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通用汽車打造「互相溝通」的車子

劉珈均
・2015/11/28 ・1655字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 530 ・七年級

日本動畫《閃電霹靂車》是許多七年級生的童年記憶,主角風見隼人駕駛的賽車阿斯拉大出風頭,能隨時換裝成賽車或越野裝備、唱歌喚醒昏迷的主角、變身水上車,及時穿越海上暗礁與暴風雨送受傷夥伴到醫院等等。與其說阿斯拉是性能不斷進化的人工智慧電腦,它更像是有生命的靈活助手。

《閃電霹靂車》故事設定在2015年,第一部動畫與現在已相隔20年以上。時至今日,首度有項正式計畫要打造一輛真正會「說話」的汽車,儘管互動對象是與其他車子而不是人類,首部「車間通訊科技(Vehicle to vehicle communications, V2V)」的車輛即將問世,由通用汽車打造。

2014年9月7日至11日,底特律剛舉辦為時五天的智慧型運輸系統世界年會,通用汽車執行長瑪莉巴拉(Mary Barra)在會上預告,一輛會「說話」的凱迪拉克將在2017年站上展示台:「我們進行此計畫,因為這是全球消費者都想要的!」通用汽車進行此計畫的另一原因是,美國聯邦政府已頒布命令,強制新車終須裝設 V2V 裝置共享交通狀況與安全資訊。相關法令最早也要2016年才會制定完成,通用汽車得完成自己的系統,以避免輸在設計的起跑點。近來通用汽車除了因點火系統造成的事故而身陷法律問題,也正面臨汽車銷售的不景氣危機。

汽車工業向來廣泛運用無線射頻技術(Radio Frequency, RF),RF中的無線射頻識別技術(Radio Frequency Identification, RFID)最常見用於遙控車鎖與各種防盜設計,並延伸應用到電子收費系統 ETC、胎壓監測、車輛辨識等等。V2V 汽車或許會繼續利用 RF 技術溝通,但不少技術廠商和研究單位傾向採用無電磁干擾的「可見光通信」的技術──也就是透過車輛內建攝影機、以及調製LED頭燈或尾燈的閃爍速率來進行通信工作。

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汽車工業向來廣泛運用無線射頻技術,RF中的無線射頻識別技術,最常見用於遙控車鎖與各種防盜設計,並延伸應用到電子收費系統 ETC、胎壓監測、車輛辨識等等。

首部 V2V 車子處境大概會跟全世界第一支電話一樣──沒有對象可以講話。除非政府先設置一些可讓車子互動通訊的路標、行人穿越道和其他道路設備,這會促進連結車子與基礎設施,但也可能演變成跟空氣講話一樣單向無趣。不過,不管 V2V 車子與其他機器設備「話家常」的機會有多微乎其微,第一批嘗鮮者仍會喜歡它,因為它也是最先灌輸自動駕駛輔助系統「Supercruise」的車子,這似乎是通用汽車對賓士半自動駕駛技術「定速巡航系統」(Distronic system)的回應。通用汽車計畫更往前一步踏入自動車的領域,在車子與前車保持安全距離的同時,除了維持行駛於自身車道,也能視情況超越其他車輛。

賓士汽車當然也致力發展這構想,幾個月前,幾位賓士的工程師帶作者菲利浦羅斯(Philip E. Ross)坐進實驗車,行駛在斯圖加特的高速公路上,車子全靠自動駕駛,還超越一個慢郎中。多元通訊技術結合自動駕駛頗具意義。藉著與鄰居協調整合資訊,一台(近乎)自主的車輛能更安全地上路,也能透過自己與其他車子的眼睛觀察世界,策劃更好的路線。目前車間技術與自動車的構想當然都還比不上阿斯拉,不過,科技正是從簡入繁慢慢前進的,阿斯拉的「祖先」打造出來後,離智慧賽車又更進一步了。

(本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫-智慧生活與前沿科技科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

責任編輯:鄭國威|元智大學資訊社會研究所
審校:陳妤寧

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本文原發表於行政院科技部-科技大觀園「科技新知」。歡迎大家到科技大觀園的網站看更多精彩又紮實的科學資訊,也有臉書喔!

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劉珈均
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PanSci 特約記者。大學時期主修新聞,嚮往能上山下海跑採訪,因緣際會接觸科學新聞後就不想離開了。生活總是在熬夜,不是趕稿就是在屋頂看星星,一邊想像是否有外星人也朝著地球方向看過來。

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人與 AI 的關係是什麼?走進「2024 未來媒體藝術節」,透過藝術創作尋找解答
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/10/24 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎?還是 AI 會成為個人專屬的超級助理?

隨著人工智慧技術的快速發展,AI 與人類之間的關係,成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一,究竟,AI 會成為人類的取代者或是協作者?決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力,唯有人們清楚了解如何使用 AI,才能化 AI 為助力,提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此,目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」,特別將展覽主題定調為奇異點(Singularity),透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

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C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰

其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。

圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。

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圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發

之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。

圖三、1980 年專家系統的興起,進入第二次高峰

從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

圖四、2010 年發展至今,高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強

例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。

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圖五、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」展出現場,圖為超現代映畫的作品《無限共作3.0》。圖/C-LAB 提供

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題,圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖/C-LAB 提供

「畢竟展區空間有限,而科技發展史的資訊量又很龐大,在評估哪些事件適合放入展區時,我們常常在心中上演拉鋸戰,」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件,還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則,「不過,歷史事件與展覽主題的關聯性,還是最主要的決定因素,」蔡侑霖補充指出。

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舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊:「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00,週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

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從號誌開始還路於民:增設行人專用時相真的能保護行人嗎?
PanSci_96
・2023/09/02 ・3577字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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「好不容易綠燈了,怎麼又有路人擋在斑馬線上?現在汽機車要停讓行人,不是只會讓路口更塞嗎?」

「怎麼一綠燈,腳才剛踏出去,就差點被撞到,台灣真的是行人地獄啊!」

話說道路設計的最高原則,就跟XX製藥一樣,是先研究不傷身體,再講求效果。包括行人、駕駛者等用路人的安全要確保,再來才是讓所有用路人都能在安全的條件下,快速地到達目的地。

那麼駕駛轉彎時須等候行人的規定,你怎麼看呢?身為行人的我覺得,這只是遲來的行人正義,本該如此啊!以前每次過馬路都要急急忙忙,還擔心被司機怒瞪,感覺真的很差。不過握上方向盤的我卻又覺得,哇靠,現在每次汽車轉彎遇到行人就要停下來,結果根本如入行車地獄,一整排車子在路上塞爆,綠燈都結束了,車子還卡在路中間!

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與其讓每個人都陷入行人與駕駛的無間道,也許我們該思考的是最根本的燈號設計問題,調整號誌設置加上增設行人專用時相(Pedestrian Scramble),被認為是擺脫行人地獄惡名的關鍵一招,但這招真的有用嗎?該怎麼用才真的好棒棒呢?

紅綠燈秒數該如何設計?

最近交通改革的呼聲很高,820「還路於民大遊行」也即將登場。台灣交通雖然不會因為一次的遊行,在一夕之間改變,但能讓更多人在乎交通的癥結,願意理性討論,我認為都是很好的發展。

因為多起令人傷心的事故,「道路設計」如今備受重視,然而設計道路不是看心情或靠直覺,不論是車道寬度、人行道寬度或是標線位置,都是集合交通學、數學和心理學分析的綜合結果。其中,紅綠燈的設計相對來說比較簡單,因為那就是解數學題嘛。

喔?這數學題該怎麼解呢?我們先以最簡單的雙時相號誌來舉例。這裡所謂的時相,就是指號誌的狀態。例如一個最一般的十字路口,會由一個南北向綠燈、東西向紅燈的時相,加東西向綠燈、南北向紅燈的另一個時相,組成雙時相系統。如果又加上禁止直行、僅允許轉彎的情況,那就是又多了一個時相。而由三個以上組成的系統,就是我們常聽到的「多時相交通號誌」。

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雙時相號誌例圖。圖/轉動高雄青春夢-高雄市政府交通局

現在我們眼前有一個雙時相號誌路口,我們的目標,是設計一個在固定時間內,能讓更多車通過,駕駛可以花更少時間抵達目的地的路口。唯一的條件,是它的紅燈與綠燈時間必須一樣長,那麼你會希望紅燈長一點還是短一點呢?蛤,短一點比較好?真的是這樣嗎?

當我們在設計號誌週期 (signal timing) 時,通常會將號誌畫成類似於 PM 常用的甘特圖,更加一目了然。現在我們有第一種設計:紅燈、綠燈各一分鐘,一個號誌週期是兩分鐘。以及第二種設計:紅燈、綠燈各 30 秒,一個週期是一分鐘。實際畫成甘特圖,雖然一次的紅燈等待時間變短了。但長時間來看,你遇到綠燈跟等紅燈的時間,是一樣多的,也就是在相同時間內,前進的距離是一樣的。

設計號誌週期不同,實際有效時間也會不同。圖/PanSci YouTube

當然啦,相信你也看出來了,現實情況不是這樣,就算是藤原豆腐店的送貨員,從零加速到一百,喔不對,一般道路速限是 50 公里。從零加速到 50,也是需要起步時間的,如果遇到紅燈也需要煞車時間。再加上黃燈的轉換時間,這些時間加起來會產生不少的時間損耗。如果遇到一次紅燈,就會損失 5 秒。那麼在週期為兩分鐘的道路上行駛兩分鐘,實際上的有效時間,只有 60-5 秒,也就是 55 秒的時間。在週期為一分鐘的路口呢?雖然行駛兩分鐘的綠燈時間總計也是一分鐘,卻因為會多遇到一次紅綠燈。所以有效時間會損失 2 次 5 秒,也就是有效時間只剩下 50 秒,比週期是兩分鐘的道路還少了五秒。

結論就是,雖然綠燈長一點,紅燈也需要等久一點,但比起不斷地走走停停,能將速度維持在速限的時間更久,就能節省更多時間。

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號誌連鎖,幹道更順暢

當然,以上假設是紅燈與綠燈一樣長的情形,大部分的道路規劃都存在幹道、支道的區分。幹道是交通的命脈,也是車流量最大的地方,因此綠燈時間就會設計的比紅燈還要長,在號誌設計上也會有其他的考量。

例如,大家在路上看到一整排綠燈,一路大順暢,心情一定也十分舒暢,這被稱為號誌同步 (Signal Synchronization)。剛才討論的是單一紅綠燈的時間長短,現在我們同時考慮整條路上的紅綠燈,依照經驗也知道,沒有號誌同步的幹道,遇到的紅燈次數自然也會比較多,那麼因為頻繁減速、加速而出現的時間損失又多起來了。

但是,號誌同步真的是最優的作法嗎?其實不見得。當我們將號誌再次畫成圖,把號誌的時間和空間擺在一起,形成時空圖(Time-Space Diagram),並且加入行駛速限的考量。

號誌時空圖(Time-Space Diagram)。圖/Traffic Signal Timing Manual

我們會發現,放入合適的時差,能讓號誌如波浪般傳遞下去,每次你剛好到下一個路口,就會剛好遇到綠燈,達到真正的一路大順暢。這種安排方式被稱為號誌連鎖 (Signal Coordination)。而要讓雙向的道路都能受益於號誌連鎖的好處,就需要透過嚴密的車流量與數學計算。

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在這些基礎之上,還需要加入時間、車流、轉彎道等資訊,才能做出最有效的號誌設計,實在不簡單。在這個基礎之上,若要解決行人屢屢遭遇事故的困境,該怎麼設計紅綠燈呢?

行人專用時相是什麼?

前陣子,關於駕駛轉彎時須等候行人的議題又再度浮上水面,有人提出既然每次汽車轉彎遇到行人就要停下來,不如增設「行人專用時相」(Pedestrian Scramble)來解決問題。在這個時相內,只有行人可以移動,反過來說,在汽車移動的時候,行人是不能移動的。

這有什麼好處呢?首先,因為行人穿越馬路時所有汽車都得靜止,因此行人可以穿越對角線,穿越馬路的次數從兩次變為一次。對於駕駛來說也有好處,因為駕駛行駛時已經沒有行人會穿越斑馬線,因此右轉車輛可以不受影響,降低等待時間。而最重要的是,行人移動時沒有任何交通工具正在移動,直接降低了車禍的風險。倫敦交通局在 2010 年的報告中,便說明行人專用時相可以降低 38% 的行人傷亡。

行人專用時相可以降低 行人傷亡。圖/Giphy

既然這麼立竿見影,那把所有路口都加設「行人專用時相」就解決問題了嗎?其實也不是。增加一個時相,就意味整個週期拉長了。因此不論是行人還是車輛,要等的紅燈時間也會拉長。在少部分城市,就觀察到駕駛更容易因為等得不耐煩而搶跑、闖紅燈,例如加拿大的多倫多,就因此在 2015 年取消了行人專用時相。

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一般認為,適合設置行人專用時相的地方,僅在行人人流量高的路口,例如鬧區、車站前、幹道交叉口等等。在行人數量不多的路口,增加時相可能反而會使塞車問題更加嚴重。

還有什麼方法能讓行人更安全的過馬路?

事實上,台灣交通安全協會理事長陳宏益也表示,行人專用時相只是短期應急作法,更好的做法是搭配不同路口採用不同的措施。例如設置「行人早開時相」(Leading Pedestrian Interval),讓行人比車輛早 3~7 秒綠燈,增加行人被駕駛看到的機會、減少人車爭道。

或是呢,設置行人庇護島或將行穿線退縮,除了庇護島能多一分保障外,重要的是行穿線退縮能增加汽車的等候空間,並且因為車輛在轉入時已經轉直,比較不容易因為 A 柱死角而看不見行人。

行穿線退縮也能保護行人安全。圖/PanSci YouTube

這樣聽起來,只要根據每個路口車流、人流,調整燈號設計,台灣的「行人地獄」應該有解囉?你覺得呢?有可能改變嗎?

  1. 當然有解,那麼多國家都提出了交通零死亡願景,事在人為啊!
  2. 教育才是最佳解,從幼兒園開始重新學習行人路權觀念,保守估計下一代……大概就會成功了。
  3. 我不入地獄,誰入地獄,這個肉身臭皮囊,還是靠自己長眼顧好吧!

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PanSci_96
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《閃電霹靂車》故事設定在2015年,第一部動畫與現在已相隔20年以上。時至今日,首度有項正式計畫要打造一輛真正會「說話」的汽車,儘管互動對象是與其他車子而不是人類,首部「車間通訊科技(Vehicle to vehicle communications, V2V)」的車輛即將問世,由通用汽車打造。

2014年9月7日至11日,底特律剛舉辦為時五天的智慧型運輸系統世界年會,通用汽車執行長瑪莉巴拉(Mary Barra)在會上預告,一輛會「說話」的凱迪拉克將在2017年站上展示台:「我們進行此計畫,因為這是全球消費者都想要的!」通用汽車進行此計畫的另一原因是,美國聯邦政府已頒布命令,強制新車終須裝設 V2V 裝置共享交通狀況與安全資訊。相關法令最早也要2016年才會制定完成,通用汽車得完成自己的系統,以避免輸在設計的起跑點。近來通用汽車除了因點火系統造成的事故而身陷法律問題,也正面臨汽車銷售的不景氣危機。

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首部 V2V 車子處境大概會跟全世界第一支電話一樣──沒有對象可以講話。除非政府先設置一些可讓車子互動通訊的路標、行人穿越道和其他道路設備,這會促進連結車子與基礎設施,但也可能演變成跟空氣講話一樣單向無趣。不過,不管 V2V 車子與其他機器設備「話家常」的機會有多微乎其微,第一批嘗鮮者仍會喜歡它,因為它也是最先灌輸自動駕駛輔助系統「Supercruise」的車子,這似乎是通用汽車對賓士半自動駕駛技術「定速巡航系統」(Distronic system)的回應。通用汽車計畫更往前一步踏入自動車的領域,在車子與前車保持安全距離的同時,除了維持行駛於自身車道,也能視情況超越其他車輛。

賓士汽車當然也致力發展這構想,幾個月前,幾位賓士的工程師帶作者菲利浦羅斯(Philip E. Ross)坐進實驗車,行駛在斯圖加特的高速公路上,車子全靠自動駕駛,還超越一個慢郎中。多元通訊技術結合自動駕駛頗具意義。藉著與鄰居協調整合資訊,一台(近乎)自主的車輛能更安全地上路,也能透過自己與其他車子的眼睛觀察世界,策劃更好的路線。目前車間技術與自動車的構想當然都還比不上阿斯拉,不過,科技正是從簡入繁慢慢前進的,阿斯拉的「祖先」打造出來後,離智慧賽車又更進一步了。

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連假無法逃離宿命!為什麼會塞車呢?
fabg
・2016/02/04 ・1643字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 430 ・四年級

Source: flickr

塞車的秘密

相信大家都曾碰過高速公路發生「塞車」,如果塞車的理由是前面發生車禍或有車輛拋錨,那還可以理解。但是更常見的情形是明明前面沒有狀況,可是就是塞車、塞著塞著又慢慢地變順暢了,這究竟是為什麼呢?

人類科技發展到今日,飛機、火車、輪船都具能夠讓電腦自動駕駛,唯獨就是只有跑在路上的車輛很難靠著電腦控制,到目前為止也頂多是用「自動定速」的方式來減輕駕駛的負荷。雖然每個人的駕駛習慣不太一樣,但是畢竟駕駛是需要經過訓練的過程,所以其實也相去不遠。所以,當很多車輛在一條路上形成「車流」時,人類的反應習慣,就對於車流有非常關鍵的影響特性。

根據交通工程師的統計,他們發現在一台又接著一台的「穩定車流」中,駕駛會形成一個有趣的默契。以一群小客車所形成的車流,他們會穩定地保持車頭與車頭約2秒的間距、也就是你站在一點觀察一群穩定通過的車流,大約每2秒可以通過一台小汽車。

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巧妙的是,這個2秒的間距,從一般道路、車速大約30公里起,至高速公路環境下、大約車速為90公里的環境都能適用,但是同樣的間距時間、卻能構成不同的安全距離。以時速36公里、也就是每秒10公尺、車輛長度5公尺來算,前後車頭間距2秒,代表前車的車尾大約距離後車車頭15公尺(2X10-5=15);但是如果時速增加到90公里、也就是每秒25公尺計算,前後車頭間距2秒、則前車車尾到後車車頭的距離就會拉長到45公尺(2X25-5=45)。

Source: ccccltd.cn

大部分的駕駛會有這樣的默契,其實是受到人類神經「反應時間」的影響。根據統計顯示,人類的反應時間,從你看到前車煞車燈亮、到踩下煞車有煞車反應時,大約需要0.5~1秒的反應時間,在這一段反應時間中,因為神經在運作,所以車輛還是保持在原本的速度、並不減慢或停止。因此,人類為了要保持安全的反應時間,會自然而然地以2~3倍反應時間來拉長車距。所以,那些每天在路上開車的計程車駕駛,他們因為熟悉車況與路況、所需的反應時間較短,通常就會縮短與前車的距離;而剛拿到駕照的新手,因為對於反應時間所需較長,自然而然就會拉開距離。

受到了反應時間限制,這就讓高速公路的每一台高速行駛的車輛都需要和前車保持安全距離。所以,如果以單一車道中、每2秒通過1台車來算,每一個車道每1分鐘就可以通過30輛小客車,也就是每小時可以通過1,800輛車。當然,如果車流裡面有像是大客車、聯結車等大型車輛,因為他們所需的安全距離更長,當然,也會降低可以通過的車流量。

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當使用高速公路的車流達到穩定的情形時,再加入這些穩定車流的人就是破壞穩定的罪魁禍首了。以高速公路車速90公里來說,可能每個駕駛人都穩定地和前車保持45~50公尺的安全距離,這時從交流道上來的車子硬是「插隊」進入安全距離時,後面的車輛因為安全距離只剩下一半、讓後面駕駛人覺得反應時間不足具有風險時,自然而然就會降低車速、甚至踩下煞車。當有一台車踩下煞車、後面穩定跟隨的車輛就會因為前車煞車而放慢速度,於是後面跟著的車越來越慢,就讓整個車速降低、導致塞車。那前面的兇手呢?其實早就逃之夭夭、也不知道後面因為他造成塞車了……

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也是因為這個理由,高速公路的管理機關才要使用「匝道儀控」或是「高乘載管制」的手段,利用紅綠燈或者乘車人數管制的方式,避免太多車流一下子上到高速公路上去破壞車流的順暢。同時,也會提醒駕駛人保持適當的安全距離,免得一下子踩煞車導致後面的車輛也跟著採了煞車而塞車。最重要的是,不要在高速公路上蛇行,不僅讓自己變得危險、也縮短不了多少時間,最重要的是,如果害後車煞車時,就會影響整個車流的穩定。下次上了高速公路,別忘了提醒開車的爸媽,保持安全距離,才能讓大家都能又快又安全地抵達目的地喔!

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fabg
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從小就追著火車和飛機跑來跑去的宅小孩,生活的最大興趣就是研究交通工具,後來發現交通工具富含許多常見的科學原理,加上與「人」的互動後更呈現了多樣化的樂趣,於是決定努力鑽研、把自己研究的小小發現用淺顯易懂的方式與普羅大眾分享。現為國語日報科學版專欄作者、經營自己的Blog:「fabg@運輸邦」 (Blog網址:http://fabg.pixnet.net/blog)