斑馬的條紋到底有什麼用？讓馬穿上外套破解百年謎題

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

長久以來，生物學家一直都在探討為什麼斑馬會有如此奇怪的黑白斑紋，直到他們談話的當下，卡羅依然在探究這個問題。他告訴梅林，其中最早出現、最廣為人知也令人意外的推測，是認為這些斑紋其實是斑馬的保護色。斑馬身上的黑白條紋毛色能夠擾亂掠食者（如獅子、鬣狗）的視線，讓牠們看不清楚斑馬的輪廓，也可以讓斑馬的身影融入周遭聳立的樹木之間，又能夠在斑馬跑動時讓其他動物感到視線模糊。

但梅林對這些說法抱持著存疑的態度，她回想自己當初的反應：「我那時候表情應該很怪。我對他說：『大部分的肉食性動物都是在夜晚獵食，而且牠們的視覺根本不如人類靈敏，因此很有可能根本看不到那些斑紋。』」提姆這時驚訝地忍不住脫口而出：「什麼？」

斑馬紋隱身術

人類視覺處理細節的能力幾乎比其他任何動物都來得好；梅林也發現，正是因為這種特別敏銳的視力，人類才成了少數能夠看見斑馬條紋的物種。她和卡羅找了個光線明亮的日子，計算出擁有絕佳視力的人類能夠在一百八十二公尺左右之外的距離就分辨出斑馬身上的黑白條紋，獅子則得拉近到八十二公尺左右的距離才看得出來，鬣狗更是要到四十五公尺左右的距離才看得清楚。一旦到了掠食者最常打獵的黃昏或清晨時分，牠們則得再拉近約莫一半的距離才能看見斑馬身上的紋路。

所以梅林的想法沒錯：斑馬身上的條紋不可能是牠們用來匿蹤的保護色，因為掠食者都得靠得很近才看得到這些紋路，然而假如真的距離這麼近，這些天生的獵人早就聽見或聞到斑馬的蹤跡了，實在無需仰賴視力。在肉食動物與斑馬平時間隔的距離之下，這些紋路其實根本都融成了一片灰濛濛的顏色；對正在打獵的獅子來說，斑馬看起來跟驢子其實也沒什麼不同。

人類其實視力超好的？

動物的視覺敏銳度以單位視角週期數（cycles per degree）為測量單位——這個概念剛好可以用剛剛的斑馬條紋來做例子。各位伸出手臂並豎起大拇指，你的指甲大約可以代表一單位視角；以你的手臂為距並涵蓋四周三百六十度的距離範圍來說，各位應該可以在指甲上畫了六十至七十條黑白條紋的情況下，依然辨識得出黑白條紋之間的區別。因此人類視覺敏銳度的單位視角週期數便約為六十至七十；目前的最高紀錄是來自澳洲的楔尾鵰（Aquila audax），牠們的視覺敏銳度之高，單位視角週期數高達一百三十八。

楔尾鵰擁有動物世界中最細的光受體，這也使牠們的視網膜裡可以密密麻麻地塞滿大量光受體；有了這些細窄的感光細胞，楔尾鵰敏銳視力的畫素大約是人類的兩倍，也因此可以在大約一點六公里之外的距離看見小小一隻大鼠。

然而老鷹和其他猛禽卻是少數視覺比人類敏銳得多的物種。感官生物學家愛倫諾．凱福斯（Eleanor Caves）搜羅了上百種動物的視覺敏銳度，發現人類的視力幾乎超越了所有物種。除了猛禽以外，就只有其他靈長類動物的視覺敏銳度能與我們比肩了。

各種動物的視覺敏銳度以單位視角週期數表示如下：章魚為四十六、長頸鹿為二十七、馬為二十五、獵豹為二十三，視力表現還算不錯；而獅子卻只有十三，僅略高於人類法律中定義為全盲的單位視角週期數：十。然而其實除了上述物種之外，大部分動物的視覺敏銳度都低於人類視為全盲的門檻，其中包括半數的鳥類（令人意外的是，蜂鳥和倉鴞都在此行列之中），大部分的魚類與所有昆蟲；例如蜜蜂的單位視角週期數竟只有一，這也就表示你伸出去的那隻大拇指在蜜蜂眼裡就代表著一個畫素，至於拇指上畫的其餘細節在牠們眼中都是一團模糊。另外還約有百分之九十八的昆蟲視力比這還要更弱。

凱福斯說：「人類真的很怪。我們的其他任何感覺根本連摸都摸不到可以稱為頂尖的邊，卻唯獨在視覺敏銳度上傲視群雄。」矛盾的是，人類雖有優良的視力，卻也因此失去了能夠欣賞其他環境界的視野，因為「我們以為自己看得到的，其他物種一定也能看見；認為那些對人類來說顯而易見顯眼的事物，對其他動物來說也一定難以忽視。但實際上卻並非如此。」凱福斯如此說道。

——本文摘自《五感之外的世界》，2023 年 8 月，臉譜出版，未經同意請勿轉載。

• 本文轉載自科技大觀園，原文為〈年節塞車好心煩！自動駕駛讓你暢行無阻〉
• 作者／科技大觀園特約編輯｜簡茹因

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：

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。

2. 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。

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。

3. 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：

• 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！

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