「自駕車」是近期相當夯的話題，先撇除原先就極力發展的特斯拉（Tesla）不說，其他像是小米、華為等消費電子廠商都放話要進入這塊市場，市場上也傳聞，蘋果（Apple）也想加入這場戰局分杯羹。
對於一般人來說，想到自駕車可能就會想像車上裝有許多感測器、鏡頭，好在車輛上路時能夠即時反應；但事實上，如果車輛沒有配合「高精地圖」，那麼自動駕駛車輛放到道路上，仍會像是無頭蒼蠅般到處亂竄。
高精地圖對自駕車有多重要？
你可能會想，所謂的「地圖」是不是只要將 Google 地圖的圖資導入自駕車當中就可以了？對此，勤崴國際總經理黃晟中就指出，高精地圖與現有的一般地圖完全不同。
黃晟中解釋，對人來說，決策都在自己身上，因此地圖只要給一個示意圖，讓人們自行去判斷下一步該怎麼走就可以了；就像是現有的 Google 地圖，這對人來說只要能達到是示意、理解的程度即可。舉例來說，當你駕駛在馬路上時，這條馬路上有幾線道、旁邊有多少車輛，這是由人眼來判斷就好。
但是自駕車系統就是要取代人類駕駛遮一塊，所以整個判斷就會回歸到系統上，系統所需要的空間資訊量就會變得相當多，例如精準路寬、車道數、不同車道的交通規則屬性為何，都必須要在地圖資訊上面呈現出來，提供給系統做判斷，所以在取代人類駕駛這一塊，還必須要有高精地圖的輔助才能算是完成拼圖。
而就地圖的誤差值來說，現在多數的高精地圖廠商都已可以做到公分等級的誤差範圍；像是現在勤崴可以做到的高精地圖誤差，在 2D 地圖上可以做到 20公分，而 3D 地圖則可以做到 30 公分的誤差。但如果是 Google 地圖誤差值則是落在 50 公分左右。
自駕車系統還在戰國時代
而提到目前全世界的高精地圖發展，黃晟中指出，其實一切都是以滿足應用端需求為主；但是現在的自駕車系統還在戰國時代，有些廠商可能會認為高精地圖的精確度只要 1 公尺即可，但有些廠商會要求到精確度要到 1 公分才接受，所以這一切都要看決策系統的技術能力問題才能決定。
黃晟中表示，作為圖商，能夠提供的就是最精準的圖資，如果廠商認為有些不需要資訊可以自行稀釋這些圖資精準度；因為當廠商要求圖資越精細，那麼系統的運算能力也要越好，相對的設備成本就會更高。
也就是說，要看廠商們人工智慧化的發展程度，是要相信圖資、讓決策系統都完全不用判斷，抑或是僅是將圖資當作參考，佔比僅有 20%，剩餘的 80% 都交由自己的決策系統進行判斷。
那麼你可能會好奇，高精地圖的精準度會繼續向下延伸嗎？對此，黃晟中指出，現在的20~30公分的精準度放到全世界的廠商們來說，這樣的精準度目前已經算是相當極致了；因為如果再要求更精細，車端的運算能力其實會無法處理這些數據。
如果高精地圖要繼續向下走，黃晟中認為，未來圖商會朝「如何做到圖資更快速地更新」為主要發展；他解釋，因為地圖的更新一直是這個產業中最主要的競爭力，資料的更新頻率會影響到整個資料的新鮮度，所以高精地圖最主要的重點不是需要花多少時間建置完成，而是能夠持續維持新鮮度到什麼樣的程度。
也就是說，當高精地圖變得更高精密度時，其所需要更新的時間就會變得更長，這也意味著維護的成本會變得更高，所以如何降低高精地圖的維護成本，產生自動化更新，將會是高精地圖未來在市場上佔有競爭力的重點。
高精地圖加上 5G，自駕車發展更快
但是要成就一台真正的自駕車，其實需要仰賴的不僅有車輛上的感測器，或是高精地圖，在許多狀況下也需要配合路側的設備來加以輔助，而這時 5G 就變得相當重要。
黃晟中指出，每條道路的狀況每天都會不太相同，有時候圖資可能來不及更新路況，但是路側設備有更新的資訊，就可以讓車輛做出即時的判斷；但如果兩者之間的傳輸量體太大，用原有的 4G 技術傳輸就會太慢，那麼系統在讀取資訊並做出判斷的時間可能就會太短。5G 則可建構一個快速傳輸的環境，來減少車輛所需要判斷的時間。
而像是勤崴國際現在也正打造一套路側端的系統，去協助判斷某個區域道路環境，也就是說，在車輛尚未到來前，路側系統就可以先掌握路況，當車輛接近時，路側系統會通知車輛端當下路況的更新圖資資訊。例如車輛事故、工程封閉某一車道等，在透過路側設備的影像辨識後，在自動將該道路的路況資訊更新給還沒進到這個區域車輛判斷。
此外，5G 強調的還有邊緣運算，資料在局端就可以快速的分析處理，但如果還是繼續使用原有的 4G 網路，所有的資料都要先回傳到核網處理後再傳回來，那樣的反應時間就太慢了。
換個角度看，台灣腳步並不慢
而說到自駕車的發展，大多數的台灣民眾可能會認為，台灣的技術發展相對於國外相當慢；且自駕車的發展方面，與民眾想像的自駕私家車有所落差。
對此，黃晟中則有不同的看法；他指出，其實到了 2021 年，全球自駕車發展開始「回到現實」，全球開始思考實際面的市場需求，過去幾年，不管是美國、中國等重點國家，在談的「自駕車」都往往是像特斯拉自駕私家車的方向，但是這幾年內美國在投入大量資金之後開始發現，技術上面要達到那樣的階段其實還非常遙遠。
所以其實現在包含美國矽谷的一些創投公司都開始慢慢收斂，只不過這也不代表先前的發展完全沒有意義，私人自動駕駛這塊被視為這個領域的最高殿堂。但是這些技術應該要往下沈殿到一些專門領域的應用，包含一些農耕、農需，或者是台灣一開始就在走的「專用道路」應用。這些專門領域的應用都在一個可控的範圍內，而不是私家車在馬路上恣意地奔馳。
像是勤崴現在在新北淡水的試驗場域當中，早就已經實現無人化的駕駛階段，因為這是在一個可控的範圍內，因為所有的路口、站牌等，都是已經先設定好的，那就有辦法實現無軌化的大眾運輸系統；如果在這樣的情況下，自駕系統已經可以慢慢實現了。
所以黃晟中認為，2021 年的趨勢是大家開始回到現實面，在自駕車的技術發展上，如何能夠落地到現有的應用可以完成的場景上去，而不再是一直去追求一個想要完全取代人的自駕情境。
而現在在北美比較多在討論的自駕車應用場景開始轉向商用車隊，因為這一類國家有大量的長途運輸的需求。也就是說，現在會開始看到的自駕應用場景，大多會是特殊場景，這一類的場景也許不是要完全取代人，更多的是智慧化的駕駛，或是節省人力、減少疲勞度的駕駛行為。
在這一類的應用場景中，自駕車車隊進到市區後依然是得要人類駕駛，但是如果是開到高速公路上，全線就是開啟自動駕駛，讓車隊列隊行駛。
黃晟中指出，現階段的自駕車技術先不要著重在量體市場，而是專注發展技術的專用、特殊領域市場，今年內會有一些可能性的成果出現，可能量體不大但具有指標性的意義在，代表這個趨勢來臨。
例如像是現在交通部主打的智慧快捷運輸（Autonomous Rapid Transit，ART）取代最後一哩路的軌道交通，讓自駕車車輛與車輛之間，有點類似捷運連結的效用。接下來自駕車廠商，應該可以會往這一類的應用發展。
黃晟中認為，其實台灣的自駕車發展相對於其他國家來說相對完整，國外可能都還沒使用到路側設備技術，但是現在台灣已經有一個完整場域在做件事。且台灣政府的態度對於自駕車算是相對開放。
雖然原先日本 2020 年要舉辦的東京奧運，當時曾提到要開放自駕車接駁觀眾，甚至還為此修了道路條例；但是按照日本的規劃也僅是在封閉園區當中可進行接駁。
黃晟中指出，自駕車不上路永遠都無法學習，台灣起碼開放讓這些廠商在很多場域中都可以進行測試，總是要面對它才有辦法從小孩變成大人。而現在也僅有台灣願意開放實際的道路進行自駕車試驗，目前台灣的開放道路自駕車試駕場域有新北淡水案場，以及彰濱的案場。就這個角度來看，其實台灣不但一開始就相當務實，且就發展來看並不會太慢。
（圖片來源：勤崴國際提供）
