人工智能加速自驾技术发展
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人工智能就是要让机器的行为就像是人所表现出的智慧行为一样，
并且借由自然语言沟通、知识储存、学习、自动推理并做出决策解决问题等多种能力，
这些能力被分解成多个程式步骤，并加以公式和结构化。
人工智能的应用颇为广泛，主要包括机器人应用、电脑视觉、电脑学习、电脑翻译、
语音辨识、自然语言处理、专家系统、智慧型代理人、人造神经网络及基因遗传演算。
自主 (autonomous cars)、自驾 (self-driving cars)或称无驾驶车辆(driverless car)
，是近十年来人工智能发展的重要应用之一。许多世界主要车商均积极参与开发，
如戴姆勒奔驰、BMW、奥迪、雷诺、通用动力、特斯拉、福特与Google。
现有产品尚以实现半自驾的车辆为主，即配备传统驾驶接口(方向盘、油门踏板等)，
系统仅在驾驶需要时接手驾驶。其原理为整合摄影机、雷达感应器、雷射测距仪和电子地
图多个系统，来判别交通状况以及为车辆进行导航。驾驶座的驾驶除了监控外也可随时接
手操控。
自动驾驶技术提供许多优点，包括：
一、克服人的生心理因素，如视野限制、反应速度、年龄大小、精神与健康状况。
二、就车辆本身而言，能减轻驾驶与导航工作的负担、让车辆行驶过程更平稳。
三、对交通本身来说，它能帮助管理交通流量，减少事故、对交通警察以及车辆意外保险
的需求。
然而在它未来的普及上亦存在相当的限制，包括：
一、人与社会反动因素，驾驶是否甘于放弃车辆控制权、自动化所带来的失业
(减少客运物流驾驶相关之工作机会)等。
二、对软硬件设备与技术的可靠性要求：导航系统能否适应多变的天气型态、电子地图本
身品质和即时性、在特殊状况(如不可避免的碰撞时)下系统的决断能力、系统与人类肢体
语言之间的配合等。
三、法令制度是否配合：自驾车辆需要专属的交通法规，来规范其活动行为与肇事损害赔
偿责任归属。
实例如奔驰研发中的高速公路自动驾驶系统(Autobahn Pilot)，
可以让小客车及大型卡车保持在车道线之内与完成超车动作。
以及Google旗下Waymo公司主导的自驾车计画(Google self-driving car project)，
这套系统整合Google的街景服务(Street View)、摄影机、安装于车顶的Velodyne雷射测距
仪、连结一个后轮的传感器(测轮胎转速)以及车首雷达(测前车车速)。车顶雷射测距仪用
雷射光束建构周围环境的3D模型，搭配高解析地图提供的资讯来为车辆导航。车辆在行驶
过程中会依照地图提供的速限行驶，并透过传感器保持与其他车辆的距离，另外驾驶可透
过踩煞车或转动方向盘的方式，来收回控制权(类似现在许多车辆配备的巡航模式)。
俄罗斯网络龙头企业Yandex准备利用人工智能 (机器学习、电脑视觉与神经元网络) 和地
图绘制领域的成果推动自动驾驶技术的研发。它与卡玛斯卡车制造商(KAMAZ)和俄罗斯国营
车辆研究所(FSUE ?NAMI?)合组商业联盟，计画在未来研发并量产一系列自动驾驶的城市
迷你巴士、出租车与卡车。然而俄罗斯法律尚不允许没有驾驶的车辆上路，因此其实际研
发期程仍有待观察。
整体来说，自驾技术为近年来军事、汽车与人工智能科技发展优先的一环。
由于，加入人工智能的自驾技术将颠覆汽车及交通运输等行业，欧美等国为抢食商机，
已陆续开放上路测试申请，商用及普及亦指日可待。有鉴于此，
值得政府投入资源扶植国内企业研发并打入国际供应链。