深度攝影機與即時3D建模技術

本文與 PAMO車禍線上律師 合作，泛科學企劃執行

走在台灣的街頭，你是否發現馬路變得越來越「急躁」？滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車，為了拚單量與獎金，每個人都在跟時間賽跑 。與此同時，拜經濟發展所賜，路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈，讓車禍不再只是一場意外，更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出，我們正處於一個交通生態的轉折點，當「把車當生財工具」的職業駕駛，撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主，傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」（有跑才有錢，沒跑就沒收入）的零工經濟時代，如果運氣不好遇上車禍，我們該如何證明自己的時間價值？又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退？

薪資證明的難題：零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠，邏輯相對單純：拿出公司的薪資單或扣繳憑單，計算這幾個月的平均薪資，就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代，這套邏輯卡關了！施尚宏律師指出，許多外送員、自由接案者或是工地打工者，他們的收入往往是領現金，或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是，零工經濟的特性是「高度變動」，上個月可能拚了 7 萬，這個月休息可能只有 0 元，導致「平均收入」難以定義 。

這時候，律師的角色就不只是法條的背誦者，更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』，轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台（如 Uber、台灣大車隊）的流水帳整合，或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入（例如學生開學期間），只要能證明過往的接單能力與紀錄，在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

300 萬張罰單背後的僥倖：你的直覺，正在害死你

根據警政署統計，台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」，一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後，藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A：我在紅線違停，人還在車上，沒撞到也要負責？ 許多人認為：「我人就在車上，車子也沒動，甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我，自己操作不當摔倒了，這關我什麼事？」

施律師警告，這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道，導致後方車輛必須閃避而發生事故，你就可能必須背負民事賠償責任，甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話： 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態，其巨大的代價可能是人命。

陷阱 B：變換車道沒擦撞，對方自己嚇到摔車也算我的？ 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時，後方騎士因為嚇到而摔車，但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」，能不能直接開走？

答案是：絕對不行。

施律師強調，車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係，你若直接離開現場，在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪，後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是：停下來報警，釐清責任，並保留行車記錄器自保 。

保險不夠賠？豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢，是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴，更因為衍生出的「代步費用」驚人。

施律師舉例，過去撞到車，只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320，車主可能會主張修車的 8 天期間，他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算，光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候，一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼？

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」，他們有內部的數據庫，只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想，為了拿到這筆額外的錢，對方可能會採取「以刑逼民」的策略：提告過失傷害，利用刑事訴訟的壓力（背上前科的恐懼），迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外，駕駛人仍需要懂得談判策略，或考慮尋求律師協助，在保險公司與對方的漫天喊價之間，找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態：「溫柔而堅定」最有效？

除了有單據的財損，車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言，這在法律上沒有公式，甚至有點像「開獎」，高度依賴法官的自由心證 。

雖然保險公司內部有一套簡單的算法（例如醫療費用的 2 到 5 倍），但到了法院，法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下，正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議，在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」，這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員，裝兇只會讓對方心裡想著：「進了法院我保證你一毛都拿不到，準備看你笑話」。

相反地，如果你能客氣地溝通，但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據，清楚知道自己的底線與權益，這種「堅定」反而能讓談判對手買單，甚至在證明不足的情況下（如外送員的開學期間收入），更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外，它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代，無論你是為了生計奔波的職業駕駛，還是天天上路的通勤族，光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子，可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞，或是責任不明的糾紛。為了這點錢，要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差，恐懼於「會不會被告肇逃？」、「會不會留案底？」、「賠償多少才合理？」而整夜睡不著覺 。

PAMO看準了這個「焦慮商機」， 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」，而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂，PAMO 提倡的是「大腦武裝」，當車禍發生時，線上律師團提供策略，教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示，他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時，背後有個軍師，能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

從違停的陷阱到訂閱制的解方，我們正處於交通與法律的轉型期。未來，挑戰將更加嚴峻。

當 AI 與自駕車（Level 4/5）真正上路，一旦發生事故，責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時，誰該負責？怎麼舉證？

但在那天來臨之前，面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱，你選擇相信運氣，還是相信策略？ 先「武裝好自己的大腦」，或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網：https://pse.is/8juv6k 

十九世紀初，倫敦一家樂器行走出來一位十幾歲的學徒，他握著剛領到的工資，興奮地又來到附近的舊書攤買書。這一次他的目光被一本描述伏打 (Alessandro Volta) 所作電學實驗的書給吸引住，但他身上的錢不夠，而且這是本法文書，他還得再買本辭典才能看得懂。他還是下定決心將手中的錢給老闆當訂金，並在之後攢夠錢時將書與辭典買回家。

研讀之後，他找了哥哥一起打造書中所述的伏打電池，但只剩零錢不夠買所需的銅片。他靈光一閃，根本不用買，就拿手上的銅板便士 (penny) 取代就行啦！這就是惠斯登，從小就努力追求新知，並展露發明的天份。

他的發明橫跨不同領域。除了在自己的本行上發明六角形手風琴，他也是全世界最先發明 3D 圖片顯示裝置的人──他讓左右兩眼同時各自觀看 45 度角的反射鏡，而產生立體效果。他發現不同的金屬放電時產生的火花，透過稜鏡會呈現各自特有的光譜，為光譜學開啟了先河。他還發明一種矩陣加密法 (Playfair cipher)，而廣被軍隊採用，直到第二次世界大戰初期仍被部分英軍使用。

不過他奉獻最多的還是在電磁學方面。他將電線從中切開，接上萊頓瓶，再用快速旋轉的鏡子測量跳過電線缺口的火花延遲的時間，而估算出電流的速度。雖然他得出的數值比真正的電流速度還快了 50%，但他所發明的旋轉鏡卻在後來物理學家測量光速時派上用場。他和威廉・庫克 (William F. Cooke) 於 1837 年共同發明電報，不但成為最早的發明者，並且在兩年後沿著鐵路建造了世界上第一條商用電報線路。他改良別人的設計而發明的「惠斯登電橋」(Wheatstone bridge) 至今仍被廣泛用來測量電阻。他也是最先在發電機中用電磁鐵取代永久磁鐵，而成為能產生大電流的工業用發電機的發明人之一。

惠斯登靠著自學，從一個樂器行的學徒變成一位多產的發明家，還成為英國皇家學會的一員，可說是事在人為的最佳例證。

本文同時收錄於《科學史上的今天：歷史的瞬間，改變世界的起點》，由究竟出版社出版。

報導/江書賢

在生活中各種時刻，拿起智慧型手機把所見的人事景物拍攝下來，或者透過網路攝影機和朋友視訊通話，對於許多人來說已經是生活不可或缺的部分。在不知不覺間，我們常常是透過屏幕來觀察實體世界；另一方面，我們更是經常透過屏幕來瀏覽網路等資訊世界裡的訊息。既然兩者都常常透過同樣一種媒介和我們接觸，資訊和實體兩個世界愈來愈加緊密的結合，便是一個不讓人意外的趨勢。例如我們藉由掃描印在實體物品上的QR code，來讀取連結的資訊，或者是用手機拍了照片以後，使用Line等軟體把相片加上可愛的熊大與兔兔貼圖，像這些把來自資訊世界裡的文字或者影像，附加在來自真實世界的物件影像上的需求，將會更加普遍的成長。

擴增實境(Augmented Reality，AR)是將電腦、網路等資訊世界中的虛擬影像（尤其是３Ｄ影像），和實體世界中的物品互相結合，並且實現使用者與虛擬影像物件之間互動的技術。想像我們手拿一張圖片，在手機鏡頭或Web cam前面輕輕一晃，屏幕中所顯示的影像，除了出我們手拿著實體圖片以外，還憑空長出一些3D的虛擬物件，比如說飛碟或機器人，會追著我們手拿的圖片跑，甚至我們可能可以和這些虛擬3D影像進行互動，是不是很有趣呢？又或許是拿著某個商品的包裝盒，屏幕中的包裝盒上就會浮現出盒內商品的３Ｄ影像，比起印刷在平面上的包裝照片來說，能更增加消費者和包裝商品的接觸感。擴增實境的技術，想必在未來的物聯網中將會是一項商品銷售競爭上的利器。

既然要達成虛擬物件和真實物件兩者之間的連結，就必須讓電腦具備能從攝影機所拍攝到的影像中辨識出實體物件的能力。目前比較普遍的是利用QR code標示在實體物件上，但是如果要更普遍的廣泛應用在各種物品上，大家應該不會喜歡見到隨處可見的各種物品都印上死板的黑白方框圖像吧？如果電腦能夠直接辨認出物件上本身就具有的紋理特徵，就可以讓虛實物件之間的整合更加自然而不留痕跡，這就是無圖標AR技術所要達成的目標。

工研院南分院微系統中心視覺互動技術部的陳柏戎經理表示，先前無圖框AR的技術已在外國發展一段時間，技術由外國公司掌握，若是國內的廠商想要將無圖框AR的技術應用在商品上，必須支付很高昂的授權費用，所以目前國內很少廠商能利用這一種技術。工研院為了提供國內廠商的底層技術支援，因此著手進行無圖框AR的自主技術開發。

研發團隊目前的軟體技術開發成果，除了能達成不需要有特定邊框圖案的物件紋理特徵辨識與追蹤以外，更可以容許辨識目標物有超過30度的旋轉，並且容許辨識目標30%的遮蔽，因此電腦能夠更容易的成功辨識物件，不會因為在實用情境下，物品沒有正對著鏡頭，或著因為手拿著物件時不小心遮蔽到一部分的圖樣，就無法成功辨識物品。

相較於QR code 使用方形邊框與黑白圖樣等預先規定的特定圖樣模式來作標示，無圖框AR的技術目標是要能辨識更加自由多樣的圖案或紋理特徵，所以圖樣辨識的演算法必然會比QR code的辨識要複雜上很多，辨識的運算速度因此成為技術開發上的一大挑戰。研發團隊在開發演算法時，必須設計目標物件紋理的不同特徵部位的定義與擷取方式、權重分配，並且考慮辨識目標在各種不同的情境，如光線、旋轉角度、目標物和鏡頭間的距離時，能夠自動選用一組適合的特徵定義方式來進行辨識，才能使執行速度夠快，以符合即時性的要求。

除了目標物件特徵辨識的演算法以外，研發團隊進行的另一項技術開發重點是實體物件的辨識系統與虛擬物件的3D繪圖引擎的整合。目前市面上的3D繪圖引擎有許多不同的廠牌與版本，若國內的產品開發廠商想請國外公司提供無圖標AR技術的服務，經常會碰上兩家公司所使用的軟體不一致的情況，國外的技術廠商不一定會願意為小型的客戶處理軟體的相容性問題，因此會造成技術運用上的障礙。工研院作為促進本國創新科技的研發與技術支援單位，進行自主技術的開發，可以為國內的業者提供無圖標AR系統與其他軟體相容性問題的解決服務，作為國內產業底層技術的後盾，並且促成國內相關廠商的技術合作與整合。工研院所研發的系統目前是在PC平台上運作，現在正把開發目標朝向跨平台的技術延伸，如智慧型手機等行動裝置與嵌入式系統上。

擴增實境(AR)技術的概念已經被提出了十幾到二十年的時間，但是過去因為取像與顯示設備的體積、重量、成本等等硬體的限制，所以仍未充分發展，但是隨著近年來這些硬體設備的快速發展，甚至如Google Glass這些隨身的穿戴式系統也開始崛起，擴增實境的技術未來將有很大的應用空間與成長機會。或許在不久後的將來，人們就可以戴著擴增實境眼鏡上街，像許多科幻電影中機器人的視野一般，眼中所見許多物品旁邊都附帶著凌空的立體虛擬圖像或者文字資訊。

技術專頁:無圖標AR技術 

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