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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 ・4673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
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科技大觀園_96
82 篇文章 ・ 1126 位粉絲
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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LDL-C 正常仍中風?揭開心血管疾病的隱形殺手 L5
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/06/20 ・3659字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文與 美商德州博藝社科技 HEART 合作,泛科學企劃執行。

提到台灣令人焦慮的交通,多數人會想到都市裡的壅塞車潮,但真正致命的「塞車」,其實正悄悄發生在我們體內的動脈之中。

這場無聲的危機,主角是被稱為「壞膽固醇」的低密度脂蛋白( Low-Density Lipoprotein,簡稱 LDL )。它原本是血液中運送膽固醇的貨車角色,但當 LDL 顆粒數量失控,卻會開始在血管壁上「違規堆積」,讓「生命幹道」的血管日益狹窄,進而引發心肌梗塞或腦中風等嚴重後果。

科學家們還發現一個令人困惑的現象:即使 LDL 數值「看起來很漂亮」,心血管疾病卻依然找上門來!這究竟是怎麼一回事?沿用數十年的健康標準是否早已不敷使用?

膽固醇的「好壞」之分:一場體內的攻防戰

膽固醇是否越少越好?答案是否定的。事實上,我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(High-Density Lipoprotein,簡稱 HDL)和低密度脂蛋白( LDL )。

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想像一下您的血管是一條高速公路。HDL 就像是「清潔車隊」,負責將壞膽固醇( LDL )運來的多餘油脂垃圾清走。而 LDL 則像是在血管裡亂丟垃圾的「破壞者」。如果您的 HDL 清潔車隊數量太少,清不過來,垃圾便會堆積如山,最終導致血管堵塞,甚至引發心臟病或中風。

我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(HDL)和低密度脂蛋白(LDL)/ 圖片來源:shutterstock

因此,過去數十年來,醫生建議男性 HDL 數值至少應達到 40 mg/dL,女性則需更高,達到 50 mg/dL( mg/dL 是健檢報告上的標準單位,代表每 100 毫升血液中膽固醇的毫克數)。女性的標準較嚴格,是因為更年期後]pacg心血管保護力會大幅下降,需要更多的「清道夫」來維持血管健康。

相對地,LDL 則建議控制在 130 mg/dL 以下,以減緩垃圾堆積的速度。總膽固醇的理想數值則應控制在 200 mg/dL 以內。這些看似枯燥的數字,實則反映了體內一場血管清潔隊與垃圾山之間的攻防戰。

那麼,為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。我們吃下肚或肝臟製造的脂肪,會透過血液運送到全身,這些在血液中流動的脂肪即為「血脂」,主要成分包含三酸甘油酯和膽固醇。三酸甘油酯是身體儲存能量的重要形式,而膽固醇更是細胞膜、荷爾蒙、維生素D和膽汁不可或缺的原料。

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這些血脂對身體運作至關重要,本身並非有害物質。然而,由於脂質是油溶性的,無法直接在血液裡自由流動。因此,在血管或淋巴管裡,脂質需要跟「載脂蛋白」這種特殊的蛋白質結合,變成可以親近水的「脂蛋白」,才能順利在全身循環運輸。

肝臟是生產這些「運輸用蛋白質」的主要工廠,製造出多種蛋白質來運載脂肪。其中,低密度脂蛋白載運大量膽固醇,將其精準送往各組織器官。這也是為什麼低密度脂蛋白膽固醇的縮寫是 LDL-C (全稱是 Low-Density Lipoprotein Cholesterol )。

當血液中 LDL-C 過高時,部分 LDL 可能會被「氧化」變質。這些變質或過量的 LDL 容易在血管壁上引發一連串發炎反應,最終形成粥狀硬化斑塊,導致血管阻塞。因此,LDL-C 被冠上「壞膽固醇」的稱號,因為它與心腦血管疾病的風險密切相關。

高密度脂蛋白(HDL) 則恰好相反。其組成近半為蛋白質,膽固醇比例較少,因此有許多「空位」可供載運。HDL-C 就像血管裡的「清道夫」,負責清除血管壁上多餘的膽固醇,並將其運回肝臟代謝處理。正因為如此,HDL-C 被視為「好膽固醇」。

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為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。/ 圖片來源:shutterstock

過去數十年來,醫學界主流觀點認為 LDL-C 越低越好。許多降血脂藥物,如史他汀類(Statins)以及近年發展的 PCSK9 抑制劑,其主要目標皆是降低血液中的 LDL-C 濃度。

然而,科學家們在臨床上發現,儘管許多人的 LDL-C 數值控制得很好,甚至很低,卻仍舊發生中風或心肌梗塞!難道我們對膽固醇的認知,一開始就抓錯了重點?

傳統判讀失準?LDL-C 達標仍難逃心血管危機

早在 2009 年,美國心臟協會與加州大學洛杉磯分校(UCLA)進行了一項大型的回溯性研究。研究團隊分析了 2000 年至 2006 年間,全美超過 13 萬名心臟病住院患者的數據,並記錄了他們入院時的血脂數值。

結果發現,在那些沒有心血管疾病或糖尿病史的患者中,竟有高達 72.1% 的人,其入院時的 LDL-C 數值低於當時建議的 130 mg/dL「安全標準」!即使對於已有心臟病史的患者,也有半數人的 LDL-C 數值低於 100 mg/dL。

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這項研究明確指出,依照當時的指引標準,絕大多數首次心臟病發作的患者,其 LDL-C 數值其實都在「可接受範圍」內。這意味著,單純依賴 LDL-C 數值,並無法有效預防心臟病發作。

科學家們為此感到相當棘手。傳統僅檢測 LDL-C 總量的方式,可能就像只計算路上有多少貨車,卻沒有注意到有些貨車的「駕駛行為」其實非常危險一樣,沒辦法完全揪出真正的問題根源!因此,科學家們決定進一步深入檢視這些「駕駛」,找出誰才是真正的麻煩製造者。

LDL 家族的「頭號戰犯」:L5 型低密度脂蛋白

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。他們發現,LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷,如同各式型號的貨車與脾性各異的「駕駛」。

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。發現 LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷。/ 圖片來源:shutterstock

早在 1979 年,已有科學家提出某些帶有較強「負電性」的 LDL 分子可能與動脈粥狀硬化有關。這些帶負電的 LDL 就像特別容易「黏」在血管壁上的頑固污漬。

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台灣留美科學家陳珠璜教授、楊朝諭教授及其團隊在這方面取得突破性的貢獻。他們利用一種叫做「陰離子交換層析法」的精密技術,像是用一個特殊的「電荷篩子」,依照 LDL 粒子所帶負電荷的多寡,成功將 LDL 分離成 L1 到 L5 五個主要的亞群。其中 L1 帶負電荷最少,相對溫和;而 L5 則帶有最多負電荷,電負性最強,最容易在血管中暴衝的「路怒症駕駛」。

2003 年,陳教授團隊首次從心肌梗塞患者血液中,分離並確認了 L5 的存在。他們後續多年的研究進一步證實,在急性心肌梗塞或糖尿病等高風險族群的血液中,L5 的濃度會顯著升高。

L5 的蛋白質結構很不一樣,不僅天生帶有超強負電性,還可能與其他不同的蛋白質結合,或經過「醣基化」修飾,就像在自己外面額外裝上了一些醣類分子。這些特殊的結構和性質,使 L5 成為血管中的「頭號戰犯」。

當 L5 出現時,它並非僅僅路過,而是會直接「搞破壞」:首先,L5 會直接損傷內皮細胞,讓細胞凋亡,甚至讓血管壁的通透性增加,如同在血管壁上鑿洞。接著,L5 會刺激血管壁產生發炎反應。血管壁受傷、發炎後,血液中的免疫細胞便會前來「救災」。

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然而,這些免疫細胞在吞噬過多包括 L5 在內的壞東西後,會堆積在血管壁上,逐漸形成硬化斑塊,使血管日益狹窄,這便是我們常聽到的「動脈粥狀硬化」。若這些不穩定的斑塊破裂,可能引發急性血栓,直接堵死血管!若發生在供應心臟血液的冠狀動脈,就會造成心肌梗塞;若發生在腦部血管,則會導致腦中風。

L5:心血管風險評估新指標

現在,我們已明確指出 L5 才是 LDL 家族中真正的「破壞之王」。因此,是時候調整我們對膽固醇數值的看法了。現在,除了關注 LDL-C 的「總量」,我們更應該留意血液中 L5 佔所有 LDL 的「百分比」,即 L5%。

陳珠璜教授也將這項 L5 檢測觀念,從世界知名的德州心臟中心帶回台灣,並創辦了美商德州博藝社科技(HEART)。HEART 在台灣研發出嶄新科技,並在美國、歐盟、英國、加拿大、台灣取得專利許可,日本也正在申請中,希望能讓更多台灣民眾受惠於這項更精準的檢測服務。

一般來說,如果您的 L5% 數值小於 2%,通常代表心血管風險較低。但若 L5% 大於 5%,您就屬於高風險族群,建議進一步進行影像學檢查。特別是當 L5% 大於 8% 時,務必提高警覺,這可能預示著心血管疾病即將發作,或已在悄悄進展中。

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對於已有心肌梗塞或中風病史的患者,定期監測 L5% 更是評估疾病復發風險的重要指標。此外,糖尿病、高血壓、高血脂、代謝症候群,以及長期吸菸者,L5% 檢測也能提供額外且有價值的風險評估參考。

隨著醫療科技逐步邁向「精準醫療」的時代,無論是癌症還是心血管疾病的防治,都不再只是單純依賴傳統的身高、體重等指標,而是進一步透過更精密的生物標記,例如特定的蛋白質或代謝物,來更準確地捕捉疾病發生前的徵兆。

您是否曾檢測過 L5% 數值,或是對這項新興的健康指標感到好奇呢?

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特斯拉 Cybercab 登場!自駕車事故責任該由誰承擔?
PanSci_96
・2024/07/30 ・1411字 ・閱讀時間約 2 分鐘

特斯拉即將在 2024 年 10 月推出無人計程車,並且 Robotaxi 的正式名稱,將取名為 Cybercab。
等等,在無人車正式上路之前,我先問你一個重要問題。如果我開特斯拉自駕車撞死人,要負責的是我這個駕駛、乘客,還是特斯拉與馬斯克?

你敢開自駕車嗎?肇事責任是誰負責? 圖/envato

自駕車撞死人:駕駛、乘客,還是特斯拉負責?

當你駕駛特斯拉自駕車撞死人,責任歸屬是個複雜問題。無人車上路前,了解現行法律與技術界限至關重要。如果你強行介入自駕車運行,解除自駕功能後的事故責任由你全擔。如果不干預,事故責任可能由車商承擔。然而,最終誰來負責,仍取決於多方因素,包括車輛技術和法律規定。

這是個很現實的電車難題,應該說自駕車難題。如果你駕駛的自駕車正在失控向人群駛去,你是否有勇氣按下緊急剎車,承擔一切責任?

這類問題正是現在無人駕駛技術面臨的道德和法律挑戰。

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電車難題再現:自駕車技術的進展與挑戰

自駕車並不是未來的幻想,而是已經在我們的日常生活中逐漸實現的技術。特斯拉和其他汽車製造商已經展示了他們的自動駕駛系統,這些系統能夠完成從停車到高速公路駕駛的各種操作。目前的自駕技術主要依賴於先進駕駛輔助系統(ADAS),這些系統結合了多種技術以提升駕駛的安全性和效率。

ADAS 並不是一個新概念,它可以追溯到 1950 年代的汽車巡航控制系統,隨後在 1970 年代加入了防鎖死煞車系統和車身動態穩定系統。現代的 ADAS 功能更加多樣化,包括防撞系統、車道偏離警示、盲點監控、自適應巡航和駕駛監控等,這些功能大大降低了人為失誤導致的事故風險。

自駕車三隻眼睛:相機、光達和雷達的全面解析

自駕車依賴於三種主要感知技術:相機、光達和雷達。相機負責辨識交通號誌和行人,光達則通過發射紅外雷射光脈衝繪製 3D 地圖,雷達在惡劣天氣中表現尤為出色,能夠在雨天、霧天和沙塵暴中提供穩定的數據。

自駕車的決策過程可以分為感知、決策和控制三個步驟。感知階段依賴於相機、光達和雷達提供的數據,決策階段則依靠 AI 算法來判斷最佳行動方案,最後由控制系統執行決策。這些技術的進步使得自駕車在面對複雜的交通情況時,能夠做出更準確的反應。

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全球無人計程車競賽:各國如何迎接自動駕駛未來

特斯拉並不是唯一的自駕車領導者,Google 的 Waymo 和通用汽車的 Cruise 已經在無人計程車領域取得了重大進展。中國的自動駕駛公司小馬智行和百度的蘿蔔快跑也已成功讓無人計程車在主要城市上路營運。根據預測,到 2025 年,全球將有約 800 萬輛 3 級或 4 級的自駕車在道路上行駛。

特斯拉的 Cybercab 無人計程車即將上路,標誌著自駕車技術進入新的階段。隨著技術的不斷進步和法律框架的完善,自駕車將在未來的交通系統中扮演越來越重要的角色。然而,自駕車事故責任的問題仍需進一步探討和解決,以確保這一新技術能夠安全、可靠地服務於社會。

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PanSci_96
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從販賣機到智慧設備:物聯網的發展歷程
數感實驗室_96
・2024/06/23 ・1135字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

在這個通信技術普及的年代,我們不斷介紹各式各樣的通信技術。大多數的通信技術都是為人服務的,這似乎是理所當然的。然而,有一種通信技術並非直接為人服務,而是為物體之間的交流提供支持。這種技術不僅存在,而且在現代已經成為最主要的通信形式之一,我們稱之為——物聯網(IoT)。

物聯網,Internet of Things,簡稱 IoT,顧名思義就是物品,機器、設備連上網路。

在我們生活中,如智慧手錶和藍牙耳機這些穿戴式設備,它們各自擁有特定功能,同時又能透過藍牙技術相互連結,這就是物聯網的一種應用。

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你可能會問,手機也算是物聯網的設備嗎?

這取決於你如何定義和使用手機。如果是人們使用 5G 或 4G 技術彼此傳訊息和溝通,那麼這不屬於物聯網的範疇。但當手機與藍牙耳機或智慧手錶連接時,它們之間的互動更符合物聯網的概念。因此,物聯網的基本定義是,不直接涉及人跟人、或是人與設備的互動。基本上都是設備跟設備之間的溝通。

通信是人類最基本的需求,同時也帶來無限商機,就像我們不想跑到別的地方買可樂,卻發現賣光了一樣,科技為能解決這些需求,促使通信技術的持續成長。

如同手機的普及帶動了市場需求,從一家一部的電視和冰箱,到人人一支的手機,並且每隔幾年就更新換代。這種商機吸引了企業的投資,也推動了強大的研發動能。

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而現在,我們正生活在一個設備數量遠超人類數量的時代,從藍牙耳機、智慧手錶,到遍布全球的智慧設備,物聯網的技術已經無處不在。

不妨思考一下,還有哪些需求尚未被滿足,也許它們正是下一個物聯網應用的起點。

更多、更完整的內容,歡迎上數感實驗室 Numeracy Lab 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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數感實驗室_96
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