自駕產業搶攻Level 4商機
在Level 2的自動駕駛輔助(ADAS)技術逐漸成熟後,眾多國際車廠持續精進自駕系統效能,期早日實現自動駕駛願景。不過,Level 3自動駕駛車輛由於駕駛反應時間、責任歸屬等定義較難釐清,因此於發展上有著不小挑戰。
然而,為了不讓自駕發展腳步受阻,自動駕駛產業(如車廠、系統廠、新創業者等),除了持續強化ADAS功能,使一般乘用車能早日達到Level 3以上等級外,也開始朝定義較為明確的Level 4自駕車發展,並以開始推動試營運的商用服務(如接駁、運貨等)。換言之,目前自動駕駛市場除了原有的一般房車之外,以營運服務為主的Level 4車輛,也成為新的發展目標,且發展腳步相當迅速。
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特別收錄 / 編輯的話:
認清大方向,別打迷糊仗
雖然華人文化對一步一腳印,按部就班的做事方式較為推崇,但在市場需求快速變化,每年都要有新產品迭代的科技產業,客觀條件往往不允許我們凡事穩紮穩打。而且,不僅消費性電子產品如此,連相對穩定的伺服器、產業設備甚至汽車產業,產品規格變化的速度也變得越來越快,研發人員追逐專案時程的壓力與日俱增。
在此同時,科技試圖解決的問題,也變得越來越模糊。以系統控制軟體為例,工程師在撰寫軟體的時候,往往是先把問題拆解成多個子題,每個子題都定義出明確的操作程序後,再整合成一套完整的標準作業流程,最後寫出控制軟體。但如果是一個無法拆解,沒有明確定義的題目,該怎麼辦呢?要工程師變成哲學家,從問題的定義展開一場思辨之旅?太慢了!
機器學習或人工智慧之所以竄起,就是因為我們的日常生活中,到處都是這種模稜兩可的問題,別說為這些問題找到最佳解或最適解,就連用語言精確地描述這種問題都很困難。而機器學習跟人工智慧,為處理這種問題開啟了一條新的道路。不用管問題的本質為何,只要統計上有明確的因果關係或相關性,人工智慧就能提供可能有效的解決方案。
本期封面故事所談到的自駕車演進趨勢,就是用人工智慧解題所帶來的結果。目前第二級自駕功能已十分成熟,照理來說,產業下一步應該會朝第三級自駕技術發展,但結果是各大車廠與自動駕駛系統開發商紛紛跳過第三級自駕,直接朝第四級自駕發展。為何業者選擇跳過第三級自駕?因為第三級自駕的目標是人機協作,且系統必須給人類「適當」的反應時間,接手控制車輛。
問題來了,何謂「適當」?這問題可能永遠也沒有答案,因為有人反應快、有人反應慢,而且在不同情況下,人機換手需要的時間長短不一。如果車廠跟自駕系統開發者真的要發展第三級自駕,恐怕得在何謂「適當」這個問題上糾纏很長一段時間,而且第三級自駕說穿了也只是個過程,最終目標是實現完全自動駕駛。在第三級自駕上糾纏不清,絕非明智之舉。
其實,不管是企業主管或是研發主管,甚至第一線研發人員,最怕的就是在沒有搞清楚大方向的情況下,打了一堆迷糊仗。不僅虛耗人力物力,更浪擲寶貴的時間。如果大方向目標明確,中間的過程可以有很多彈性做法。然而,彈性不代表可以便宜行事。一步到位也有一步到位的方法論,沒有方法論的一步到位,打迷糊仗的機率也很高。而這所謂的方法論,就是每個職場人的江湖一點訣了。
特別收錄 / 編輯的話:認清大方向,別打迷糊仗
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