AI解決塞車之苦
早上九點，上班族通勤時間，記者站在通往新竹科學園區、新安路與科技路十字路口旁，這是全新竹最塞車的路口之一。一碩科技副總經理連仲祺，指著紅路燈旁邊的一顆圓形鏡頭說「這顆是市場唯一搭載AI演算法的360度魚眼鏡頭，只要一顆鏡頭就能錄到所有路口，不像以往每個路口都要裝7、8支攝影機。」
這顆魚眼鏡頭有什麼作用？一碩員工拿著平板電腦給記者看，播放的影片是當下魚眼鏡頭錄到的路口車流量狀況。連仲祺說，魚眼鏡頭可即時辨識車種跟車子轉向，未來將把收集的資料交給交通控制，紅綠燈號誌將從固定秒數改成動態調整，最佳化該路段秒數，舒緩塞車狀況。
連仲祺強調，魚眼鏡頭辨識強項是「機車流」，符合台灣與東南亞國家交通文化，因此已前進菲律賓、越南落地，
AI有望成為三寶剋星
駕駛人怕塞車，也更怕台灣路上的三寶。目前各大車廠都配有「先進駕駛輔助系統（ADAS）」，例如車輛靠近或偏離車道時會警示駕駛者、前後方防碰撞等。不過傳統ADAS偵測靈敏度有限，「導入AI在ADAS上，希望提升可靠度、穩定性，比較能相信偵測的結果」交通大學電機學院副院長郭峻因說。
郭峻因帶領研究團隊2018年研發「嵌入式深度學習模型」，做到輕薄短小、省電可靠，放在任何車子想安裝的位置的系統，即時運算數據且做出決策，不再倚靠昂貴又厚重的GPU，也不同以往全部傳到雲端上處理的緩慢做法，目前已經有IC廠、系統廠、車廠等洽談商用。
為何AI偵測能力更好？郭峻因解釋，過往由人告訴電腦機車的特徵是什麼，不過假設大太陽下，機車某部分會被遮住，如果人沒有將此狀況告訴電腦，電腦便會判斷錯誤，但是生活中有太多例外狀況，人無法一一列給電腦學習。現在AI機器學習，只要把成千上萬的機車影像丟給AI，機器自動學習這些影像的機車有何共同特徵，往後無論遇到晴天或大雨大霧，機器都能準確判斷這是機車，而非其它車種。
「AI不只是辨識物件，還能預測分析物件行為」郭峻因舉例，包括蛇行、超車、機車亂鑽、行人穿越馬路等狀況，餵給AI學習，ADAS就能協助駕駛預測前方車子會不會蛇行，或是後方車子幾秒鐘後要超車，並且AI可以「持續學習」，不斷提升精準度，不會停止。
自駕車 大腦有賴AI
8月26日這天稱得上是今年台灣自駕車的重要日子，當天上、下午各有一場自駕車成果發表記者會。
「用我們台塑生產的貨車做自動駕駛，預計第一個先應用在台塑六輕廠區內的運輸作業」台塑汽車貨運公司董事長陳勝光在記者會致詞時開心表示。這輛台灣首台混合動力的自駕貨車由台大、明志科大、iAuto、台塑汽車貨運公司共同合作，改裝台塑貨運車，造價約百萬元。
參與計劃的台大機械工程系副教授李綱，研究載具「從自動化升級至智慧化」有十年之久，他相當有信心地說，這台性能堪稱第一，可在爬坡、人多的情況下行駛，即便在沙漠高溫地區，續航力也沒問題。這次的晶片、系統、次系統、整車廠都在台灣建成，希望打造自駕車產業鏈。
另一輛自駕車由財團法人車輛研究測試中心（ARTC）領銜打造，百分百MIT，80%的零組件由台廠供應，造價四千萬元。在固定或封閉的區域內，無須人為介入，車輛可完成駕駛。
自駕車技術不全仰賴AI，還需要光達、雷達、攝影機等偵測。李綱說，AI的角色是「智慧化」，提升辨識物件精準度、如同人腦快速做出決策。打造自動駕駛貨車的團隊iAuto總經理林明彥說，AI擅於影像識別，但對於車身控制仍需要倚賴其它技術。
