塞車是連假無法逃離的命運？【影音】

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

「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。

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

本文由 建研所 委託，泛科學企劃執行。 

當你走進一棟建築，是否能感受到它對環境的友善？或許不是每個人都意識到，但現今建築不只提供我們居住和工作的空間，更是肩負著重要的永續節能責任。

綠建築標準的誕生，正是為了應對全球氣候變遷與資源匱乏問題，確保建築設計能夠減少資源浪費、降低污染，同時提升我們的生活品質。然而，要成為綠建築並非易事，每一棟建築都需要通過層層關卡，才能獲得標章認證。

為推動環保永續的建築環境，政府自 1999 年起便陸續著手推動「綠建築標章」、「智慧建築標章」以及「綠建材標章」的相關政策。這些標章的設立，旨在透過標準化的建築評估系統，鼓勵建築設計融入生態友善、能源高效及健康安全的原則。並且政府在政策推動時，為鼓勵業界在規劃設計階段即導入綠建築手法，自 2003 年特別辦理優良綠建築作品評選活動。截至 2024 年為止，已有 130 件優良綠建築、31 件優良智慧建築得獎作品，涵蓋學校、醫療機構、公共住宅等各類型建築，不僅提升建築物的整體性能，也彰顯了政府對綠色、智慧建築的重視。

說這麼多，你可能還不明白建築要變「綠」、變「聰明」的過程，要經歷哪些標準與挑戰？

綠建築標章	智慧建築標章	綠建材標章

第一招：依循 EEWH 標準，打造綠建築典範

環境友善和高效率運用資源，是綠建築（green building）的核心理念，但這樣的概念不僅限於外觀或用材這麼簡單，而是涵蓋建築物的整個生命週期，也就是包括規劃、設計、施工、營運和維護階段在內，都要貼合綠建築的價值。

關於綠建築的標準，讓我們先回到 1990 年，當時英國建築研究機構（BRE）首次發布有關「建築研究發展環境評估工具（Building Research Establishment Environmental Assessment Method，BREEAM®）」，是世界上第一個建築永續評估方法。美國則在綠建築委員會成立後，於 1998 年推出「能源與環境設計領導認證」（Leadership in Energy and Environmental Design, LEED）這套評估系統，加速推動了全球綠建築行動。

臺灣在綠建築的制訂上不落人後。由於臺灣地處亞熱帶，氣溫高，濕度也高，得要有一套我們自己的評分規則——臺灣綠建築評估系統「EEWH」應運而生，四個英文字母分別為 Ecology（生態）、Energy saving（節能）、Waste reduction（減廢）以及 Health（健康），分成「合格、銅、銀、黃金和鑽石」共五個等級，設有九大評估指標。

我們就以「台江國家公園」為例，看它如何躍過一道道指標，成為「鑽石級」綠建築的國家公園！

位於臺南市四草大橋旁的「台江國家公園」是臺灣第8座國家公園，也是臺灣唯一的濕地型的國家公園。同時，還是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築，其外觀採白色系列，從高空俯瞰，就像在一座小島上座落了許多白色建築群的聚落；從地面看則有臺南鹽山的意象。

因其地形與地理位置的特殊，生物多樣性的保護則成了台江國家公園的首要考量。園區利用既有的魚塭結構，設計自然護岸，保留基地既有的雜木林和灌木草原，並種植原生與誘鳥誘蟲等多樣性植物，採用複層雜生混種綠化。以石籠作為擋土護坡與卵石回填增加了多孔隙，不僅強化了環境的保護力，也提供多樣的生物棲息環境，使這裡成為動植物共生的美好棲地。

第二招：想成綠建築，必用綠建材

要成為一幢優秀好棒棒的綠建築，使用在原料取得、產品製造、應用過程和使用後的再生利用循環中，對地球環境負荷最小、對人類身體健康無害的「綠建材」非常重要。

這種建材最早是在 1988 年國際材料科學研究會上被提出，一路到今日，國際間對此一概念的共識主要包括再使用（reuse）、再循環（recycle）、廢棄物減量（reduce）和低污染（low emission materials）等特性，從而減少化學合成材料產生的生態負荷和能源消耗。同時，使用自然材料與低 VOC（Volatile Organic Compounds，揮發性有機化合物）建材，亦可避免對人體產生危害。

在綠建築標章後，內政部建築研究所也於 2004 年 7 月正式推行綠建材標章制度，以建材生命週期為主軸，提出「健康、生態、高性能、再生」四大方向。舉例來說，為確保室內環境品質，建材必須符合低逸散、低污染、低臭氣等條件；為了防溫室效應的影響，須使用本土材料以節省資源和能源；使用高性能與再生建材，不僅要經久耐用、具高度隔熱和防音等特性，也強調材料本身的再利用性。

在台江國家公園內，綠建材的應用是其獲得 EEWH 認證的重要部分。其不僅在設計結構上體現了生態理念，更在材料選擇上延續了對環境的關懷。園區步道以當地的蚵殼磚鋪設，並利用蚵殼作為建築格柵的填充材料，為鳥類和小生物營造棲息空間，讓「蚵殼磚」不再只是建材，而是與自然共生的橋樑。園區的內部裝修選用礦纖維天花板、矽酸鈣板、企口鋁板等符合綠建材標準的系統天花。牆面則粉刷乳膠漆，整體綠建材使用率為 52.8%。

在日常節能方面，台江國家公園也做了相當細緻的設計。例如，引入樓板下的水面蒸散低溫外氣，屋頂下設置通風空氣層，高處設置排風窗讓熱空氣迅速排出，廊道還配備自動控制的微噴霧系統來降溫。屋頂採用蚵殼與漂流木創造生態棲地，創造空氣層及通風窗引入水面低溫外企，如此一來就能改善事內外氣溫及熱空氣的通風對流，不僅提升了隔熱效果，減少空調需求，讓建築如同「與海共舞」，在減廢與健康方面皆表現優異，展示出綠建築在地化的無限可能。

在綠建材的部分，另外補充獲選為 2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學新建工程，其採用生產過程中二氧化碳排放量較低的建材，比方提高高爐水泥（具高強度、耐久、緻密等特性，重點是發熱量低）的量，並使用能提高混凝土晚期抗壓性、降低混凝土成本與建物碳足跡的「爐石粉」，還用再生透水磚做人行道鋪面。

同樣入選 2023 年綠建築的還有雲林豐泰文教基金會的綠園區，首先，他們捨棄金屬建材，讓高爐水泥使用率達 100%。別具心意的是，他們也將施工開挖的土方做回填，將有高地差的荒地恢復成平坦綠地，本來還有點「工業風」的房舍告別荒蕪，無痛轉綠。

等等，這樣看來建築夠不夠綠的命運，似乎在建材選擇跟設計環節就決定了，是這樣嗎？當然不是，建築是活的，需要持續管理–有智慧的管理。

第三招：智慧管理與科技應用

我們對生態的友善性與資源運用的效率，除了從建築設計與建材的使用等角度介入，也須適度融入「智慧建築」（intelligent buildings）的概念，即運用資通訊科技來提升建築物效能、舒適度與安全性，使空間更人性化。像是透過建築物佈建感測器，用於蒐集環境資料和使用行為，並作為空調、照明等設備、設施運轉操作之重要參考。

為了推動建築與資通訊產業的整合，內政部建築研究所於 2004 年建立了「智慧建築標章」制度，為消費者提供判斷建築物是否善用資通訊感知技術的標準。評估指標經多次修訂，目前是以「基礎設施、維運管理、安全防災、節能管理、健康舒適、智慧創新」等六大項指標作為評估基準。
以節能管理指標為例，為了掌握建築物生命週期中的能耗，需透過系統設備和技術的主動控制來達成低耗與節能的目標，評估重點包含設備效率、節能技術和能源管理三大面向。在健康舒適方面，則在空間整體環境、光環境、溫熱環境、空氣品質、水資源等物理環境，以及健康管理系統和便利服務上進行評估。

樹林藝文綜合大樓在設計與施工過程中，充分展現智慧建築應用綜合佈線、資訊通信、系統整合、設施管理、安全防災、節能管理、健康舒適及智慧創新 8 大指標先進技術，來達成兼顧環保和永續發展的理念，也是利用建築資訊模型（BIM）技術打造的指標性建築，受到國際矚目。

在興建階段，為了保留基地內 4 棵原有老樹，團隊透過測量儀器對老樹外觀進行精細掃描，並將大小等比例匯入 BIM 模型中，讓建築師能清晰掌握樹木與建築物之間的距離，確保施工過程不影響樹木健康。此外，在大樓啟用後，BIM 技術被運用於「電子維護管理系統」，透過 3D 建築資訊模型，提供大樓內設備位置及履歷資料的即時讀取。系統可進行設備的監測和維護，包括保養計畫、異常修繕及耗材管理，讓整棟大樓的全生命週期狀況都能得到妥善管理。

智慧建築導入 BIM 技術的應用，從建造設計擴展至施工和日常管理，使建築生命周期的管理更加智慧化。以 FM 系統 ( Facility Management，簡稱 FM ) 為例，該系統可在雲端進行遠端控制，根據會議室的使用時段靈活調節空調風門，會議期間開啟通往會議室的風門以加強換氣，而非使用時段則可根據二氧化碳濃度調整外氣空調箱的運轉頻率，保持低頻運作，實現節能效果。透過智慧管理提升了節能效益、建築物的維護效率和公共安全管理。

總結

綠建築、綠建材與智慧建築這三大標章共同構建了邁向淨零碳排、居住健康和環境永續的基礎。綠建築標章強調設計與施工的生態友善與節能表現，從源頭減少碳足跡；綠建材標章則確保建材從生產到廢棄的全生命週期中對環境影響最小，並保障居民的健康；智慧建築標章運用科技應用，實現能源的高效管理和室內環境的精準調控，增強了居住的舒適性與安全性。這些標章的綜合應用，讓建築不僅是滿足基本居住需求，更成為實現淨零、促進健康和支持永續的具體實踐。

• 本文轉載自科技大觀園，原文為〈年節塞車好心煩！自動駕駛讓你暢行無阻〉
• 作者／科技大觀園特約編輯｜簡茹因

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：

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。

2. 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。

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。

3. 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：

• 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！

參考資料

1. 「自駕車受騙上當和辨識盲點」之專家回應
2. 為何美國交通部選用SAE的自動駕駛分級，而棄NHTSA丨汽車商業評論
3. 自動駕駛車發展現況與未來趨勢
4. 何謂自動駕駛？
5. 關於自動駕駛：內行人才會懂的有話直說
6. 對於塞車問題，智慧交通提供的四大解決方案
7. 塞車讓駕駛踩煞車踩到抽筋，汽車新科技解決這困擾！（內有影片）
8. 2020 最新自動駕駛技術報告出爐！以特斯拉、Volvo 為例，全面涵蓋智駕技術
9. 網宇實體系統與製造應用- 熱門焦點- 經濟部技術處
10. Wevolver: Knowledge for engineers
11. 一起來用十分鐘略懂自駕車吧！GoGoGo！
12. 無人駕駛車/自駕車技術探索
13. SAE International
14. 科學月刊：不需駕駛也能輕鬆上路－淺談自駕車與高精地圖