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別抱怨了!高速公路塞車很正常!

科景_96
・2011/02/10 ・596字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 549 ・八年級

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Original publish date:Apr 05, 2008

編輯 JR 報導

研究發現,只要車流密度超過臨界值,高速公路自然就會出現塞車現象。

你是否曾有這樣的經驗?既沒有道路施工、交通事故、前方也沒有交流道、但就是在高速公路上只能以龜速前進?日本科學家Yuki Sugiyama領導的研究團隊進行實驗證實:沒有外在影響行車的因素,高速公路也會出現塞車現象,只要車流密度超過臨界值,研究結果已發表在三月份的New Journal of Physics上。

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他們找來志願者駕駛車輛行駛在圓周長230公尺、單線的環形道路上,他們要求駕駛者盡量維持在時速30公里、並與前方車輛保持安全距離。最初,整個車流順暢,經過一段時間後,由於有些駕駛無法一直維持相同的車速,行車距離開始出現了變化,當有第一位駕駛踩了煞車,後方的車輛也必須減速,漸漸地形成在道路上總有一些車輛車速會減慢、甚至必須短暫停止、之後再加速駛離的塞車團,這個塞車團就像一個獨立波,會保持其大小與速度並往車行的反方向遷移。而塞車現象發生在有22部以上的車行駛時,因為當車數較少時,行車距離的些微變化,可以很容易被化解掉。

因此,當車流量大時,在高速公路上走走停停是很正常的,而匝道管制,也不失為有效的抒解手段,但要避免塞車,還是請大家多多使用大眾運輸工具!

原始論文:
Sugiyama et al., Traffic jams without bottlenecks—experimental evidence for the physical mechanism of the formation of a jam, New J. Phys. 10(2008) 033001

參考來源:

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相關連結:

 

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科景_96
421 篇文章 ・ 7 位粉絲
Sciscape成立於1999年4月,為一非營利的專業科學新聞網站。

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從奈米微塵到化學氣體, HEPA 與活性碳如何聯手打造純淨空氣?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/04/17 ・4433字 ・閱讀時間約 9 分鐘

本文由 Amway 委託,泛科學企劃執行。

很多人可能沒想到,無論是家用的空氣清淨機,還是造價動輒百億的頂尖晶圓廠,它們對抗污染的核心武器並非什麼複雜的雷射防護罩,而是一片外觀像紙一樣的 HEPA 濾網
在半導體產業的無塵室中,「乾淨」的定義極其殘酷:一粒肉眼看不見的灰塵,就足以讓造價數百萬美元的晶圓直接報廢 / 圖片來源:envato

到底怎樣才算是「乾淨」?這不是什麼靈魂拷問,而是一個價值上億的商業命題。

在半導體產業的無塵室中,「乾淨」的定義極其殘酷:一粒肉眼看不見的灰塵,就足以讓造價數百萬美元的晶圓直接報廢。空氣品質的好壞,甚至能成為台積電(TSMC)決定是否在當地設廠的關鍵性指標。回到你的家中,雖然不需要生產精密晶片,但我們呼吸系統中的肺泡同樣精密,卻長期暴露在充滿 PM2.5、病毒以及各種揮發性氣體的環境中。為了守護健康,你可能還要付費購買「乾淨的空氣」來用。

因此,空氣議題早已超越單純的環保範疇,成為同時影響國家經濟與個人健康的重要問題。

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很多人可能沒想到,無論是家用的空氣清淨機,還是造價動輒百億的頂尖晶圓廠,它們對抗污染的核心武器並非什麼複雜的雷射防護罩,而是同一件看起來平凡無奇的東西:一片外觀像紙一樣的 HEPA 濾網。但你真的相信,就憑這層厚度不到幾公分的板子,能擋住那些足以毀滅精密晶片、滲透人體細胞的「奈米級刺客」嗎?

這片大家都聽過的 HEPA 濾網,裡面到底是什麼?

首先,我們必須打破一個直覺上的誤解:HEPA 濾網(High Efficiency Particulate Air filter)在本質上其實並不是一張「網」。

細懸浮微粒 PM2.5,是指粒徑在 2.5 微米以下的污染物,它們能穿過呼吸道直達肺泡,並穿過血管引發全身性發炎。但這只是基本,在工廠與汽車尾氣中,還存在粒徑僅有 1 微米的 PM1,甚至是小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」(UFP,即 PM0.1)。 UFP 不僅能輕易進入血液,甚至能繞過血腦屏障(BBB),進入大腦與胎盤,其破壞力十分可怕。

如果 HEPA 濾網像水槽濾網或麵粉篩一樣,單靠孔目大小來「過濾」粒子,那麼為了攔截奈米微粒,濾網的孔目只能無限縮小到幾乎不透氣的程度。更別說在台積電或 Intel 的製程工程師眼裡,一般人認為的「乾淨」,在工程師眼裡簡直像沙塵暴一樣。對於線寬僅有 2 奈米3 奈米(相當於頭髮直徑萬分之一)的晶片而言,空氣中一顆微小的塵埃,就是一顆足以毀滅世界的隕石。

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因此,傳統的過濾思維並非治本之道,我們需要的是原理截然不同的過濾方案。這套技術的雛形,最早可追溯至二戰時期的「曼哈頓計畫」。

HEPA 的前身,誕生於曼哈頓計畫!

1940 年代,製造濃縮鈾是發展原子彈的關鍵。然而,若將排氣直接排向大氣,會導致致命的放射性微粒擴散。負責解決這問題的是 1932 年諾貝爾化學獎得主歐文·朗繆爾(Irving Langmuir),他是薄膜和表面吸附現象的專家。他開發了「絕對過濾器」(Absolute Filter),其內部並非有孔的篩網,而是石綿纖維。

有趣的來了,如果把過濾器放到顯微鏡下,你會發現纖維之間的空隙,其實比某些被攔截的粒子還要大。那為什麼粒子穿不過去呢?這是因為在奈米尺度下,物理規則與宏觀世界完全不同。極微小的粒子在空氣中飛行時,並非走直線,而是會受到空氣分子撞擊,而產生「布朗運動」(Brownian Motion),像個醉漢一樣東倒西歪。

當粒子通過由緻密纖維構成的混亂迷宮時,布朗運動會迫使它們不斷轉彎、移動,最終撞擊到帶有靜電的纖維上。這時,靜電的吸附力會讓纖維就像蜘蛛網般死死黏住微粒。那些狂亂移動的奈米刺客,就這樣被永久禁錮迷宮中。

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現在最常見的 HEPA 材料,是硼矽酸鹽玻璃纖維。

現代 HEPA 濾網最常見的核心材料為硼矽酸鹽玻璃纖維。這些玻璃纖維的直徑通常介於 0.5 至 2 微米之間,它們在濾網內隨機交織,像是一座茂密「黑森林」。微粒進入這片森林後,並非僅僅面對一層薄紙,而是得穿越一個具有厚度且排列混亂的纖維層,微粒極有可能在布朗運動的影響下撞擊並黏附在某根玻璃絲上。

除此之外,HEPA 濾網在外觀上還有一個極具辨識度的特徵,那就是像手風琴般的摺紙結構。濾材會被反覆摺疊、摺成手風琴的形狀,中間則用鋁箔或特殊的防潮紙進行結構支撐,目的是增加表面積。這不僅為了捕獲更多微粒,而是要「降低過濾風速」。這聽起來可能有點反直覺:過濾不是越快越好嗎?

其實,這與物理學中的流速控制有關。想像一條水管,如果你捏住出口,水流會變得湍急;若將出口放開並擴大,雖然總出水量不變,但出水處的流速會變得緩慢。對於 HEPA 濾網而言,當表面積越大,單位面積所需承載的空氣量就越少,空氣穿透濾網的速度也就越低。

低流速代表微粒停留在濾網內的時間也更久,增加被捕捉的機會。此外,越大的表面積也為 HEPA 濾網帶來了高「容塵量」,延長了使用壽命,這正是它能夠稱霸空氣清淨領域多年的主因。

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然而,即便都叫做 HEPA 高效率空氣微粒子過濾網 (High Efficiency Particulate Air filter),但每個 HEPA 的成分與結構還是會不一樣。例如 安麗逸新空氣清淨機 SKY ,其標榜「可過濾粒徑最小至 0.0024 微米」的污染物,去除率高達 99.99%。

0.0024 微米是什麼概念?塵蟎、花粉、皮屑或黴菌孢子,大小約在 2 至 200 微米;細懸浮微粒  PM2.5 大小約 2.5 微米,細菌也大概這麼大。最小的其實是粒徑小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」,大多數的病毒(如流感、新冠病毒)都落在此區間。對安麗逸新 的HEPA濾網來說,基本上通通都是可被攔截的榜上名單。

在過敏防護上,它更獲得英國過敏協會(Allergy UK)認證,能有效處理 19 大類、102 種過敏原,濾除空氣中超過 300 種氣態與固態污染物。

同樣的過濾邏輯一旦進入半導體無塵室,就必須換一條更為嚴苛的技術路線。因為硼矽酸鹽玻璃纖維對晶圓來說有個致命傷,就是「硼 (Boron)」 / 圖片授權:Shutterstock

然而,同樣的過濾邏輯一旦進入半導體無塵室,就必須換一條更為嚴苛的技術路線。因為硼矽酸鹽玻璃纖維對晶圓來說有個致命傷,就是「硼 (Boron)」。

在半導體製程中,硼是常見的 P 型摻雜物,用來精準改變矽晶圓的電性。如果濾網有任何微小的破損、老化或化學侵蝕,進而釋放出極微量的硼離子,就可能直接污染晶圓,改變其導電特性,導致晶片報廢。

此外,無塵室要求的是比 HEPA 更極致的 ULPA(超低穿透率空氣濾網) 等級的潔淨度。ULPA 的標準通常要求對 0.12 微米 的粒子達到 99.999% 甚至 99.9999% 的超高攔截率。在奈米級的競爭中,任何多穿透的一顆微塵,都代表著一筆不小的經濟損失。

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為了解決「硼」的問題並追求極限的過濾效率,材料學家搬出了塑膠界的王者,PTFE 也鐵氟龍。鐵氟龍不僅耐酸鹼、耐腐蝕,還能透過拉伸製成直徑僅 0.05 至 0.1 微米 的極細纖維,其細度遠勝玻璃纖維。雖然 PTFE 耐化學腐蝕,但它既昂貴且物理上也很脆弱,安裝時若不小心稍微觸碰,數萬元的濾網就可能報銷。因此,你只會在晶圓廠而非一般家庭環境看到它。

即便如此,在空氣濾淨系統中,還有一樣是無塵室和你家空氣清淨器上面都有的另一張濾網,就是活性碳濾網。

活性碳如何從物理攔截跨越到分子吸附?

好不容易將微塵擋在門外時,危機卻還沒有解除。因為空氣中還隱藏著另一類更難纏的大魔王:AMC(氣態分子污染物)

HEPA 或 ULPA 這類物理濾網雖然能攔截固體微粒,但面對氣態分子時,就像是用網球拍想撈起水一樣徒勞。這些氣態分子如同「幽靈」一般,能輕易穿過物理濾網的縫隙,其中包括氮氧化物、二氧化硫,以及來自人體的氨氣與各種揮發性有機物(VOCs)。

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為了對付這些幽靈,我們必須在物理防線之外,加裝一道「化學濾網」。

這道防線的核心就是我們熟知的活性碳。但這與烤肉用的木炭不同,這裡使用的是經過特殊改造的「浸漬處理(Impregnation)」活性碳。材料科學家會根據敵人的不同性質,在活性碳上添加不同的化學藥劑:

  • 酸鹼中和:對付氮氧化物、二氧化硫等酸性氣體,會在活性碳上添加碳酸鉀、氫氧化鉀等鹼性藥劑,透過酸鹼中和反應將有害氣體轉化為固體鹽類。反之,如果添加了磷酸、檸檬酸等酸性藥劑,就能中和空氣中的氨氣等鹼類。
  • 物理吸附與凡德瓦力:對於最麻煩的有機揮發物(VOCs,如甲醛、甲苯),因為它們不具酸鹼性,科學家會精密調控活性碳的孔徑大小,利用龐大的「比表面積」與分子間的吸引力(凡德瓦力),像海綿吸水般將特定的有機分子牢牢鎖在孔隙中。
活性碳如何從物理攔截跨越到分子吸附? / 圖片來源:Amway

空氣濾淨的終極邏輯:物理與化學防線的雙重合圍

在晶圓廠這種對空氣品質斤斤計較的極端環境,活性碳的運用並非「亂槍打鳥」,而是一場極其精密的對戰策略。

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工程師會根據不同製程區域的空氣分析報告,像玩 RPG 遊戲時根據怪物屬性更換裝備一樣——「打火屬性怪要穿防火裝,打冰屬性則換上防寒裝」。在最關鍵的黃光微影區(Photolithography),晶圓最怕的是人體呼出的氨氣,此時便會配置經過酸性藥劑處理的活性碳進行精準中和;而在蝕刻區(Etching),若偵測到酸性廢氣,則會改用鹼性配方的濾網。這種「對症下藥」的客製化邏輯,是確保晶片良率的唯一準則。

而在你的家中,雖然我們無法像晶圓廠那樣天天進行空氣成分分析,但你的肺部同樣需要這種等級的保護。安麗逸新空氣清淨機 SKY 的設計邏輯,正是將這種工業級的精密防護帶入家庭。它不僅擁有前述的高規 HEPA 濾網,更搭載了獲得美國專利的活性碳氣味濾網。

關於活性碳,科學界有個關鍵指標:「比表面積(Specific Surface Area)」。活性碳的孔隙越多、表面積越大,其吸附能力就越強。逸新氣味濾網選用高品質椰殼製成的活性碳,並經過高溫與蒸氣的特殊活化處理,打造出多孔且極致高密度的結構。

這片濾網內的活性碳配重達 1,020 克,但其展開後的總吸附表面積竟然高達 1,260,000 平方公尺——這是一個令人難以想像的數字,相當於 10.5 個台北大巨蛋 的面積。這種超高的比表面積,是市面上常見濾網的百倍之多。更重要的是,它還添加了雙重觸媒技術,能特別針對甲醛、戴奧辛、臭氧以及各種細微的異味分子進行捕捉。這道專利塗層防線,能將你從裝潢家具散發的有機揮發氣體,或是路邊繁忙車流的廢氣中拯救出來,成為全家人的專屬空氣守護者。

總結來說,無論是造價百億的半導體無塵室,還是守護家人的空氣清淨機,其背後的科學邏輯如出一轍:「物理濾網攔截微粒,化學濾網捕捉氣體」。只有當這兩道防線同時運作,空氣才稱得上是真正的「乾淨」。

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塞車好心煩!自動駕駛能解嗎?——台大資工林忠緯專訪
科技大觀園_96
・2021/02/08 ・4675字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 526 ・七年級

每到年節時期,不管返鄉或是出遊,用路人最討厭遇到的就是塞車,漫長的等待、讓人踩剎車踩到腳痛的行車速度,抑或是被汽車廢煙包圍的感覺,本是愉悅心情恐怕都大打折扣。你也是恨不得讓「塞車」這個詞消失在這世界上的人嗎?自動駕駛或許能幫你達成心願喔~感到好奇的話,那就繼續看下去吧!

造成塞車的幕後黑手是誰?

試想,人類與機器人在駕駛汽車時,要維持車與車之間等速前進,誰會 hold 得最好呢?答案很明顯是……機器人!為什麼呢?關鍵就在於「人類的反應速度」,反應速度因人而異:當老(手)司機在開車時,他們能夠對於哪時候該踩剎車、油門的反應速度快,因此不會因誤判與前車之間的距離,而落下一大段「空白車距」;然而菜鳥司機就不一樣了,他們反應速度沒有老(手)司機快,所以在看到前方車輛時,因無法正確判斷哪時候踩剎車最恰當,加上基於安全意識都會先減慢避免 A 到前車為第一反應,「空白車距」自然就出現了~而後方的車輛們會因為這位菜鳥司機(老鼠屎)的行車速度減慢而開始擠成一團,造成塞車。

相信駕駛人們遇到塞車的反應都跟圖片中的人一樣煩悶不堪。圖/GIPHY

相反地,當機器人在行車時,因為他們的動作程序一致,因此能穩穩地維持等速行駛。這也就是為何現今車廠想推出自動駕駛車(以下簡稱「自駕車」)的原因之一。自動駕駛真有那麼神嗎?讓我們來一一剖析它吧!

延伸閱讀:連假無法逃離宿命!為什麼會塞車呢?

自駕車大小事

自動駕駛,顧名思義就是讓車子在無人為操作的情況下,將行車速度與控制車間距離等原本需要手動操控車子行進的動作轉為自動化,以減輕駕駛人的行車負擔。

  • 自動駕駛分級:

自動駕駛可是也有分級制度的!國際汽車工程師協會 (Society of Automotive Engineers, SAE) 依據汽車的自動化程度分為以下級別:

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參考資料:SAE International

時至 2020 年末,汽車業的自動駕駛即將發展至第四級,第五級則是各企業競相達成的最終目標。

  • 自駕車的配備主要有哪些?
    • 感測器:相當於人類的眼睛,能辨識障礙物的種類及位置。而感測器又可分為攝影機(Camera)、光達(LiDAR)、雷達(Radar)、超音波這四種,不同種的感測器對於環境辨識及障礙物解析力也會有差異。
    • 動態定位:相當於 Google 地圖功能,當接收來自感測器的環境資訊後,自駕車能協同 GPS、IMU 與高精準地圖資訊等定位工具自動辨識車輛所在位置及設定目的地。
    • 智慧決策:相當於人腦的決斷力,透過整合電子地圖 (RNDF/OpenStreetMap)、感知融合(Perception)、靜態軌跡規劃(Mission Planning)、行為規劃(Behavior Planning)以決定自駕車整體需執行哪些動作及規劃。
    • 電控底盤:負責車子的轉向、剎車及油門。

參考資料:自駕車發展趨勢與關鍵技術

自駕車能透過感測器偵測車距以維持車與車之間最佳距離。圖/GIPHY

自動駕駛真的能解決塞車嗎?

自駕車本身雖能達到自動辨識路口標誌及安全煞停系統,但它就像一個好的食材,需要透過精湛的廚藝及調料的輔助才能發揮它最完美的風味,而輔助自駕車的便是「車聯網」。究竟什麼是「車聯網」?自駕車與車聯網的搭配真的能解決塞車嗎?就讓台大資工系的林忠緯教授來幫大家解惑吧!

林忠緯教授熟知自駕車與車聯網的研究。圖/轉自科技大觀園。

林忠緯教授小檔案:
林忠緯教授在博班時期的研究題目即是關於 Cyber-Physical System(CPS)的研究,而 CPS 簡單來說是指能夠執行物理層面上動作的電子產品,例如車子(能在路上行走)、心律調節器(能放電控制心律)都屬於 CPS。林教授在博班的研究即是關於車子的 CPS,也曾在美國通用汽車(General Motors)實習,畢業後持續拓展自己所長,進入加州矽谷的豐田汽車(Toyota InfoTechnology Center)擔任研究員。林教授熟知自駕車與車聯網的研究,自身也致力於自駕車、車聯網與資安問題的研究,並開心表示對於未來 28 年後自駕車的展望懷抱深深的期許。

  1. 車聯網是什麼?
    車聯網(Internet of Vehicles,IoV)是指車與車之間(vehicle-to-vehicle,V2V),或車與道路狀況(Vehicle-to-everything, V2X)之間利用網路互相交換、接收感測器所會彙整出的訊息,以達到更完善、迅速的交通網絡資訊交流,讓用路人能即時獲得路況的整體資訊。
車聯網就是車子版本的物聯網。圖/Pixabay
  1. 自駕車結合車聯網真能解決塞車嗎?
    若要剖析塞車問題,其實可以分成以下幾種狀況,自駕車必須面對各種塞車情況作出相對應的解決方案。
    1. 選擇路徑:假如過年走春行程是去宜蘭玩,大家通常會想到要走雪隧,然而當大家都走雪隧的話,勢必會造成大塞車。而車聯網能即時追蹤到已經開始塞車的道路,並通知自駕車可以改走較為不塞車的路段(例如北宜),這時候就達到了疏散車流量的效果。
    2. 路口與路口間的交通號誌:假如今天車子走在路上,一路都是綠燈當然令人心情愉悅,反之,則會導致後面開始塞車,因此在車聯網當中也可以整合總體交通號誌的順暢運行。
    3. 單一路口的車輛運行:通常遇到駕駛人遇到路口,都需先放慢行駛速度,觀察轉角方向是否有來車,再行通過;當一個路口車多時,塞車肯定逃不掉~而車聯網能達成上述第二點的升級版——便是不用交通號誌!車聯網就像是開上帝視角,可以同時獲得路口的各道路資訊,而這些資訊是單一自駕車無法自行偵測的,自駕車針對這些資訊做出相對應的動作,而自駕車對於這些動作的控制能比駕駛人更加精準,因此車聯網與自駕車能夠相輔相成增加路口的運行效率。
    4. 單一車輛的運行:車聯網與自駕車亦能互相搭配在安全的前提下縮短跟車距離並減少過度保守的煞車,如此道路的使用率能夠提升,也能減少塞車的機率。
自駕車結合車聯網能達成無須紅綠燈,路口間也能順暢行駛。圖/GIPHY

林教授認為自駕車結合車聯網勢必能解決部分層面的塞車問題,也能避免酒駕、恍神、視線死角等人為意外肇事的發生比率,但在現實生活要自駕車能實際放在道路上跑,現階段仍面臨重重難關。

  1. 自駕車的發展現階段會遇到哪些瓶頸?
    讓我們想像一下,當自駕車、車聯網已完全取代所有的交通系統,實際上最有可能會發生以下幾種瓶頸:
    • 瓶頸一:自駕車的整合系統尚未完善
      林教授個人認為目前自駕車的整合系統會是一大問題,即便供應商提供再好的車組配件,配件與配件之間的整合系統不佳還是會造成車子載運行時效率不佳甚至還可能會釀成車禍,或是遭駭客入侵自駕車系統。所以教授認為設計一個具縝密規畫的整合系統,不僅可以讓車子運行順暢,也能保障駕駛人的安全。
    • 瓶頸二:法規訂定的難題
      當自駕車發生車禍了,那誰該跳出來負責任呢?該怪自駕車內部的機器學習沒有收納進這些意外狀況的數據嗎?還是都是工程師的錯?其實這也是自駕車衍伸出的頭疼題,而林教授針對這個問題也提出相關建議,例如在購買自駕車時,售價的一部分可以作為保險補償,當發生意外時,便能獲得補償金。
    • 瓶頸三:消費者的接受程度
      消費者在購買商品時常會考慮價格及使用感受,而自駕車雖然目前製造成本高昂,但相信未來隨著自駕車的研發技術逐漸成熟,成本也會隨之下降,但成本要降到多低才能達到量產,以及售價普遍是消費者能接受的範圍仍是個問題。另外,感受度的部分,當我們坐進自駕車裡面,由於自駕車可以精準縮小車距,因此當對向來車很近地迎面衝過來,真的不會嚇到嗎?因為自駕車有別於以往的行車感受,所以也不見得能被所有消費者接受。
      另外,有部分消費者享受自己駕馭車子的樂趣,所以他們也不會想使用自駕車,當道路上並非統一是自駕車的情形,要達成車聯網更是難上加難哪~
    • 瓶頸四:資安問題
      自駕車結合車聯網運行時極需網路,而有網路的地方,駭客便如影隨形,當駭客像電影情節一樣駭入車聯網時,不但會構成駕駛人的性命威脅,甚至還會造成全面性的交通世紀大癱瘓!水能載舟亦能覆舟,車聯網雖能讓交通運行更順暢,也可能會釀成一場可怕的災難,因此林教授強調維護資安也是設計車聯網的重點項目。

解決塞車問題的理想藍圖

當我們檢視塞車問題的視野再拉遠一點,除了自駕車及車聯網以外,教授也慷慨地分享了以下管道解決塞車問題:

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  • 共享汽車:當大家都選擇搭乘共享自駕車,便能減低車流量與車子的總量(大家更傾向不買車),路上的車子少了,便能減低塞車的發生率。(傳染病盛行的時代不太適用)
  • 道路擴大:當車子的總量下降,停車需求減少,空間使用更有彈性。當道路新增了好幾條線,便能分散車流,避免全部車子堵在同一條路上。
  • 網路通訊:現在網路科技發達,人們在家也能透過網路完成視訊會議、參與活動,減少出門的必要性,也就無須駕車。

結語

雖然現階段自駕車要完全解決塞車問題仍需經時間歷練,但相信透過林忠緯教授及眾多研發單位的辛勤貢獻,大家在春節期間能夠利用自駕車與車聯網享受更加順暢、迅速的行車體驗,而不再受塞車之苦的日子指日可待!新春期間,也祝大家行車平安,旅途別塞!

塞車問題仍需大家共同努力解決,才能營造良好的交通網絡。圖/GIPHY

參考資料

  1. 「自駕車受騙上當和辨識盲點」之專家回應
  2. 為何美國交通部選用SAE的自動駕駛分級,而棄NHTSA丨汽車商業評論
  3. 自動駕駛車發展現況與未來趨勢
  4. 何謂自動駕駛?
  5. 關於自動駕駛:內行人才會懂的有話直說
  6. 對於塞車問題,智慧交通提供的四大解決方案
  7. 塞車讓駕駛踩煞車踩到抽筋,汽車新科技解決這困擾!(內有影片)
  8. 2020 最新自動駕駛技術報告出爐!以特斯拉、Volvo 為例,全面涵蓋智駕技術
  9. 網宇實體系統與製造應用- 熱門焦點- 經濟部技術處
  10. Wevolver: Knowledge for engineers
  11. 一起來用十分鐘略懂自駕車吧!GoGoGo!
  12. 無人駕駛車/自駕車技術探索
  13. SAE International
  14. 科學月刊:不需駕駛也能輕鬆上路-淺談自駕車與高精地圖
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科技大觀園_96
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為妥善保存多年來此類科普活動產出的成果,並使一般大眾能透過網際網路分享科普資源,科技部於2007年完成「科技大觀園」科普網站的建置,並於2008年1月正式上線營運。 「科技大觀園」網站為一數位整合平台,累積了大量的科普影音、科技新知、科普文章、科普演講及各類科普活動訊息,期使科學能扎根於每個人的生活與文化中。

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塞車是連假無法逃離的命運?【影音】
PanSci_96
・2016/02/04 ・203字 ・閱讀時間少於 1 分鐘 ・SR值 367 ・三年級

「難道,真的回不去了嗎?」「沒錯,真的回不去了…….」

塞車是春節返鄉的遊子們不得不面對的嚴峻考驗,尤其當高速公路徹底化身為一個大停車場時,更是令人絕望到想砸車窗。

究竟塞車是怎麼發生的?

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想了解更多塞車的科學?你需要看這三篇:

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