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【台灣醒報記者蔡岳宏台北報導】全球廠商競逐8千億無人車商機，但AI自駕車何時能上路？密西根大學教授彭暉12日於「台灣車輛國際論壇」上表示，電動自駕車受到電池續航力、光達感應器的發展所限，上路有難度。福特汽車亞太總部無人駕駛總監Patrick Lin指出，確保自駕車不會發生交通事故是關鍵。NVIDIA資深總監Simon See補充，若能增強AI深度學習的效率，自駕車的安全會更有保障。

因應智慧無人車的世界潮流，台灣車輛研發聯盟12日特別舉辦「台灣車輛國際論壇」，以「自動駕駛電動車」為主題。Simon See首先介紹AI對運輸、健康和製造產業的衝擊，他舉圍棋人工智慧程式AlphaGo 2.0為例，AlphaGo 2.0已經擺脫了監督學習，不再需要人類下圍棋的資料庫，僅僅通過「深度學習」就能自行發明創新棋譜。Simon See指出，AI對自駕車的重要性在於，藉由物體識別的學習，AI能防止自駕車與障礙物相撞。

「許多車輛的安全觀念在很久以前就具備，如防撞氣囊、防鎖死煞車系統等安全裝置卻需要20年才納入基本配備，AI自駕車可能也是如此。」彭暉表示，電動自駕車受到電池續航力、光達感應器的發展所限，硬體設備尚未達車規。光達是「光」和「雷達」的組合詞，為自駕車不可或缺的重要元件，透過光來測量距離，成為自動駕駛汽車的眼睛。「光達造價高，品質也不穩定，AI自駕車普及不易。」

Patrick Lin補充，美國交通部將自駕車以車輛操作、物體與事件的偵測反應等4標準，將自駕車分為0-5級，等級越高，AI掌控車輛的程度也越高。但Patrick Lin指出，除了硬體功能性的提升，安全是關鍵。另外，若自駕車發生意外，責任歸屬也是問題，尤其是等級3自駕車由人類和AI共同駕駛，責任歸屬不易，但若是等級5自駕車，汽車公司當然得負全責。

針對如何評估智慧自駕車的安全程度？Simon See表示，為防止各公司設立不同標準，世界應建立統一的自駕車考駕機制。彭暉補充，自駕車考試必須比人類駕照考試困難百倍，民眾才會有信任感，而且車輛與環境的互動必須法規化，例如顯示該車輛如何移動的資訊，讓民眾清楚如何躲避。

至於台灣廠商該如何融入AI自駕車產業，福特汽車無人駕駛總監Patrick Lin建議，「多嘗試就對了！」