本土科普影視如何突破、創新？科技部邀 6 團隊談製作甘苦

本文與 威力暘電子 合作，泛科學企劃執行。

想像一下，當你每天啟動汽車時，啟動的不再只是一台車，而是一百台電腦同步運作。但如果這些「電腦」突然集體當機，後果會有多嚴重？方向盤可能瞬間失靈，安全氣囊無法啟動，整台車就像失控的高科技廢鐵。這樣的「系統崩潰」風險並非誇張劇情，而是真實存在於你我日常的駕駛過程中。

今天，我們將深入探討汽車電子系統「逆天改運」的科學奧秘。究竟，汽車的「大腦」—電子控制單元（ECU），是如何從單一功能，暴增至上百個獨立系統？而全球頂尖的工程師們，又為何正傾盡全力，試圖將這些複雜的系統「砍掉重練」、整合優化？

第一顆「汽車大腦」的誕生

時間回到 1980 年代，當時的汽車工程師們面臨一項重要任務：如何把汽油引擎的每一滴燃油都壓榨出最大動力？「省油即省錢」是放諸四海皆準的道理。他們發現，關鍵其實潛藏在一個微小到幾乎難以察覺的瞬間：火星塞的點火時機，也就是「點火正時」。

如果能把點火的精準度控制在「兩毫秒」以內，這大約是你眨眼時間的百分之一到千分之一！引擎效率就能提升整整一成！這不僅意味著車子開起來更順暢，還能直接省下一成的油耗。那麼，要如何跨過這道門檻？答案就是：「電腦」的加入！

工程師們引入了「微控制器」（Microcontroller），你可以把它想像成一顆專注於特定任務的迷你電腦晶片。它能即時讀取引擎轉速、進氣壓力、油門深度、甚至異常爆震等各種感測器的訊號。透過內建的演算法，在千分之一秒、甚至微秒等級的時間內，精準計算出最佳的點火角度，並立刻執行。

從此，引擎的性能表現大躍進，油耗也更漂亮。這正是汽車電子控制單元（ECU）的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」（Engine Control Unit）。

ECU 的失控暴增與甜蜜的負荷

第一顆 ECU 的成功，在 1980 年代後期點燃了工程師們的想像：「這 ECU 這麼好用，其他地方是不是也能用？」於是，ECU 的應用範圍不再僅限於點火，燃油噴射量、怠速穩定性、變速箱換檔平順度、ABS 防鎖死煞車，甚至安全氣囊的引爆時機……各種功能都交給專屬的 ECU 負責 。

然而，問題來了：這麼多「小電腦」，它們之間該如何有效溝通？

為了解決這個問題，1986 年，德國的博世（Bosch）公司推出了一項劃時代的發明：控制器區域網路（CAN Bus）。你可以將它想像成一條專為 ECU 打造的「神經網路」。各個 ECU 只需連接到這條共用的線路上，就能將訊息「廣播」給其他單元。

更重要的是，CAN Bus 還具備「優先通行」機制。例如，煞車指令或安全氣囊引爆訊號這類攸關人命的重要訊息，絕對能搶先通過，避免因資訊堵塞而延誤。儘管 CAN Bus 解決了 ECU 之間的溝通問題，但每顆 ECU 依然需要獨立的電源線、接地線，並連接各種感測器和致動器。結果就是，一輛汽車的電線總長度可能達到 2 到 4 公里，總重量更高達 50 到 60 公斤，等同於憑空多載了一位乘客的重量。

另一方面，大量的 ECU 與錯綜複雜的線路，也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。更別提這些密密麻麻的線束，簡直是設計師和維修技師的惡夢。要檢修這些電子故障，無疑讓人一個頭兩個大。

汽車電子革命：從「百腦亂舞」到集中治理

到了2010年代，汽車電子架構迎來一場大改革，「分區架構（Zonal Architecture）」搭配「中央高效能運算（HPC）」逐漸成為主流。簡單來說，這就像在車內建立「地方政府＋中央政府」的管理系統。

可以想像，整輛車被劃分為幾個大型區域，像是車頭、車尾、車身兩側與駕駛艙，就像數個「大都會」。每個區域控制單元（ZCU）就像「市政府」，負責收集該區所有的感測器訊號、初步處理與整合，並直接驅動該區的馬達、燈光等致動器。區域先自理，就不必大小事都等中央拍板。

而「中央政府」則由車用高效能運算平台（HPC）擔任，統籌負責更複雜的運算任務，例如先進駕駛輔助系統（ADAS）所需的環境感知、物體辨識，或是車載娛樂系統、導航功能，甚至是未來自動駕駛的決策，通通交由車輛正中央的這顆「超級大腦」執行。

乘著這波汽車電子架構的轉型浪潮中， 2008 年成立的台灣本土企業威力暘電子，便精準地切入了這個趨勢，致力於開發整合 ECU 與區域控制器（Domain Controller）功能的模組化平台。他們專精於開發電子排檔、多功能方向盤等各式汽車電子控制模組。為了確保各部件之間的溝通順暢，威力暘提供的解決方案，就像是將好幾個「分區管理員」的職責，甚至一部分「超級大腦」的功能，都整合到一個更強大的硬體平台上。

這些模組不僅擁有強大的晶片運算能力，可同時支援 ADAS 與車載娛樂，還能兼容多種通訊協定，大幅簡化車內網路架構。如此一來，車廠在追求輕量化和高效率的同時，也能顧及穩定性與安全性。

萬無一失的「汽車大腦」：威力暘的四大策略

然而，「做出來」與「做好」之間，還是有差別。要如何確保這顆集結所有功能的「汽車大腦」不出錯？具體來說，威力暘電子憑藉以下四大策略，築起其產品的可靠性與安全性：

1. AUTOSAR ： 導入開放且標準化的汽車軟體架構 AUTOSAR。分為應用層、運行環境層（RTE）和基礎軟體層（BSW）。就像在玩「樂高積木」，ECU 開發者能靈活組合模組，專注在核心功能開發，從根本上提升軟體的穩定性和可靠性。
   
2. V-Model 開發流程：這是一種強調嚴謹、能在早期發現錯誤的軟體開發流程。就像打勾 V 字形般，左側從上而下逐步執行，右側則由下而上層層檢驗，確保每個階段的安全要求都確實落實。
   
3. 基於模型的設計 MBD（Model-Based Design）： 威力暘的工程師們會利用 MatLab®/Simulink® 等工具，把整個 ECU 要控制的系統(如煞車)，用數學模型搭建起來，然後在虛擬環境中進行大量的模擬和測試。這等於在實體 ECU 誕生前，就能在「數位雙生」世界中反覆演練、預先排除設計缺陷，，並驗證安全機制是否有效。
   
4. Automotive SPICE (ASPICE) ： ASPICE 是國際公認的汽車軟體「品質管理系統」，它不直接評估最終 ECU 產品本身的安全性，而是深入檢視團隊在軟體開發的「整個過程」，也就是「方法論」和「管理紀律」是否夠成熟、夠系統化，並只根據數據來評估品質。

既然 ECU 掌管了整輛車的運作，其能否正常運作，自然被視為最優先項目。為此，威力暘嚴格遵循汽車業中一本堪稱「安全聖經」的國際標準：ISO 26262。這套國際標準可視為一本針對汽車電子電氣系統（特別是 ECU）的「超嚴格品管手冊」和「開發流程指南」，從概念、設計、測試到生產和報廢，都詳細規範了每個安全要求和驗證方法，唯一目標就是把任何潛在風險降到最低

有了上述這四項策略，威力暘確保其產品從設計、生產到交付都符合嚴苛的安全標準，才能通過 ISO 26262 的嚴格檢驗。

然而，ECU 的演進並未就此停下腳步。當ECU 的數量開始精簡，「大腦」變得更集中、更強大後，汽車產業又迎來了新一波革命：「軟體定義汽車」（Software-Defined Vehicle, SDV）。

軟體定義汽車 SDV：你的愛車也能「升級」！

未來的汽車，會越來越像你手中的智慧型手機。過去，車輛功能在出廠時幾乎就「定終身」，想升級？多半只能換車。但在軟體定義汽車（SDV）時代，汽車將搖身一變成為具備強大運算能力與高速網路連線的「行動伺服器」，能夠「二次覺醒」、不斷升級。透過 OTA（Over-the-Air）技術，車廠能像推送 App 更新一樣，遠端傳送新功能、性能優化或安全修補包到你的車上。

不過，這種美好願景也將帶來全新的挑戰：資安風險。當汽車連上網路，就等於向駭客敞開潛在的攻擊入口。如果車上的 ECU 或雲端伺服器被駭，輕則個資外洩，重則車輛被遠端鎖定或惡意操控。為了打造安全的 SDV，業界必須遵循像 ISO 21434 這樣的車用資安標準。

威力暘電子運用前面提到的四大核心策略，確保自家產品能符合從 ISO 26262 到 ISO 21434 的國際認證。從品質管理、軟體開發流程，到安全認證，這些努力，讓威力暘的模組擁有最高的網路與功能安全。他們的產品不僅展現「台灣智造」的彈性與創新，也擁有與國際大廠比肩的「車規級可靠度」。憑藉這些實力，威力暘已成功打進日本 YAMAHA、Toyota，以及歐美 ZF、Autoliv 等全球一線供應鏈，更成為 DENSO 在台灣少數核准的控制模組夥伴，以商用車熱系統專案成功打入日系核心供應鏈，並自 2025 年起與 DENSO 共同展開平台化量產，驗證其流程與品質。

毫無疑問，未來車輛將有更多運作交由電腦與 AI 判斷，交由電腦判斷，比交由人類駕駛還要安全的那一天，離我們不遠了。而人類的角色，將從操作者轉為監督者，負責在故障或斷網時擔任最後的保險。透過科技讓車子更聰明、更安全，人類甘願當一個「最弱兵器」，其實也不錯！

2 月 15 日 OpenAI 發佈 Sora，隔一周後 Stable diffusion 3 隨後推出，以前人家都說有圖有真相，現在眼見不實的時代要來臨了，你說？還有什麼可以相信的？

AI 生成的影像到底有沒有方法可以辨識出來？今天，我們來談談近期關於辨識 AI 生成，找出 AI 生成的破綻！

先說結論，理論上可以！但現實很困難，很容易被破解，這集我們回答三個問題：

1. AI 生成影像有什麼破綻？
2. 還有哪些方法可以辨別 AI 生成的影像？
3. 最後來談談這些辨識方法，在現實中會遇到什麼問題？

回到最基礎的問題眼見不再為憑，接下來只會越來越多，不會越來越少，謠言進化成謠圖跟謠影片，現在還真的沒有其他武器，來辨識 AI 生成的內容，說到底還是得回歸自身的媒體識讀、確認訊息來源！

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

「抱歉，我無法幫助提供關於特定 YouTube 視頻的摘要或重要觀點。」—— MaxAI

「 Sider 無法總結沒有字幕的影片。」—— Sider

「很抱歉，無法獲取您提供的 YouTube 影片的字幕資料，因為該影片已禁用字幕功能。請確認影片設置並開啟字幕，或者提供另一個可以分析的影片連結。」—— Video Summarizer

不是啦，怎麼全翻車了啦，這些 YouTube 的總結工具全都是垃圾⋯⋯嗎？

先別急著罵，你有看到上面寫著「沒有提供字幕，無法分析」嗎？

常見的 Youtube 總結 AI，都是靠影片的字幕做分析，但如果影片沒有 CC 字幕，那這些 AI 就毫無用武之地了⋯⋯嗎？

欸不是喔，比如這支 16 年的 Bass 教學，聰明的 MaxAI ，就用下方網友留下的 5000 多則留言，總結出影片在說什麼。

這不是總結影片好嗎！我需要的是影片總結，不是總結網友討論！

而且，最需要影片總結的，不就是那些沒字幕，又看不完的超長直播影片嗎？

像是泛科學院隔周四中午 12:30 的直播，含金量極高，講得都是最新 AI 新聞，但你可能非常忙，一秒鐘幾十萬上下，連一小時都抽不出來看重播，這時候，就非常需要影片總結服務。

那這些沒字幕的影片該怎麼辦？現在 AI 辨識語音也很厲害啦，就先語音辨識，再把這些辨識結果交給 ChatGPT 之類的 AI 做逐字稿分析不就好了嗎？

接下來，我想要分享兩個我覺得好用且免費的語音轉文字的 AI ， Whisper JAX 跟 Memo AI。

Whisper JAX

先來說說 whisper JAX，你可以直接 google 搜尋就能找到，不用註冊也不用費用，點進去就可以直接使用。

如果你懶到連搜尋都不想按，可以直接點擊 whisper JAX 的連結。

語音轉文字的 AI 有很多，像之前介紹的 Vocol AI 就是，Whisper JAX 除了免費且逐字稿品質不差，更重要的是 Whisper JAX 只要輸入 Youtube 影片連結，就能完成逐字稿啦！

首先，點選上面的【Youtube】。

在這邊輸入 Youtube 影片的連結。

下面選擇【transcribe】，按下送出鍵。

全都擠在一起是要怎麼看啦！別急著罵啊，這是錯誤示範，提醒大家在送出前，要把下面這個【Return timestamps】勾起來，才會跑出有時間序的分段內容。

Whisper JAX 雖然有翻譯【translate】功能，但只能翻譯成英文，不過問題不大，只要有了逐字稿一切都好辦。

Memo AI

覺得 Whisper JAX 還要把逐字稿貼到其他地方分析很麻煩，或是看英文影片，需要品質好的翻譯字幕嗎？

別擔心，我跟你有同樣的想法，接下來介紹的 Memo AI，不只有 Whisper JAX 的所有功能，還可以串其他語言模型，讓你三個願望，一次完成。

首先，到官網下載 Memo AI 。

安裝完後打開 Memo AI，會看到鍵入金鑰的畫面。

這時候就要到官網註冊，註冊後在這邊填入 email 送出，然後到你註冊的信箱收信，就會看到 Memo AI 寄了金鑰給你，複製金鑰輸入 Memo AI，就可以使用啦。

進入 Memo AI 能看到上面有輸入 Youtube 連結的地方，輸入後點轉譯，就會看到設定畫面。

這邊可以選擇原本檔案的語言，可以直接用自動偵測就好。

品質的部分，免費版只能用極速跟均衡，只有購買 pro 版的才能用高品質，不過對一般人來說，均衡就已經很夠用了，而且，Memo AI 的模型是在本機電腦上運作，如果你的電腦不夠好，也跑不出來。

最後，選擇是否用 GPU 加速，有的話可以選一下。好啦，現在按下轉寫，就會開始製作影片逐字稿了。

完成逐字稿後，你可以在右上方選擇翻譯，這樣就會把整份逐字稿翻譯成你想要的語言了，翻譯的方式有免費的 google 翻譯，也可以自己串 API 用 ChatGPT 翻譯。

而在主畫面下方，你會看到總結的按鈕。

點下去會要你設定 API。

這時候你就要登入 OpenAI 的官網，取得 API KEY 後複製到【翻譯設置】中的 OpenAI。

左邊是輸入 API KEY 的欄位，右邊是輸入代理伺服器的位置，一般來說留空白就可以了。

現在按下總結鍵，影片總結就完成啦！

MemoAI 結合了 ChatGPT 之後，除了可以將影片內容做總結，他還能生成 AI 心智圖，看起來非常厲害對吧，好啦其實就是有結構的列點整理，對我來說，這比摘要還要容易閱讀。

另外，Memo AI 還可以將字幕匯出，直接把英文字幕跟翻譯好的中文字幕同步顯示，這下子看 Youtube 還可以學外語，把滑手機看影片，一秒就變成富有教育意義的活動。

現在，我們可以抬頭挺胸的看 YT 影片了。

既然 Memo AI 這麼好用，誰還需要 Whisper JAX ？

誰想得到 A 編居然還在用十年前的筆電，根本跑不動 Memo AI，而 Whisper JAX 就成了他唯一的選擇。

如果這支影片對你有幫助的話，請幫我在影片下方點個喜歡，並且把這支影片分享給需要的朋友，最後別忘了訂閱泛科學院的頻道，我們下支影片再見囉。

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