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01/02/2019

【智慧出行】不只是炫目玩意!拆解無人自駕車普及的三大難關

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    方展策

    少年時,曾研習 Geographic Information System,可惜學無所成,僥倖畢業。成年後,誤打誤撞進入傳媒圈子,先後在印刷、電子、網絡媒體打滾,略有小成。中年後,修畢資訊科技碩士,眼界漸擴,決意投身初創企業,窺探不同科技領域。近年,積極鑽研數據分析與數碼策略,又涉足 Location Intelligence 開發項目;有時還會抽空執教鞭,既可向他人分享所學,亦可鞭策自己保持終身學習。

    智城物語

  無人自駕車(Driverless Car)不單是一項炫目的科技玩意,更是汽車業發展的新出路,所以福特、通用、雷諾、特斯拉(Tesla)等車廠均積極進行研發。至於一眾資訊科技巨擘如Google、Uber、百度等亦投入開發,全因無人車具有行車安全性高、舒緩交通擠塞、減少碳排放三大優勢,被視作智慧城市布局的重要一環。不過,無人車要普及起來,還有面對三大難關,分別是技術未成熟、製造成本高、法規倫理問題。

 

Google母公司Alphabet旗下的無人車技術公司Waymo,自2016年起便已在美國亞利桑那州鳳凰城近郊進行無人車路面測試。(圖片來源:Waymo官網)

 

  從理論層面而言,無人自駕車的安全性較傳統人手駕駛汽車為高,因為不會有司機酒駕、疲勞駕駛等問題,自駕系統能夠長期保持最佳的駕駛狀態。同時,無人車具備攝影鏡頭、鐳射雷達、以及各式感測器,能夠在人類視野之外觀察到路面狀況,並通過車載自駕系統和雲端運算平台預判各種潛在事故,及早作出相應調控;就算發生不能預測的突發事故,自駕系統也能夠在0.1秒內完成所有制動操作,反應時間比最優秀的車手(平均0.78秒)還要高出近8倍。

 

Waymo無人車內置鐳射雷達及各式感測器,能夠感知四周的障礙物與地理環境。(圖片來源:Waymo官網)

 

  行車期間,無人車會跟道路兩旁的智慧路燈與高空上的人造衛星時刻保持連繫,隨時獲知最新交通狀況,規劃出最佳行車路線,及早繞道迴避擠塞的道路。更重要的是,無人車不會出現違反交通規則、橫衝直撞的行駛情況,免去交通秩序混亂造成的交通擠塞。

 

為確保無人車可適應任何路面情況,Ford曾於雪地上進行無人車行駛測試。(圖片來源:Ford官網)

 

  自駕系統又可針對無人車的加速、制動、減速方式作出優化,有效地提高燃油利用率,降低車輛的廢氣排放量。

 

  麥肯錫和彭博新能源經濟資訊聯合發表的研究報告預估,2030年無人自駕車將可佔整體汽車銷量的50%,可見其市場前景似乎是一片光明。然而,無人車市場要真正發展成形,卻要先解決三大難關。

 

  無人車發展至今,雖已進入路面測試階段,惟技術尚未成熟。盡管近年人工智能技術已有長足進步,但面對存在眾多變數的行車路面,仍是有一定的改進空間。即使是最先進的Google無人車,在路面測試期間仍不時發生小型事故。同時,迄今5G網絡尚未正式投入商用,以致無人車在數據互傳上存有著高延時與傳輸慢的問題,與理想中的運作表現還有頗大距離。

 

  就算攻克了技術難關,無人車製造成本偏高卻是難以解決的問題。以Google無人車為例,其核心零件鐳射雷達的成本便要10萬美元,至於高精度的GPS定位儀與導航系統兩者加起來也要15萬美元。換言之,單計自駕系統核心零件,成本已高達25萬美元(約195萬港元);再計及汽車引擎、制動系統等汽車基本設備,最終無人車的造價將會是普通汽車的數倍,絕非普羅大眾負擔得起。

 

  不過,更令人頭痛的是,與無人車相關的問責法規與倫理道德等問題還未知如何解決。2018年3月,Uber在美國亞利桑那州進行無人車路面測試期間發生致命車禍,造成一名路人死亡。在這次車禍中,無人車生產商、汽車擁有人、零件生產商、自駕技術供應商四者之間的法律責任該如何分配,迄今還沒有明確的問責機制可供參考。

 

  雖然無人車能夠降低撞車事故的出現機會率,但始終不可能完全避免車禍的發生。一旦遇有無可避免的事故,無人車只能選擇撞上老人或嬰兒,AI系統應如何決斷呢?如此道德難題,在無人車推出市場前必需先行解決,否則如何教人安心在坐在車上呢?

 

Tesla無人車車身裝設多組攝影鏡頭,可監察和分析四周路面情況,再通過AI系統模擬出所有可能發生的情況,從而給出應對方案。(圖片來源:Tesla官網)

 

 

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