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如果你是一台自駕車,這些是你可能會遇到的考驗

做車的人_96
・2018/01/22 ・2869字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 512 ・六年級

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文/郭長祐

圖/TayebMEZAHDIA @Pixabay

談及「自駕車」,或許會有人天真地認為,行車電腦只要運用前後保險桿上的超音波測距器(俗稱倒車雷達)來偵測前後車距離,以此來調控車速,以及用類似技術使汽車保持在車道內行駛不偏離,以及能在避障情況下完成改變車道、轉彎、停車等動作,就是完滿的自駕技術與程序。事實上,實現自駕車的技術與考驗遠大過於此。

難解的電車難題

自駕車如果遇到相似於倫理學問題「電車難題」的狀況,應當如何權衡判斷呢?圖/By McGeddon [CC BY-SA 4.0], viaWikipedia Commons
自駕車其實需要因應各種突發狀況,例如突然煞車失靈時當如何處置?是持續向前行駛,但可能因此使五名路人死傷,還是選擇改變方向,但會使另一方向的一名路人死傷?這時行車電腦當如何權衡判斷呢?

或許上述的例子過於特殊,實務上很難遇到,但確實點出自駕車實際上路,必然要面對複雜多變的情境。又如一個小女生為了追一個皮球而跑到馬路上,這時若不改變方向女孩將被車輾過,右轉則會撞向其他路人,左轉有可能就撞上水泥牆,車內乘客也會受傷,或者是一隻狗跑到馬路上,或前方貨車的油桶鬆綁滾到馬路上,這些情境自駕車都必須事先備妥研判能力,事發時才能正確快速因應,例如爆胎時只能讓汽車放開油門,緩緩向前到耗盡慣性而停止,若這時嘗試踩煞車或轉動方向盤,反而可能招致全車翻滾的危險。

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科學家、工程師努力卸除社會對自駕車上路的心防

即便自駕車具有克服各種車況、情境的能力,自駕車上路依然有其他層面的挑戰,其中社會接納度至為關鍵。根據調查,有 78% 的受訪者表示不敢搭乘自駕車,以及有 41% 的汽車駕駛不願意跟自駕車一同上路,深怕自駕車出狀況殃及他們。

關於此,自駕車業者與研發團隊必須付出更多努力、甚至更有創意的做法才能使社會接受。過去百事可樂曾有一個蒙眼試驗廣告,邀請一群人蒙上眼睛後試喝兩種可樂,實驗證明單憑口感很難精準分辨可口可樂與百事可樂,表示消費者認為先出現的可口可樂口味更佳是種迷思,進而使百事可樂的銷售大增。

根據相似的心理學,或許在自駕車技術成熟後,可以安排實驗證實一般人無法分辨自駕車與人工駕駛的行為;甚至安排一個逼真的假駕駛,悄然在路上行駛一段時間後再告知大眾,以展現自駕車與一般駕駛幾無差別,或許可以說服社會大眾卸除部分心防與多慮。

除了科技突破,自駕車想上路,還得解決社會大眾的疑慮。目前看來,科學家與工程師們還有一大段路要走。 圖/ifinnsson @Pixabay

當然,除了心理層面外,實質上也要讓自駕車的互動更逼近人為駕駛,例如變換車道會打方向燈,前車過近會按喇叭,對向來車有危險行為時,會讓大燈遠近交替切換作為警示。其他如砂石車經過會刻意保持較遠距離避免意外,同時當關上車窗,因為很多高速行駛的砂石車常有砂石掉落,高速下噴濺起的砂石有時會傷到車內的乘客,或者前方有大型車輛時當把車內空調改成封閉循環,避免吸到大車排出的廢氣,維持車內空氣品質,保障乘客健康。做到這些,人們才能逐漸接納自駕車。

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另外,人們也擔心行車電腦是否會被駭客入侵並操控,輕則癱瘓交通重則犯罪,畢竟真人是不會被駭的,但電腦會。這一樣有待人工智慧科學家、工程師的努力,才能讓社會大眾接受與肯定自駕車的上路安全性。

目前自駕車的發展還是有些卡關的地方?

談及自駕車面臨的挑戰,除了需要提升緊急狀況的因應能力以及社會觀感外,自駕車的自駕基本功也有待磨練。美國汽車工程師學會(Society of Automotive Engineers,簡稱 SAE)把自駕程度分成六級:

零級(level 0):完全人為操作。
第一級(level 1):某些自動化功能可單獨作用,例如定速巡航,駕駛設定好想要的車速後腳就可以放開油門,讓汽車自動以定速操控油門;
第二級(level 2):多個自動化功能同時作用,但仍需要駕駛關注,必要時仍需要人為介入,例如自動停車;
第三級(level 3):汽車幾乎可全程自主駕駛,必要時才有人為介入;
第四級(level 4):完全不用人為介入,但僅限高速公路或車輛較少時才能如此;
第五級(level 5):一切自動,堪稱終極的自駕。

目前車廠已可達三級水準,若干宣稱達四級,但尚無人宣示已實現第五級,僅有晶片商宣稱已推出可滿足第五級自駕車所需運算力的車用電腦系統。

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上述為行車電腦自主駕駛的程度,但人們關切的自駕車安全程度則仍待商確。目前業界確實有一些初步討論,有科學家發表論文,期望用數學公式(Shai Shalev-Shwartz et. al, 2017 )來釐清自駕車碰撞事故的責任歸屬,不過論文發表後有許多爭議與質疑聲浪 ,可能還需要一段時間發展。

計算前車與後車安全距離的公式,詳見Mobileye 提出的自駕車事故公式 圖/Mobileye

另外政府也必須針對自駕車上路而增訂、修訂法規,目前世界各國政府都在拉高車輛安全要求,過去已要求汽車一定要有霧燈與前座安全氣囊才能出廠,現在也開始要求輪胎一定要安裝胎壓感測監督系統(Tire Pressure Monitoring System,簡稱 TPMS)才能出廠,進一步要求一定要配置防翻滾系統等,自駕車也當比照辦理。

有了自駕車,世界可能會很不一樣

談及自駕車,難道所設想的都是例外狀況與災禍嗎?答案應該為否,除弊之外自然也有興利的部分。自駕車若真能實現,也可能帶來更多的美好與便利。未來自駕車預先檢視全程路況,並對進行最佳化路程規劃,自動避開車潮,反而比人為習慣駕駛、記憶駕駛更快到目的地,甚更省行車能源,甚因行車操控更佳使零件更長壽而降低保修次數與花費,或因更佳、更可預設的行車狀況而降低車險費用。

就社會層面的考量,自駕車絕對不可能違反交通規則如超速或闖紅燈,自然可以省下讓交通警察舉發開單的社會成本;甚至更完善的大型自駕車系統可以調節車流分配,從而降低交通顛峰時間的塞車情況,節省龐大的時間成本。

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路程規劃、車流調節、共享自駕車……,自駕車若真的普及,可能使我們的生活產生現在難以想像的新面貌。 圖/TeroVesalainen@Pixabay

進一步的,若自駕車夠普及,其實可以實現共享自駕車的願景,如同現在路上有 O-bike 就可以騎,只要針對使用的路程付費即可。而完全自主駕駛後,車內座位也可以完全打通,成為行動辦公室,或在車內共桌用餐、玩牌等,都有機會實現。在愛心傘夠多的情況下,就不再需要自己買傘,同理,到處都有車可搭,還有人要買私家車嗎?而免去私家車自然也就減少了相關的成本,包括每台車閒置時的成本、私人停車場的土地空間、甚至高額的停車費支出等。

最後,各位想像的自駕車未來又是怎樣呢?還有哪些挑戰呢?也請各位不吝與我們分享!

參考資料:

《做車的人》系列內容由裕隆集團委託,泛科學企劃執行

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做車的人_96
3 篇文章 ・ 0 位粉絲
「教練,我好想做一輛車。」不用拜託,你真的可以。 我們是一群做車的人,希望帶給大家第一手的車界知識,讓你更懂車是怎麼造出來的。我們希望台灣能有自己的汽車文化,更希望我們都能為這文化驕傲。 本專欄由裕隆汽車贊助。

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快!還要更快!讓國家級地震警報更好用的「都會區強震預警精進計畫」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/21 ・2584字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

從地震儀感應到地震的震動,到我們的手機響起國家級警報,大約需要多少時間?

臺灣從 1991 年開始大量增建地震測站;1999 年臺灣爆發了 921 大地震,當時的地震速報系統約在震後 102 秒完成地震定位;2014 年正式對公眾推播強震即時警報;到了 2020 年 4 月,隨著技術不斷革新,當時交通部中央氣象局地震測報中心(以下簡稱為地震中心)僅需 10 秒,就可以發出地震預警訊息!

然而,地震中心並未因此而自滿,而是持續擴建地震觀測網,開發新技術。近年來,地震中心執行前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」,預計讓臺灣的地震預警系統邁入下一個新紀元!

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連上網路吧!用建設與技術,換取獲得地震資料的時間

「都會區強震預警精進計畫」起源於「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」,該計畫致力於跨部會、跨單位合作,由 11 個執行單位共同策畫,致力於優化我國環境與防災治理,並建置資料開放平台。

看到這裡,或許你還沒反應過來地震預警系統跟物聯網(Internet of Things,IoT)有什麼關係,嘿嘿,那可大有關係啦!

當我們將各種實體物品透過網路連結起來,建立彼此與裝置的通訊後,成為了所謂的物聯網。在我國的地震預警系統中,即是透過將地震儀的資料即時傳輸到聯網系統,並進行運算,實現了對地震活動的即時監測和預警。

地震中心在臺灣架設了 700 多個強震監測站,但能夠和地震中心即時連線的,只有其中 500 個,藉由這項計畫,地震中心將致力增加可連線的強震監測站數量,並優化原有強震監測站的聯網品質。

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在地震中心的評估中,可以連線的強震監測站大約可在 113 年時,從原有的 500 個增加至 600 個,並且更新現有監測站的軟體與硬體設備,藉此提升地震預警系統的效能。

由此可知,倘若地震儀沒有了聯網的功能,我們也形同完全失去了地震預警系統的一切。

把地震儀放到井下後,有什麼好處?

除了加強地震儀的聯網功能外,把地震儀「放到地下」,也是提升地震預警系統效能的關鍵做法。

為什麼要把地震儀放到地底下?用日常生活來比喻的話,就像是買屋子時,要選擇鬧中取靜的社區,才不會讓吵雜的環境影響自己在房間聆聽優美的音樂;看星星時,要選擇光害比較不嚴重的山區,才能看清楚一閃又一閃的美麗星空。

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地表有太多、太多的環境雜訊了,因此當地震儀被安裝在地表時,想要從混亂的「噪音」之中找出關鍵的地震波,就像是在搖滾演唱會裡聽電話一樣困難,無論是電腦或研究人員,都需要花費比較多的時間,才能判讀來自地震的波形。

這些環境雜訊都是從哪裡來的?基本上,只要是你想得到的人為震動,對地震儀來說,都有可能是「噪音」!

當地震儀靠近工地或馬路時,一輛輛大卡車框啷、框啷地經過測站,是噪音;大稻埕夏日節放起絢麗的煙火,隨著煙花在天空上一個一個的炸開,也是噪音;台北捷運行經軌道的摩擦與震動,那也是噪音;有好奇的路人經過測站,推了推踢了下測站時,那也是不可忽視的噪音。

因此,井下地震儀(Borehole seismometer)的主要目的,就是盡量讓地震儀「遠離塵囂」,記錄到更清楚、雜訊更少的地震波!​無論是微震、強震,還是來自遠方的地震,井下地震儀都能提供遠比地表地震儀更高品質的訊號。

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地震中心於 2008 年展開建置井下地震儀觀測站的行動,根據不同測站底下的地質條件,​將井下地震儀放置在深達 30~500 公尺的乾井深處。​除了地震儀外,站房內也會備有資料收錄器、網路傳輸設備、不斷電設備與電池,讓測站可以儲存、傳送資料。

既然井下地震儀這麼強大,為什麼無法大規模建造測站呢?簡單來說,這一切可以歸咎於技術和成本問題。

安裝井下地震儀需要鑽井,然而鑽井的深度、難度均會提高時間、技術與金錢成本,因此,即使井下地震儀的訊號再好,若非有國家建設計畫的支援,也難以大量建置。

人口聚集,震災好嚴重?建立「客製化」的地震預警系統!

臺灣人口主要聚集於西半部,然而此區的震源深度較淺,再加上密集的人口與建築,容易造成相當重大的災害。

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許多都會區的建築老舊且密集,當屋齡超過 50 歲時,它很有可能是在沒有耐震規範的背景下建造而成的的,若是超過 25 年左右的房屋,也有可能不符合最新的耐震規範,並未具備現今標準下足夠的耐震能力。 

延伸閱讀:

在地震界有句名言「地震不會殺人,但建築物會」,因此,若建築物的結構不符合地震規範,地震發生時,在同一面積下越密集的老屋,有可能造成越多的傷亡。

因此,對於發生在都會區的直下型地震,預警時間的要求更高,需求也更迫切。

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地震中心著手於人口密集之都會區開發「客製化」的強震預警系統,目標針對都會區直下型淺層地震,可以在「震後 7 秒內」發布地震警報,將地震預警盲區縮小為 25 公里。

111 年起,地震中心已先後完成大臺北地區、桃園市客製化作業模組,並開始上線測試,當前正致力於臺南市的模組,未來的目標為高雄市與臺中市。

永不停歇的防災宣導行動、地震預警技術研發

地震預警系統僅能在地震來臨時警示民眾避難,無法主動保護民眾的生命安全,若人民沒有搭配正確的防震防災觀念,即使地震警報再快,也無法達到有效的防災效果。

因此除了不斷革新地震預警系統的技術,地震中心也積極投入於地震的宣導活動和教育管道,經營 Facebook 粉絲專頁「報地震 – 中央氣象署」、跨部會舉辦《地震島大冒險》特展、《震守家園 — 民生公共物聯網主題展》,讓民眾了解正確的避難行為與應變作為,充分發揮地震警報的效果。

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此外,雖然地震中心預計於 114 年將都會區的預警費時縮減為 7 秒,研發新技術的腳步不會停止;未來,他們將應用 AI 技術,持續強化地震預警系統的效能,降低地震對臺灣人民的威脅程度,保障你我生命財產安全。

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最強 AI 助理—— Monica!內容統整、文章生成、留言回覆一鍵即時解決?
泛科學院_96
・2024/02/02 ・723字 ・閱讀時間約 1 分鐘

你用 ChatGPT 用膩了嗎?最近我發現了一個更強大的 AI 助理,不用學習複雜的提示技巧,答案隨傳隨到!

隆重向你介紹,Monica,它本來只是瀏覽器上的 GPT-4 外掛套件,前陣子同步推出了微軟跟蘋果的桌面版應用程式,按下快速鍵,就可以立即提問,我覺得是目前市面上最好用的 AI 助理程式,本支影片要來帶你熟悉快捷操作、提問技巧以及文章生成這三個 Monica 的特色功能。

我把本支影片分成三個看點

  1. 快捷操作懶人教學
  2. Monica vs MacGPT
  3. 打趴微軟的文章生成與主題回覆

就讓我們開始吧!

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今天跟你分享了 Monica 這套基於 GPT 技術的服務,還拖了微軟 Bing AI 跟 MacGPT 出來當對比,你覺得 Monica 會是你心目中的最佳 AI 助手嗎?

  1. Shut up and take my money, Monica.
  2. 身為 Mac 用戶,我堅決支持 MacGPT
  3. 你又在賺使用積分了,我也要來推坑朋友使用 Monica
  4. 早知道 AI 這麼好用,我還在那邊辛苦的寫行銷貼文真是浪費生命

如果你有更多的想法與問題,歡迎加入 科學 AI 的 Discord 論壇。

更多、更完整的內容,歡迎上科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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素材、特效一鍵完成!讓 AI 幫你快速生成精彩短片
泛科學院_96
・2024/01/31 ・504字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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我本人平常不用剪片,但今天要介紹的都是我實際使用後覺得很驚艷的方式,相信對有製作影片需求,但又零基礎的人來說很好上手!

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祝福各位測試愉快!我們下次影片再見囉~

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泛科學院_96
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