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AI人工智慧與自駕車是目前全世界兩大熱門研究領域，自駕車更是AI人工智慧技術的重要應用領域，預估2025年全球自駕車相關產值上看420億美金。
國立交通大學電子研究所郭峻因教授團隊結合AI人工智慧與自駕車等兩大熱門研究領域，研發「自駕車智慧之眼——嵌入式AI物件辨識系統」技術深耕八年有成，郭教授團隊所產出之嵌入式AI自駕車快速資料標記工具、自駕車圖資、物件偵測與行為預測深度學習技術之產業應用潛力相當大，自105年來已獲得國內28家廠商青睞，進行59件產學合作、技術移轉與技術諮詢，產學效益豐碩。
自動標記工具（ezLabel）
AI人工智慧可以替人類分析與辨識影像內的各式物件，這些智慧歸功於人類為AI標記好的影像教材資料、複雜的軟體演算法及強大的硬體計算能力。
郭教授團隊目標藉由分析影像實現自駕車／進階駕駛輔助系統（ADAS），成功開發嵌入式電腦視覺深度學習技術，透過快速自動化標記工具，產生大量供AI人工智慧學習的資料庫，搭配團隊開發的即時軟體演算法，降低了AI電腦視覺所需之運算平台成本，無需昂貴的GPU運算平台。
計畫團隊開發出全世界第一套快速視訊資料自動化標記工具（ezLabel 2.0），用來標記並準備供AI學習的資料，其標記效率超過現有手動資料標記工具達10-15倍以上，並獲得於AUDI汽車所主辦之第一屆臺灣AUDI Innovation Award兩項大獎，目前國內多家廠商已進行試用，迴響相當不錯。
- 郭教授團隊目前已建置超過1,500萬筆適合臺灣地區之自駕車影像資料庫，這些資料有助於開發適合臺灣地區之AI自駕車物件辨識技術。
深度學習演算法
在高精度嵌入式AI深度學習演算法開發上，郭教授團隊開發出「最遠可偵測超過200公尺外」車輛的嵌入式深度學習演算法，超越現階段文獻標竿演算法（YOLO v2） 4倍，且在運算複雜度相當下，準確度高於YOLO v2約10% mAP（平均準確度），可於 nVidia自駕車平台 （DRIVE-PX2）上即時運算，適用於各式天候，非常適合自駕車／ADAS應用。
此外，團隊也開發出低功耗適合嵌入式SOC應用之AI深度學習物件辨識演算法（NCTU SSD lite），在相同準確度下其模型大小僅為YOLO v2的7%，運算複雜度僅為 YOLO v2模型的 27%，可於 TI TDA2X 與國內廠商所研發的車規AI 晶片（iCatch V37）上達到即時物件偵測運算效能。
- 研究團隊結合物件偵測與物件分割之深度學習技術，針對自駕車應用開發出多重功能ADAS系統，可同時支援各式ADAS功能，包含LDWS／FCWS／RCWS／ACC／AEB／BSD等，並可於嵌入式系統上實現。
在應用上，郭教授團隊首創深度學習行為預測技術，將深度學習技術延伸應用於物件行為預測，甚至是駕駛控制，開發出全球首見可預測後方車輛（汽車或機車）是否超車之深度學習行為預測技術，於行車時可準確預測後方車輛於未來3秒鐘是否超車，可作為車輛駕駛人第三隻眼睛，守護行車安全。
- 本文改寫自科技部新聞稿，原標題為〈「自駕車智慧之眼」 嵌入式AI物件辨識系統技術領先國際〉。
