLIS）和汽車防撞系統的部分技術結合組成。
Level 3：車輛已可以在大部分情況下自行駕駛，但駕駛者需隨時準備控制車輛，自動駕駛輔助控制期間，如在跟車時雖然可以暫時免於操作，但當汽車偵測到需要駕駛者的情形時，會立即回歸讓駕駛者接管其後續控制，駕駛必須接手因應系統無力處理的狀況。
Level 4：駕駛者可在條件允許下讓車輛完整自駕，啟動自動駕駛後，此車可以按照設定之道路通則，自己執行包含轉彎、換車道與加速等工作，除了嚴苛氣候或道路模糊不清、意外，或是自動駕駛的路段結束等，並提供駕駛者「足夠寬裕之轉換時間」，駕駛應監看車輛運作，但可包括有旁觀下的無人停車功能。
Level 5：屬「完全自動駕駛」的車輛，車輛已有人類水準的駕駛能力，駕駛者不必在車內，也不會有「方向盤」設計。此類車輛能自行啟動駕駛裝置，也可不需開在設計好的路況，執行所有與安全有關之重要功能，完全不需受駕駛意志所控，可以自行決策。">（註）不同自駕等級的接受度，因此研發計畫必須結合試行場域，才能加速提升技術。」試行場域可快速產生及累積大量數據，更重要的是，在商用化正式上路之後，同樣可以持續產生及累積數據，除了用於改善技術，更可以回饋到道路安全。無論是路測或車測的數據，都是持續改良程式以提升交通安全。
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舉例來說，電動機車Gogoro配備有80個感測器，最能即時感知及記錄道路的坑洞狀況，這些感測資料可用於路面維護的安全管理，相關單位在第一時間就可了解哪些路段需加強維護。在定期維護路況外，也可以主動蒐集Gogoro 回傳的資料，做為道路現況的資訊。此外，在臺中進行的智慧交通計畫，是透過大型巴士的車載系統，累積運輸過程的資料，作為交通決策的依據。雖然看好電動車時代的來臨，但傳統車廠從燃油車引擎進入電動車馬達，仍是兩個截然不同的世界。國內機車產業龍頭的光陽集團（KYMCO）在2018年首度發表電動車解決方案ionex車能網，就是以技術開發和服務應用雙管齊下的策略，來加快產品更新的速度，光陽並於今年推出了ionex車能網3.0。
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此外，ionex問世之初就已規劃商業版4大套裝方案，包括基礎設施、商用車隊、共享車輛、大眾運輸，並與知名企業與政府機構合作推動智慧運輸應用，包括與全球共享巨擘Grab合作的電動機車、臺灣知名共享業者iRent，以及高雄捷運「智慧自助租賃」（Automated Transport Rental, ATR）合作方案。台灣智慧城市產業聯盟（Taiwan Smart City Solutions Alliance, TSSA）會長、光陽工業董事長柯勝峯表示，將透過TSSA聯盟跟台灣科技產業合作發展車聯網系統，共同創造系統輸出的機會，透過跨業整合幫助台灣產業在智慧移動的大商機中卡位。
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<h2>切入自駕應用 結合智慧運輸</h2>
目前商用的自駕技術以Level 1和Level 2為主，僅將部分駕駛功能自動化，駕駛人仍需參與，但即使只有部分自駕功能，仍能帶來不少好處。例如：駕駛人因為疲累或分心而未充分注意路況，或是在變換車道時出現盲區，駕駛輔助技術就能即時提示或預警，甚或拉正方向盤；而在危機處理方面，自動緊急煞車也有顯著的輔助效果。由於安全考量，載人和載貨對於自駕技術的使用進程並不相同。貨車自駕應用在國外已有實例，原因之一是貨車常以固定路線運行，另一個原因則在於法規要求貨車司機必須定時休息以符合安全考量，自駕技術就是很好的輔助工具。
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整體而言，自駕技術不僅協助駕駛人避免危險，同時對路人及其他車主也有保護作用。被英特爾（Intel Corporation）購併的以色列汽車科技研發公司Mobileye曾分析數據指出，先進駕駛輔助系統（advanced driver assistance systems, ADAS）可大幅降低交通事故達70％至80％之多。事實上，近兩年出廠的高階汽車也將ADAS列為標準配備。印刷電路板（PCB）龍頭臻鼎科技集團合併的先豐通訊是全球最大的汽車 ADAS 毫米波雷達板供應商，也生產基地台板、伺服器板等利基型產品。
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國立陽明交通大學電子研究所教授兼緯創-交大嵌入式人工智慧研究中心主任郭峻因進一步說明，目前自駕車應用以大眾運輸接駁或物流車隊為主，由於成本較高，多數採行租賃服務模式，另外，沒有司機的計程車，亦被用於短程接駁或接送服務。但臺灣由於缺乏自有車廠的主場優勢，對於自駕技術的發展，應以利基應用或結合智慧運輸為重。
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因此，發展電動載具就是比電動車更務實的做法，由於低速行駛、限定範圍運行等特性，對於安全的要求會比一般汽車更低。像是在長照社區裡協助年長者移動的個人載具、工廠裡運送貨物的物流車，或是已有實例的自駕式高爾夫球車。此外，郭峻因教授的團隊和州巧科技合作開發具有自駕功能的輪椅，亦是實例之一。
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<h2>產學合作 臺灣自主研發關鍵技術</h2>
2019年至2020年間由中研院團隊發表的YOLOv4系統，曾在全球針對MS COCO資料集的物件偵測比賽中勇奪第一，並雄踞第一名長達兩個半月之久。這項技術就是針對智慧運輸所需，以電腦視覺結合人工智慧演算法，將原先必須回傳雲端處理的大量視訊資料，改由前端（edge）裝置或感測器來處理，為了確保成本效益，利用AI軟體簡化繁複的計算，讓原本需要較高的晶片製程以較低階的製程取代，大大降低成本。
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領軍開發的中研院資訊科學研究所所長廖弘源表示，AI是最佳化的關鍵技術，即使電動車亦然，電池是電動車的關鍵技術，搭配AI不僅能讓電動車的功能更貼近人們的需求，也能協助延長電池壽命。而YOLOv4技術在智慧運輸的落實，則是中研院與義隆電子合作的的智慧交通系統，在桃園市大園區機場附近連續5個路口布建了2種攝影機，收集車流視訊並計算轉向、車速及車種數量等交通參數，以及停等車佇列長度、車速及各種參數。利用電腦視覺技術偵測車輛並計算車流，這些交通參數可用來互相傳遞，進而動態控制交通號誌。
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郭峻因教授領軍研發的自駕車及智慧運輸解決方案，則以套裝方案納入有高度關聯性的關鍵技術，包括圖資收集、AI資料自動標註系統、晶片運算平臺、ADAS模組以及具4G/5G聯網能力之路側單元（Road Side Unit）。他表示，這種貫穿式的做法可望發揮更大的綜效，舉例來說，資料標註作業以往都是外包給人工低廉的地區執行，模型優化則由高技術的研發團隊執行，但標註結果與模型優化息息相關，以AI工具來串接就能改善人工標註誤差，提高準確率及效益。
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整合資通訊產業是發展智慧運輸和自駕車的必要條件，這是臺灣的獨特優勢，亦是帶動傳統產業升級的動力。過程裡，經驗和數據的累積不可或缺，即使研發過程因風險及不確定性而失敗，但這些經驗和數據仍可成為改善及創新的最佳基礎，協助臺灣產業在國內建立成功模式，進而向國外輸出解決方案。運輸系統智慧化是極為重要的基礎建設，台灣經濟發展的主要生產基地包括新竹、中部、南部科學園區、內湖科學園區等，每天因為塞車造成的生產力損失，以及許多容易造成交通事故傷亡的路段，或是車輛轉彎死角等存在已久的問題，以智慧運輸提升民眾生命財產安全是刻不容緩的議題，可透過大數據分析與智慧科技逐步解決每個問題，也是產業維新和韌性社會的終極目標。
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（客座總編輯 <a href="https://www.charmingscitech.nat.gov.tw/">| 國立清華大學工業工程學系講座教授 簡禎富</a>；研究顧問團隊 | 國家實驗研究院副院長 林博文、國立清華大學電子工程研究所特聘教授 徐碩鴻、中央研究院資訊科學研究所所長 廖弘源 國立清華大學電機資訊學院院長 黃能富、國立臺灣大學電機工程學系教授 廖婉君；責任編輯 | 段芊卉、葉于甄、林怡君）

目前商用的自駕技術仍Level 1和Level 2為主，將部分駕駛功能自動化，駕駛人仍需參與，即使是部分自駕功能依舊為駕駛者帶來不少好處。

即時監控的道路交通狀況系統，也大幅提升用路安全。

臺灣在智慧運輸議題上一直有著吸引國外參訪甚或借鏡的成功案例，如共享單車服務YouBike。

對於自駕技術的發展，應以利基應用或結合智慧運輸為重，郭峻因教授的團隊和州巧科技合作開發具有自駕功能的輪椅，則為一實例。圖片提供／郭峻因教授

由中研院團隊發表的YOLOv4系統是針對智慧運輸所需，以電腦視覺結合人工智慧演算法，在edge裝置或感測器來處理，大大降低成本。圖片提供／廖弘源教授