人工智慧在自動駕駛車的作用

作者 : Anton Hristozov，軟體工程師/研究員
2020-10-12

自動駕駛車輛(autonomous vehicles)在農業、交通運輸和軍事等領域開始成為一種現實，很快地我們也將會看到它應用於一般消費者的日常生活中。

自動駕駛車輛根據感測器資訊和人工智慧(Artificial Intelligence；AI)演算法來執行一些必要的操作，因而需要收集資料、規劃並執行行駛路線。而這些任務，尤其是規劃和執行行駛路線需要非傳統的編程方法，這就有賴於AI中的機器學習(Machine Learning；ML)技術。

自動駕駛車輛仍有許多任務面臨巨大的挑戰，必須採用更先進縝密的方法來解決。取代人類的認知和運動能力並不是一件容易的事情，還需要持續多年的努力。AI還必須解決各種不同的任務，才能夠實現安全和可靠的自動駕駛。

宅經濟下，你需要知道電競週邊整合方案

本文將介紹讓自動駕駛車得以實現的AI應用，並提出其所面對的挑戰以及至今取得的成就，另外也探討了相較於傳統軟體的AI本質差異。在後續的文章中將進一步討論在自動駕駛領域進行開發、測試和部署AI技術的特定挑戰。

自動駕駛車的AI分析

自動駕駛車是汽車產業中成長最快速的領域，而AI則是自動駕駛車中最重要和最複雜的組成部份。圖1所示為典型的自動駕駛車組成。

自動駕駛車對於傳送即時數據的感測器數量，以及對數據進行智慧處理的需求可能會非常龐大。而AI主要被用於現代汽車的中央單元以及多個電子控制單元(ECU)中。

由於AI已在機器人等眾多領域中得到應用，它自然成為自動駕駛的首選技術。結合AI和感知等技術承諾可提供更安全、更具確定性的行為，從而帶來燃油效率、舒適性和便利性等優勢。

開發像自動駕駛車這樣複雜的AI系統面臨諸多挑戰。AI必須與多種感測器互動，並即時使用數據。許多AI演算法都是運算密集的工作負載，因此很難搭配使用記憶體和速度受限的CPU。現代車輛是一種即時系統，必須在時域中產生確定性結果，這關係到駕駛車輛的安全性。諸如此類的複雜分佈式系統需要大量的內部通訊，但這些內部通訊通常易於造成延遲，從而干擾AI演算法做出決策。此外，汽車中執行的軟體還存在功耗問題。運算越密集的AI演算法消耗功率也越多，尤其是對僅依靠電池充電的電動車(EV)而言，這會是一大問題。

在自動駕駛車中，AI用於執行多項重要任務。其主要任務之一是路徑規劃，即車輛的導航系統。AI的另一項重要任務是與感測系統互動，並解讀來自感測器的數據。

很顯然地，提供一套完整的解決方案來取代人類操控駕車的是一項艱鉅的任務。因此，製造商們開始將問題劃分為更小的部份，並逐一地解決，以期透過小幅進展最終實現完全的自動駕駛。業界一直不乏新創公司或具顛覆性的公司試圖解決所有的自動駕駛問題，並曾誓言要在2020年實現完全自動駕駛車上路。如今看來，現實顯然更複雜得多了，AI本質上存在的一些問題帶來了很多障礙。

隨著AI的發展與完善，我們將越來越接近具有安全且自主行駛的交通運輸願景。在那之前，我們必須展開長時間的開發與測試，而最終是否採用則取決於消費者的信心以及市場驅動力。儘管比預期費時更長，但一切終會發生。

需求與要求已經出現了，技術也幾近完備。其實際應用可能或快或慢，這完全取決於法規要求。分階段實施是可行之道，從比較簡單和更具確定性的用例開始，例如先在已知環境中導入自動駕駛。如果僅在具有較少未知的特定條件下行駛自動駕駛車，則可以充份緩解所使用的演算法壓力。

自駕車中的AI應用

感測器數據處理

自動駕駛車輛在運行期間，無數的感測器為車輛的中央電腦提供了數據，包括道路資訊、道路上出現的其他車輛資訊，以及如同人類感知般地偵測到任何障礙物的資訊。有些感測器甚至可以提供比普通人更好的感知能力，但要做到這一點就需要智慧演算法，用於理解即時產生的數據串流。

智慧演算法的主要任務之一是檢測並辨識車輛前方和周圍的物體。人工神經網路(ANN)是用於該任務的典型演算法，也稱為深度學習，因為神經網路包含許多層級，而每個層級又包含許多節點。圖2顯示了這種深度神經網路，不過在實際的神經網路中，其節點數和層數可能更多。

為了分類物體，視訊輸入分析採用機器學習演算法以及最可行的神經網路。由於我們有多個不同類型的感測器，因而必須為每個感測器配備專用的硬體/軟體模組。這種方法允許平行處理數據，因此可以更快做出決策。每個感測器單元都可以利用不同的AI演算法，然後將其結果傳達給其它單元或中央處理電腦。

路徑規劃

路徑規劃對於最佳化車輛行駛軌跡並產生更好的交通模式非常重要。它有助於降低延遲並避免道路擁堵。對於AI演算法來說，規劃也是一項非常適合它的任務。因為這是一項動態任務，可以考慮到很多因素，並在執行路徑時解決最佳化問題。路徑規劃的定義如下：「路徑規劃讓自動駕駛車輛能夠找到從A點到B點之間最安全、最便捷、最經濟的路線，它利用以往的駕駛經驗協助AI系統在未來作出更準確的決策。」

路徑執行

路徑規劃好之後，車輛就可以透過檢測物體、行人、自行車和交通號誌來掌握道路狀況，透過導航到達目的地。目標檢測演算法是AI社群的主要關注點，因為它能夠實現仿人類行為。而當道路情況不同或天氣條件變化時，挑戰就來了。許多測試車輛發生事故都是由於模擬環境與現實環境的條件不同，而AI軟體若接收到未知數據，很可能會做出無法預測的反應。

監測車輛狀況

最具前景的維護類型是預測性維護。其定義如下：「預測性維護利用監測和預測模型來確定機器狀況，並預測可能發生的故障以及何時發生。」它嘗試預測未來的問題，而不是已然存在的問題。從這方面來看，預測性維護可以節省大量的時間和金錢。包括監督學習和無監督學習都可用於預測性維護。其演算法能夠根據機載和機外數據來做出預測性維護的決策。用於該任務的機器學習演算法屬於分類演算法，例如邏輯迴歸、支援向量機以及隨機森林演算法等。

收集車險資料

來自車輛的數據記錄可以包含有關駕駛員行為的資訊，而且這些數據可以用來分析交通事故，也可用於處理車險理賠。所有這些都有助於降低汽車保險的保費，因為具有更加確定的安全性與保證。對於全自動駕駛車輛來說，賠償責任將從乘客(不再是駕駛人)轉移到製造商。而對半自動駕駛車輛來說，駕駛人仍可能承擔一部份責任。

要證明這一類的情況將越來越依賴於車輛AI系統所擷取到的智慧數據。來自所有感測器的數據會產生巨量的資訊，隨時保存所有數據可能不切實際，但是保存相關數據的快照，似乎是獲得證據的折衷方法，這些證據可用於特定交通事件的事後分析。這種方法類似於黑盒子保存數據的方法，可以在發生碰撞事故後根據其中的數據進行分析。

附圖：自動駕駛在農業、交通運輸和軍事等領域開始成為一種現實，很快地我們也將會看到它應用於一般消費者的日常生活中...
圖1：自動駕駛/連網車輛。（來源：Lentin, 2017）
圖2：深度神經網路示意圖（來源：Beachler, 2019）。

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20201012ta31-role-of-ai-in-autonomous-vehicles/?fbclid=IwAR3ynFHau_8Podk-XKuJWJnvDbxUOR_TeNH-HWNiv7qOHV8LDTQAKVI3HmY

親愛的大家晚安啊～話說我去給電瓶車上牌啦！真沒想到我會在大陸做這事，感覺有點神奇。

所謂電瓶車呢，類似台灣的GOGORO，或著是輕型機車。
臺灣的機車是吃油的，大陸的電瓶車是吃電的，並且輕巧很多。

一、我買的這台電瓶車
三、我的上牌過程
三、為什麽要買電瓶車and上牌？

以下內文

－－－－

一、我買的這台電瓶車

■雅迪、輕型電動車、電動自行車
■2200人民幣，約新臺幣9240
■出廠時速25公里，升速到35；電池續航40公里，5小時充滿
■出廠裝置：車、前車框、電池、電池殼、充電器
■附贈：保修、丟車險、大鎖
■加購配件：速度控制器160、電瓶車棉被30、手機支架10，幣值人民幣

騎起來的感覺喔：
1.冷、慢，然後很震～不騎電瓶車你不知道，原來地這麽不平。
2.四環外的車況真的是亂七八糟，各種車輛擠在路上隨心所欲，非常耗心力。
3.沒有側柱好不方便，但比機車輕多了；我挪家裡的小機車要用拖的，電瓶車用挪的
4.能夠自由自在到處跑跑的感覺還是很棒的

我買電瓶車就是想探索下五環外的世界，現在我覺得很可以！
至於更遠的地方嘛～我想著買一台電動滑板車呢，帶著它搭到昌平縣城去，然後附近逛逛感覺也很不錯～

－－－－

二、上牌過程

1.帶著發票、合格證、身份證件，騎車到車管所
2.在門口先對車拍個照
3.在7號窗口交出所有文檔，出示照片，得到表格
4.填寫好表格、找工作人員看車，拿號
5.等待叫號
6.拿到車號牌、車牌證、螺絲釘
7.拜託車行把牌子給釘上去

加上移動，全程大概耗時兩個小時。我是抱著「參觀車管所」、「體驗上牌」的心情去的，所以覺得挺好玩的。

車管所人是真的多，但辦事效率也很快，我這一串下來雖然流程多、但每個流程之間都沒有等很久

它給的螺絲釘還滿精緻的，螺帽上還刻著「京」字，還滿可愛的～

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三、為什麽要買電瓶車and上牌？

當時我在找「探索世界的工具」時，有這幾種方案：

1.買全新的品牌電瓶車＋上牌
2.賣二手的電瓶車，臨時牌用三年
3.淘寶買續航高、速度快的代駕車，不上牌

3.淘寶買續航高、速度快的代駕車，不上牌
出了問題找不到人解決，不上牌後患比較多，這條路不考慮。

2.賣二手的電瓶車，臨時牌用三年
我先嘗試了這條路，那台二手車太醜、太不好用了，退回去了。

1.買全新的品牌電瓶車＋上牌
後來呢，我在實體店面買了一台新車，為什麽呢？
■實體店：
有問題能找到人解決，而且後來也的確幫了我很多小忙，比如說沒電了從五環外到四環來幫我換電池、回家的路上沒電了在店裡充電、裝車牌之類的各種小事

■新車：
我想正兒八經體驗一把「大陸最大的電瓶車品牌」出產的新車，騎著是什麽感覺？

■上牌：
我在大陸住久了有種感覺－－但凡它開始控制的，長期都會稀缺。雖然不知道五年後我在哪裡，但我還是按照規定去上牌吧。

－－－－

大概就是這樣啦～嘛，
2004年，我在高雄得到了媽媽給我的機車、考了駕照，
2019年，我在北京自己作主買了電瓶車，給電瓶車上牌。
嗯...好長的15年，我這樣算是長大了嗎？

其實還想寫大陸電瓶車的一些事，但篇幅限制下次再說吧！

📢📢📢【時代力量中壢區立委參選人林佳瑋記者會會後新聞稿】

「外送平台事故頻傳 嚴查開罰假承攬」 上個連假即發生兩起外送平台的送貨員，於送貨途中發生事故不幸過世的意 外，今天又發生 lalamove 平台送貨員撞傷路人的意外。雖然昨天勞動部看似快 速的「個案認定」兩起死亡車禍的員工，屬於僱傭關係，但事實上，勞動部的行政怠惰，正是導致這兩起悲劇發生的原因。時代力量立法委員徐永明及桃園 市中壢區立法委員參選人林佳瑋今日共同召開記者會，要求勞動部應該要負起 更多的責任，並且防止外送平台業者發展更多規避的方式。

徐委員指出，近日美食外送平台外送員交通意外頻傳，甚至在國慶連假期間接 連發生美食外送員在外送途中車禍身亡事故。昨日勞動部終於認定國慶連假身 亡的兩位美食平台外送員與業者間是僱傭關係，但至今國內兩大美食外送平台仍未做出回應。

徐委員質疑，美食外送服務已發展一段時間，但過去勞動部進行勞檢時，美食 平台業者不是拒絕勞檢，就是遲不提供相關資料，最後勞動部往往是開罰 3 萬 元了事。林佳瑋補充表示，7 月 12 日勞動部曾經針對汽車貨運業發動專案勞動 檢查，當時 Foodpanda 就有拒絕勞檢的紀錄，隨後台中市政府進行勞動檢查， Foodpanda 也再度拒絕勞檢，顯見 Foodpanda 根本就是拒絕勞檢的累犯，但最 後都只有罰款最低金額三萬元。

林佳瑋表示，身著具業者標記的背心、裝載具業者標記的餐飲箱，未在有限時 間內完成就受到處罰的獎懲制度、上線規定等等情況，都反映出外送員受到一 定程度的雇主指揮監督，符合「僱傭制」的態樣。因此，除了 14 日才被勞動部 認定的 Foodpanda、UberEATS 外送平台，Lalamove、deliveroo(戶戶送)、拉拉木 (GoGoVan)等等尚有諸多現在營業、甚至未來新創的公司都有需要勞動部持續追 縱認定，而不是等到傷亡慘重才來做。

林佳瑋指出，今年 8 月，勞動部邀請 11 家有食物外送員的事業單位，進行「食 物外送員作業安全保護事宜」會議，然而其中三大公司 Foodpanda、 UberEATS、Lalamove（啦啦快送）聲稱是承攬制拒絕遵守任何規範。林佳瑋認 為，甫於 10 月 2 日訂定的「食物外送作業安全指引」，對於發生事故的這兩大 業者沒有任何約束力。偏偏要等到發生了死亡車禍，勞動部才加速認定僱傭關 係的認定。


林佳瑋也提到，勞動部從 5 月份到現在，還是沒有提出判斷「偽裝承攬」的原 則，都是要用個案認定，必然緩不濟及。業者 Foodpanda 甚至連今年 7 月 12 日的「勞動部汽車貨運業專案檢查」、「台中市勞工局勞動檢查」都採取惡意拒絕 的態度，顯然勞檢 3 萬元的罰金對業者不痛不癢。這樣的情況若不盡快改善， 無疑是迫使勞工必須自行訴訟救濟，才能處裡勞健保、職業災害責任歸屬及組 織企業工會的權益。

最後，針對目前有平台業者開始發放風聲，使得外送員擔心，是否會因為被認 定僱傭制，導致既有的薪資福利下降，或是不能兼職。林佳瑋說明，第一，業 者不能單方面對外送員有各種限制，例如不能兼職、制服跟車身要有企業識 別，但是卻不給予僱傭關係應有的各種保障，例如勞保和勞工退休金。第二， 法律上並沒有限制僱傭制度的員工不能兼職，例如勞保局就表示過，有兩份以 上工作的員工，兩份公司都應該要提供勞工保險。


記者會上的李先生，曾經擔任各大外送平台的外送員，例如 ubereats、 Foodpanda、lalamove，共計有兩年四個月的經驗，他表示，他算是工作時數比 較短的員工，但也要工作 7-9 小時，更多外送員甚至工作 9-13 小時，而當平台 分配工作時段之後，他也沒有辦法任意拒絕這個時段的各種工作任務，也必須 穿著平台識別的衣服和保溫箱。這些都顯示出僱傭制度的特色。


桃園市產業總工會秘書長葉瑾瑜，則以自身協助高爾夫球場桿弟的案子為例， 認為勞動部僅以個案認定兩名事故死亡的外送員屬於僱傭關係，將無法全面保 障外送員勞工權益。高爾夫球場桿弟這個職業早在民國 87年納入勞基法，並有 多個高爾夫球場遭法院判定與桿弟有僱傭關係，然而直至今日全台 62家高爾夫 球場，僅剩東華球場的桿弟是僱傭制，其餘高爾夫球場皆持續以『假承攬』規 避雇主責任。

甚至後續高爾夫球場的做法，是聯合起來要求桿弟選擇『維持承 攬制度，維持薪水每月 6至 7萬元』，或者『重新簽訂僱傭契約，年資重新計 算，月薪降至 3萬元』。而今天外送員勞雇型態的爭議，勞動部不應重蹈覆轍， 應全面認定僱傭型態與承攬型態的區別，並且要求平台也者不得以片面降低勞 動條件的方式，讓外送員被迫選擇繼續以承攬方式進行。


徐委員認為，勞動部應針對美食外送平台外送員相關權益進行專案報告。徐委 員也呼籲，應公開各大美食外送平台外送員勞動條件，以提供消費者選擇勞動 條件較佳的業者。


時代力量中壢區立委參選人林佳瑋提出五項訴求：

1️⃣勞動部應確認所有外送平台業者與員工之僱傭關係，持續追縱公布「假承 攬」外送平台業者名單，不該只是個案認定。

2️⃣勞動部應打擊「偽裝承攬」、惡意拒檢的業者，應依勞動基準法連續並重罰違 法業者。

3️⃣勞動部應輔導業者設置職業安全衛生委員會，支持外送平台員工有組織企業 工會之權利。

4️⃣勞動部跟桃園市政府應協助外送平台員工法律扶助，並協助申請桃園市勞工 權益基金的救濟。

5️⃣業者不得以僱傭制為由，片面降低薪資福利。

新聞聯絡人：王先生 0919-251061

參考資訊：
➡防止假承攬 勞動部研擬認定原則（工商時報：2019 年 5 月 10 日）
https://reurl.cc/1Qe1eD
➡外送員危險性高 途中魂斷車禍沒保障 員工屬兼職部分公司無勞健保.車險（三立新聞 台：2019 年 6 月 13 日）
https://reurl.cc/oD077D
➡颱風天禁止外送！勞動部與業者達共識 將制定「行政指導」（風傳媒：2019 年 8 月 30 日
https://reurl.cc/4gQoo3
➡擬定食物外送員安全規範 勞動部：承攬雇傭實質認定（焦點事件：2019 年 9 月 3 日）
https://reurl.cc/W4DGGD
➡食物外送作業安全指引出爐 派單須先風險評估（中央社：2019 年 10 月 3 日）
https://reurl.cc/e5XDDQ
➡美食外送平台屬汽車運輸業 交通部：須負安全管理責任（自由時報：2019年 10月 14日）
https://reurl.cc/zyAYYa
➡外送釀禍沒保障？交通部：雇主須負安全管理責任（中國時報：2019年 10月 14日）
https://reurl.cc/yyk772

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08:11 : 吃到飽退場的只有「綁約優惠」，實際上還是會持續有 NT$1,199 另購性能方案的選擇！
不過也不是一定吃得飽，因為有一條但書：
(1)每月總里程超過 1,600 公里達連續 2 個月；且
(2)用於包括：快遞、物流、租賃 (長租 / 短租)、客運載客、旅館 / 民宿、餐飲外送等服務時，
Gogoro Network 得將使用者移出「騎到飽方案」，使用者不得拒絕，...

看來 Gogoro 就是要懲罰吳柏毅和熊貓運匠呢

現在路上看到別人騎 Gogoro 都像吃飯喝水一樣，身為科技媒體也需要來一輛，就選了甚少人騎的 S3 ABS 款。這個貼背性能和壓車靈活可是歷代之最，ABS 煞車手感也是 SBS 比不上的。
如果單純環保愛地球那大可不必，因為換算下來花費比油車高貴得多，組裝外觀用料也是明顯落差，月租費則是真的要計算給你看，影片裡面都有就給大家參考。

話說回來 Viva Mix Superfast 款最近很香，馬力大又有彩色儀表板；稍微看了一下規格，彩色儀表板、皮帶傳動是最香的地方，爬坡扭力和馬力稍微弱一點，價格則是差不多。 對我這種飆到極限的科技飆仔來說還是 Pass 了。

講回來行車記錄器，主要就是感光元件、解析度幀率、儲存格式在做選購依據啦。最近吵得厲害的安全帽固定突出 5mm 以內是有點爭議，好在機車法官就是內裝接電式。

過來人告訴你，行車紀錄器真的很重要，我們 Vivi 去年租車去音樂祭直接被撞後不理，一萬塊就這樣飛了 可憐哪 ¯\_(ツ)_/¯

同是被三寶荼毒的苦命人，幫你們爭取到了獨家優惠，現在輸入科技狗折扣碼『3CDOG64G』就送 64G 記憶卡！原本加購可是要花 NT$400 滴，不用謝了 🤗
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全文評測
➥ https://3cdogs.com/2021/07/06/motoj/
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::: 章節列表 :::
➥ 車體解析
00:00 哪裡環保？
00:31 外觀設計
01:31 動力煞車
02:39 型號分析

➥ 行車記錄器
03:19 選購要點
04:49 moto J Q-7
05:38 選手比較
06:00 無線傳檔

➥ 資費計算
07:05 資費計算

➥ 最後總結
08:33 心得總結


::: Gogoro S3 ABS 規格 :::
尺寸規格：1,890 x 740 x 1,110mm
軸距座高：1,316mm / 770mm
重量規格：102kg (無電池) / 119kg (含電池)
置物空間：26.5L
儀表板：​​正顯背光單色液晶
最大功率：7.6kW @ 3,000rpm
最大馬力：10.18hp @ 3,000rpm
最大扭力： 26 / 213Nm @ 0 - 2,500rpm
爬坡能力： 30% ( 17° ) : 40km/h
20% ( 11°) : 50km/h
10% ( 6° ) : 70km/h
傾斜角度：左：41° / 右：45°
單次續航： 約 170km ( 定速 30km/h )
動力系統：G2 鋁合金水冷永磁同步馬達
速度模式：電子油門 / 電子倒車鍵 / 油封鍊條
加速模式：智慧模式 / 標準模式 / 競速模式
煞車系統：油壓碟煞 / ABS 防鎖死煞車系統
碟盤規格：前 220mm 打孔碟 / 後 190mm 打孔碟
卡鉗型式：前 雙活塞 / 後 單活塞
輪胎規格：前 100 / 90 - 12 ( 59M ) / 後 110 / 70 -12 ( 53M )
前後輪胎：Maxxis MA-EV 高抓地力雙能胎
燈光系統：Class - C LED 頭燈 / LED 方向燈、尾燈組

::: 機車法官 moto J Q-7 規格 :::
處理晶片：晨星 SSC8339D
鏡頭構成：6G 全玻璃鏡片 f/1.8
解析幀率：1080P30fps
鏡頭畫素：200 萬畫素
錄影視角：DFOV 135°
錄影格式：2 分鐘循環錄影、TS 格式
記憶卡支援：最高 128GB microSD C10 / U1 / U3
供電方式：12V 轉 5V = 1.5A
防水係數：IP67
感測元件：三軸感應器
防水麥克風：Yes
無線傳輸：Wi-Fi
時間註記：App 校正 日期時間
拍照功能：App 控制
重量規格：50g
原廠保固：一年
建議售價：NT$5,500


不要錯過 👉🏻 http://bit.ly/2lAHWB4


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