Audi A4 S line賞車活動
自從疫情開始後
很多大小型活動就幾乎取消
還好台灣疫情控制的還不錯
大家也都按照規矩帶口罩😷
讓活動又陸續開始進行

今天下午兩點
來北投參加奧迪賞車活動
這應該是我看這麼多品牌車以來
來奧迪賞車應該不到三次？！
看來奧迪前幾年負面評價
的確有影響到很多人的買車意願？

觀察下來
業務態度一直還不錯
業務有清楚介紹這款與同級車差異
個人看起來認為
這次推的S line 跟之前差異不大
外觀和內裝有做一點改款
內部的狀況也跟同級款差不多
螢幕的確有比較大
但不會擋到視線
前座跟其他車款沒太多差異
後座由於座椅有特別做傾斜
做起來舒適腿部也算寬敞

雖然之前某款奧迪車
被很多車主抱怨一大堆問題
但據業務回應
奧迪總部這幾年
已針對過去一些問題調整過
業務表示
這方面負面評價也少很多！

至於周邊配件商品就因人而異
大家有機會還是可以稍微逛逛

再來就是
每次來參加汽車相關活動
都還是不免俗的特別贈送帽子
果然是每家品牌賞車必備贈品

👉🏻如果單純論活動的感受上
個人還是喜歡賓士的氣氛
有種VIP被服務的尊榮感
食物贈品豐富也很不錯
但可能因每個級數的族群不同
有些活動彼此會有一點距離感
不過或許這也是特定族群
想要的獨立空間和舒適服務

雖然活動普普食物普普
但這家奧迪有一個優點
每個服務人員專業耐心說明
而且每位近人親和力十足

不得不說每家賞車活動
還是各有自己的特色
當然重點還是汽車本身為主🤣

最後！我想我身邊的男性友人們
你們應該都比我更了解汽車🚗
所以喔比較想聽你們分享心得😜
有機會換你們分享一下
交流交流🥰

以上是個人不專業觀察分享🤣

#audia4 #奧迪 #小改款 @ 奧迪北投營業所

史丹佛最新研究顯示：自動駕駛汽車竟然也能甩尾！

杜晨 / 何渝婷編譯
2019-12-25 14:30

輪胎膠皮和柏油地面的劇烈摩擦，產生的白煙幾乎籠罩了整個跑道。

一輛銀色的汽車，高速穿行在由橘色路樁定好的跑道區域內。

它以極其精確的姿態控制，穿過了這條蜿蜒曲折且十分狹窄的跑道！

一切不得不令人感慨：坐在方向盤後的，究竟是日本的山道元祖土屋圭市，還是美國的甩尾大神布洛克（Ken Block）？

都不是。

事實上，駕駛著這台1981款DMC DeLorean的，並不是真人，而是史丹佛大學開發的自動駕駛系統......

你沒有聽錯：自動駕駛汽車，已經可以實現精確的甩尾了。

即便在失去抓地力的前提下，自動駕駛系統仍然可以進行精確的控制。

這台DeLorean穿行於狹窄的跑道中，卻沒有誤觸任何一個路樁。如果你看過著名的Gymkhana系列影片，可能會對這樣的駕駛模式感到熟悉。

然而，即便是已經親自出演十多部Gymkhana影片的Ken Block本人，對賽道和車體掌握的精確程度，似乎也無法達到史丹佛大學這台自動駕駛汽車的程度.....

也難怪，團隊拿著這條自動駕駛甩尾影片給一些職業甩尾賽車手看，這些車手紛紛表示：「感覺要失業了！」

2015年，史丹佛大學動力設計實驗室的教授Chirs Gerdes不知道從哪找來了一台1981款DMC DeLorean。

沒錯，就是著名科幻電影《回到未來》裡的那台汽車的原型。

Gerdes教授帶著幾個自己的學生開始改裝這台神車，過程中也得到了自動駕駛創業公司Renovo的幫助。團隊還把這台車取名叫Multiple Actuator Research Testbed for Yaw control（偏航控制多執行器研究試驗台），簡稱MARTY。

因為《回到未來》的原因，再加上DMC公司本身的傳奇故事，DeLorean在汽車歷史上留下過濃墨重彩的一筆。然而，除了光環加身之外，這台車實際上毫無任何特色可言。

因此，團隊所作的第一件事，就是把這台車拆了個乾淨，包括發動機，換進去一套電池、電機和傳動系統等，把這台DeLorean變成了名副其實的「電動車」：

然後，團隊進一步加裝了控制系統。包括油門、剎車和方向盤控制等等，全部都是由電腦完成的。

下面這張圖展示了改裝的主要內容，從左到右、從上到下：

拆除了原本2.8升排量卻只能輸出130hp的燃油發動機，換進了一台 7,000牛頓米（N·m）的電動機——轉換到制動馬力至少也有400hp左右？

雙GPS天線用於追蹤汽車的位置，可以精確到1吋。車載系統正是通過GPS定位來確定自己的位置。也就是說，MARTY的自動駕駛，並不是普遍意義上的機器學習，而是一個更簡單的、邏輯驅動的自動駕駛。

電腦控制的轉向系統，不到一秒的時間，即可從一個方向的極限轉到另一個方向的極限，而且控制極其精確，這也是為什麼這輛自動駕駛汽車可以實現更精準的甩尾控制。
電動剎車系統，可以進行精準的剎車控制。

訂製的懸掛系統，滿足甩尾時對輪組產生的極限壓力。

甩尾和正常駕駛是兩種完全不同的駕駛方式。當我們正常開車時，汽車會朝著打輪的方向前進。而且，正常開車需要輪胎保持抓地力，因為失去抓地力就意味著駕駛者失去對汽車的控制，很容易導致事故發生。

而在甩尾時，一切和正常駕駛幾乎都反過來了：汽車的前進方向實際上和打輪方向完全相反。而且在甩尾時，車手必須在失去和獲得抓地力之間找到一種平衡，使得輪胎在賽道上打滑，卻也能提供足夠的力量將車往前推。

同時這一力量又必須和前輪的角度形成一個平衡，使得車輛不會因為轉向過度而偏離前進的方向：

對於真人車手，他們需要用眼睛去看發動機轉速表，耳朵去聽發動機、輪胎摩擦的聲音，用身體去感受離心力等等。在很大程度上，車手是通過自己的意識去感知的。

任何人都可以猛踩油門讓輪胎失去抓地力，但掌握精確的控制，從而讓車輛在一種「可控的失控」下完成精彩的甩尾過彎，需要日積月累的訓練。

而這一切對DeLorean似乎更加簡單。為什麼這麼說？因為它可以直接從車載電腦和傳感器中讀取數據，從而做出精確的操控。

操控車載系統顯示了車輛目前的速度、各輪的當前扭矩數值、前輪的轉向角度，以及車輛的前進方向和車身之間的偏航角度 (yaw) 等關鍵數據。

史丹佛團隊決定向Ken Block的Gymkhana系列影片致敬，將用來測試的這條賽道命名為MARTYkhana。這條賽道總長大約1公里，路線專門設置用來考驗和展示系統的精確性。

有了數據的幫助和電腦系統的加持，MARTY可以實現令人難以置信的精準過彎控制。下圖中，MARTY進行了一個從向左到向右甩尾的快速切換，穿過狹窄的門，卻沒有碰到障礙本身：

下圖中，賽道從一個大直徑的橢圓進入一個小直徑的圓形，MARTY的對油門、剎車和轉向角度控制，禁得起考驗，畫出了一道完美的螺旋白煙。

一些職業甩尾賽車手和工程師給了MARTY很高的評價。

2015年Formula DRIFT世界冠軍Fredric Aasbø指出，MARTY做了幾個難度非常高的transition（從一個彎形到另一個彎形的轉換），「在這種操控上，機器人可能會比我們人類做得更好。」

Papadakis Racing的隊長Stephan Papadakis表示，從影片裡可以看出，車輛的動力總成設計和安裝，以及自動駕駛系統的程式碼，令他印象非常深刻，特別是「可重複性」，也即MARTY每次穿過同一個彎形所採用的姿態，都一如既往準確無誤。

看這架勢，莫非史丹佛大學要出師Formula Drift了？

還好，並不是......

實際上，團隊進行這項研究的目的，是幫助未來的自動駕駛汽車更加安全。

現在的自動駕駛汽車已經挺安全了，主流公司公布的數據顯示事故率遠遠低於真人駕駛。然而這個結果建立在相對更安全的測試環境下，往往不包括（或者只包括極少量的）雨、雪或極端天氣。這也是為什麼在自動駕駛汽車測試過程中，一旦發生緊急情況，安全駕駛員必須接管。而在這類情況下，真人的應對能力往往比電腦更好。

如果道路因為雨雪和低溫導致結冰，如果道路上有大風，別說自動駕駛汽車，真人司機也很難保證絕對安全。

史丹佛大學團隊大改這台DeLorean，讓它去甩尾，目的就是研究自動駕駛汽車在失去穩定性的極端狀態下，應該如何自我控制。

這次的MARTYkhana，除了做出了一部令人血脈噴張的甩尾影片，更重要的意義在於獲得了大量關鍵的測試數據。

團隊成員Jonathan Goh表示，「通過甩尾，我們讓自動駕駛進入到最為極端的環境當中。如果我們能夠在最不穩定的場景中實現自動駕駛，其他的一切都迎刃而解了。」

圍繞這台改裝電動甩尾DeLorean，史丹佛大學團隊已經發布了相關的研究論文，題為Toward Automated Vehicle Control Beyond the Stability Limits: Drifting Along a General Path（朝著超越穩定極限的自動駕駛控制邁進：沿著一般道路甩尾）。

團隊也發布了更多的影片，展示MARTY在酷炫的甩尾背後，一些重要的研究思路和啓發：

這已經不是Gerdes教授的團隊第一次跟賽車打交道了。幾年前，他們改裝了一台奧迪TT，送到賽道上測試，實現了超越真人車手對於剎車和過彎路線的控制。

他們還把自動駕駛汽車送到過派克峰登頂計時賽 (Pikes Peak)，堪稱自動駕駛賽車界的第一團隊了。

附圖：（Fredric Aasbø, 2015 年Formula DRIFT世界冠軍）
（穿過障礙，有如「蜻蜓點水」一般輕盈）

資料來源：https://news.knowing.asia/news/f495f331-52bd-4552-b01f-a4a5d310699c?utm_source=dable

最懂無人駕駛的台灣人　詹景堯：自駕車不會跳躍式成長

NOWnews今日新聞 (2019-11-05 22:05)

隨著世界各國5G服務逐漸問世，搭配的應用如自動駕駛、人工智慧也加速前進，三者互相支援，卻也互相牽制，這場「三人兩腳」的競賽，將呈現何種賽局？

以Alphabet（谷歌母公司）為首的科技巨頭，以及各大傳統車廠紛紛投入自駕車技術。其實，來自台大機械系、取得柏克萊大學博士的詹景堯，30多年來都堅守崗位研究自駕車技術，看盡產業和技術的興衰循環。他目前擔任柏克萊DeepDrive人工智慧自動系統研究中心主任，這裡是自駕車技術的研究重鎮。

矽谷一直走在網通技術的最前端，柏克萊又是全美人工智慧排名前3的大學。詹景堯的學術生涯可以說是自駕車技術的發展史，對於技術發展、企業競爭力有第一手的觀察。詹教授目前參與交大人工智能計畫的自動駕駛部分。以下為《財訊》專訪詹景堯的問答內容。

問：30多年前你為什麼選擇研究自駕車？回溯技術發展的歷程，有哪些觀點可以分享？

答：我在柏克萊拿到博士後，在美國工業界工作幾年，回到柏克萊做先進研究。1995年美國政府推動車輛自動化，學術界、工業界都有參與，我們當時就做到8輛轎車排成一直行，行駛在高速公路，只有第一輛有司機，後面都不需要司機，跟著前進。

當時是以車輛全自動行駛作為訴求，但科技距離商業化太遙遠，幾年後政府不再資助，研究的方向就轉向比較短期可以實現的技術。10幾年前美國國防部先進技術中心舉辦了自駕車挑戰賽，把風潮帶起來，鐘擺又擺回來，那時，谷歌（編按：此處指母公司Alphabet，以下同）找來卡內基美隆大學，成立Waymo全力投入，也帶動汽車、科技業全力投入。

研究自駕車技術這麼多年，我有幾個觀察，首先是鐘擺效應，我們在20幾年前已經做到level 4的技術，證明技術可行性，但是無法「落地」，一般消費者無法接受。政府說要把時間拉近一點，我們的研究回到level 1，等谷歌加入推動後，再朝level 4前進。科技發展也有鐘擺效應，一段時間過了，鐘擺擺過頭盪回來，等時機成熟又往前推進。

其次是大企業扮演的角色。當某項技術出來，實驗室證明可行後，還要等到像谷歌這樣的企業進來，投入金錢資源，把技術商業化，做到一個程度後，故事才會成形。此時，汽車業、科技業、創投都會進來，企業經營者的企圖心是很大的動能。

最後，在推動無人駕駛車的過程中，又出現優步（UBER）、滴滴這樣的公司，推動大家共乘、共享的觀念，也有幫忙。目前這些公司還在賠錢，因為司機的成本占收入的7~8成，如果只經營網路行銷，賺不到錢。企業還要去想如何降低成本，也催生了無人車。簡單講，過去10年共享車的趨勢，也推動了自駕車、無人車的風潮。

問：你認為自駕車的趨勢會如何發展？

答：雖然有很多報導說再過幾年，全部都是自動化車，我認為，這有一點不實際。

第1、汽車業不管要裝上什麼新的科技，大概都要10、20年，才會充分進入市場，汽車是龐大的產業，消費金額也大，要導入新科技，消費者願意付錢，時間要滿久，所以自動化駕駛一定拖好久，不是跳躍式的，不是說自動化很快、車廠會完蛋，這是沒有的事。

第2、自動化的程度，你可能看到展示無人車，這只是自動車的一種方式，如果你去問車廠或消費者，很多人無法接受自動化，就好比你走在街上，旁邊有機器人在走路，我想多數人還是不習慣。比較可能的情境是，汽車漸漸加入一些自動化功能，例如自動停車，高速公路上保持在一定的車道，這些功能看消費者的接受度，經過很多年後，自動化程度愈來愈高。如果要開到大街小巷，也不太可能百分之百自動化。

問：目前自駕車的參與者中，你覺得誰的勝算大？

答：無人駕駛車的技術谷歌最好，成功機率最大。我來選的話，第2名給通用，旗下自駕部門Cruise不錯（編按：Cruise目前估值約190億美元）。美國以外的企業以百度最好；歐洲車廠研發能力強，但投入無人車的力道沒有那麼強，像賓士、奧迪更重視的是多加一點自動駕駛，但還是由消費者自己來駕駛。

新進公司當中，例如以前在Waymo當技術長的Chris Urmson，出來跟特斯拉前高管Sterling Anderson合作，在2016年成立的Aurora Innovation，已經跟好幾家汽車公司有合作，成功的機率頗大。大陸也有好多小公司在做自駕技術，跟車廠有合作，雖然名氣不大，但都有實際產品問世。

至於特斯拉，正反雙方的意見很激烈，執行長馬斯克是很特殊的人，如果他沒有再出事，公司會成功。他做很多事是傳統車商不敢做的，例如以軟體來提升汽車的駕駛能力，即使你的車子停在家裡，過一個晚上功能就升級了，OTA（Over-the-air，空中下載升級）是很特殊的服務，也會是很大的助力。

問：你認為特斯拉的電動車會持續領先嗎？

答：特斯拉的電動車評價有好有壞，尤其火燒車是負面的，但是電動車的趨勢不會變，可討論的問題是，要花多久才能占有一定的市場？趨勢對於特斯拉仍然有利。我個人覺得馬斯克的作風，有些愛吹牛、誇大其詞，但是特斯拉也會是贏家。

特斯拉的營運波折一定會持續，如果馬斯克出了問題，一定會有大公司出來買，10年前賓士就投了10%股權、豐田也有投資，特斯拉會繼續存在，至於到底會多麼成功？成功多久都可以討論。

問：台灣也積極想發展自動駕駛，你怎麼分析機會與風險？

答：台灣的市場小，企業做汽車有關生意，都是從2級供應商（Tier 2）下手，現在的自動駕駛、人工智慧能夠提供台灣新機會嗎？我覺得要思考2點，一是台灣有比較好的管道可以進入嗎？二是科技在車子的比率有提高嗎？

我覺得機會還是去營造出來的，像我們柏克萊DeepDrive研究室的一些資助廠商，幾年前都不存在，但卻可以從零到有，是企圖心的問題，機會在那裡，看你怎麼抓、怎麼布局。

DeepDrive研究中心是採會員制，每年年費30萬美元，目前還沒有台灣來的會員。贊助者可分幾類，一批是通用、福特、豐田、現代、本田等，都是汽車產業；其次是科技業，像索尼、松下、三星等；另外還有一大批是中國公司，像是百度、滴滴、美團、華為，但最近有些政治上的問題，和華為的合作已停止。

我想講的是，如果台灣覺得自駕車、人工智慧提供了產業新機會，這沒有錯，但最重要還是布局、有企圖心，找出可以鑽進去的路，才能抓住機會，不是說一個大浪來了，大家都抓住，要看你的布局。

就算是趨勢對於產業有利，最後還要回到基本面，企業的位置在哪裡？有沒有競爭力？為什麼認為台灣會比別人好，如果想清楚，機會就在那裡。

問：你認為未來的3~5年，自動駕駛會發展到什麼情境？

答：谷歌、優步都想做的無人車，3、5年後應該還是小規模的營運。不是我看不起谷歌，他的技術沒話講，目前也只有在亞利桑那州小規模營運，還有人用石頭攻擊自動車。

這表示，除了科技以外，還有民眾的接受度。如果在台北街頭，看到機器人走在你旁邊，可以接受嗎？這是因為信賴度不夠。

目前的自駕技術，大概以Level 2的市場穿透率會高一點，可以幫你控制方向盤、煞車和油門；Level 3已經滿難的，你可以滑手機，它幫你辨識環境，知道要如何做，如果遇到機器沒看過的情境，就需要把人叫回來接手，困難在於當你把駕駛人叫回來，他可以馬上接手嗎？可以馬上做正確的判斷嗎？車廠在這方面顧慮很大。總之，Level 3最困難就是如何合理或適時的叫駕駛回來接手。

附圖：▲詹景堯目前擔任柏克萊DeepDrive人工智慧自動系統研究中心主任。（圖／財訊雙週刊提供）
▲工研院與新竹市政府合作，共同推動自駕車，已於10月22日在南寮漁港上路，成為全台首輛在開放場域驗證的自駕車。（圖／財訊雙週刊提供）

資料來源：https://news.sina.com.tw/article/20191105/33214092.html

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很多人對車頂裝旅行箱評價非常兩極，通常都是旅行車裝得比較多，今天小紅也來嘗試近期流行的吸盤式車用旅行箱，重點是居然很多跑車都有使用！
來看看到底適不適合

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很久沒有拍開箱了
今天端上大家敲碗已久的賓士AMG
重點是一次兩台！
原廠 VS 暴力改 到底評價如何
各位趕緊看起來！

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說到紅旗這個品牌的車子，想必大家在心裏都有一個評價，我們不談其質量以及性價比等方面，單從其名稱就看得出來是一個民族感十分強烈的品牌。紅旗H5上市不久就受到了許多人的關註，其中有人說憑借其優越的價格，足以把寶馬奧迪比下去，真的是這樣嗎？