【未來的通勤是手放開】自動車時代,台灣的位置在哪裡? 專訪台大機械李綱副教授

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早在 1980 年代 自動駕駛系統就已現蹤,而近年隨著 機器視覺 人工智慧的興起,從科技巨頭 Google、蘋果、IBM、英特爾、NVIDIA 等紛紛以不同形式投入無人車領域並收購相關技術,新興公司如特斯拉、Uber 也如火如荼地開始測試無人駕駛技術,通用、福特、Nissan、BMW 等傳統車廠也積極和軟體公司合作開發「自動駕駛汽車」,到了未來,完全不需要人類操控,接上車聯網協作的無人車則是終極的願景。

除了從 AI 由上而下的建置自動駕駛系統,INSIDE 這次從自動車的基石:自駕車底盤 x-by-wire(轉向、煞車、動力)電子控制次系統談起,訪問到了主持台大機械智慧型載具與機電整合實驗室的台大機械自動車團隊李綱副教授,來談談他對成形中的自動車產業有什麼觀察,以及政府策略與法規的瓶頸。

談自動車技術:外界只著眼自駕車高端的 AI 軟體技術, 卻忽視自駕車所需必備的 X-by-wire 基礎工業技術與商機。

李綱副教授認為,現在自動車領域技術上最需要改進的地方,在於人工智慧運算所需資源太高。用大量數據訓練人工智慧的演算法,目前還是需要非常高規格的電腦來跑,然而「上路駕駛」這件事最人類來說卻是輕而易舉,甚至同時還能分心講話或關心各式各樣的瑣事。

李綱推測,雖然人工智慧非他專業,但應該能找到更接近人類大腦運作的演算法,可以節省運算資源的消耗。

自動車涉及的技術領域很廣,由軟體公司帶領,自人工智慧「由上而下」發展的自動車系統最為吸睛,但儘管在電腦中跑過無數次模擬,缺乏汽車製造的知識,就永遠都無法投入應用。李綱副教授認為,自動車中為了感應、整合與操控車輛的 X-by-wire(電子線控)系統開發,是常被忽略的一塊機會領域。

台灣市場不小,只是習慣代工

「很多人說台灣市場小,但我認為台灣只是三十年來都在走代工。」

李綱舉例,韓國人口約台灣兩倍,就出了 KIA 和現代兩大品牌、捷克 1000 多萬人口有 Skoda;出品 Volvo 又擁有商用車大廠 Scania AB 的瑞典人口也只有 990 萬。

李綱副教授分享對業界自動車發展的觀察,認為全球都還在嘗試階段,不過台灣創業能量不夠豐沛,軟體服務發展自然比不過美國、新加坡;傳統汽車製造廠商則缺乏健全的生產供應鏈和自有技術,比不過美國、德國、日本等汽車工業大國,自然沒有發展自動車的基礎。

李綱提到,台灣傳統車廠有意研發車輛動力與控制系統核心技術,卻無法擺脫日本車廠把持,一直以來只以車輛組裝及供應鏈管理為主。他舉例韓國從跟台灣並列四小龍,經過民間企業積極向美國、日本大廠學習並發展核心技術,加上政府集中資源發展汽車產業,現在已經遠超台灣。

「有挫折沒關係,但是要找到原因,看怎樣去改進。」

他觀察,像 Skoda 加入 Volkswagon 後獲得豐富生產資源,另外近期傳出台灣業者組成的 V-Team 也將與美國福特汽車洽談合作,如果台灣過去長期合作的日本車廠不願分享技術,轉而利用台灣 ICT 技術為籌碼交換歐美車廠技術也是可行的方向。

自動車上路跑,先鎖定需求

雖然在美國已經有許多州開放自動車上路,不過都是為了實驗。全球汽車總量在 2011 年就已經突破 10 億,每年增加的銷售量則超過 8 千萬輛,自動駕駛卻對人類的駕駛模式不熟悉「光是有十分之一變成自動車和人類駕駛混雜都很可怕」李綱提到,自動車不急著全面投入應用,而是要先找出特定領域的需求。

以台灣來說,他認為消費級汽車競爭激烈,相較之下台灣資源稀少,可以先從解決公共運輸的需求切入,政府左手可以補助國內企業發展技術,右手可以直接投入大眾運輸應用,雙管齊下為自動車產業發展打好基礎。比方取代機車成為民眾出行方便又廉價的最後一哩路,解決污染和擁塞的問題。或者滿足老人在社區內的接駁需求,隨著全球高齡化趨勢也是大有可為。 

政府不夠積極,試驗場淪為形式

既然各國自動車都還在試驗階段,台灣現在加入也許不算太遲。李綱認為,台灣雖然沒有強大的汽車產業鍊,但可以盤點手中優勢,比如結合台灣 ICT 產業之研發優勢,由下而上從車輛電子零組件、模組、次系統逐步發展成為國際車輛關鍵系統與次系統的 tier 1 或 tier 2 供應商,並且提供導入機車等複雜路況的試驗場,提供人才、資金、場域邀請國外汽車大廠來台設立自動車研發中心。

這部分台灣電機電子工業同業公會就找來半導體、資通訊、車輛產業等業者,籌組台灣車輛系統整合聯盟 V-Team,也在自動煞車系統 ADAS 上投入研發,成員中 6 家半導體業者包括台積電、聯電、聯發科、凌陽、鈺創等大廠,預計今年會 與福特提案合作

「做零件毛利很低,模組利潤高一點,再往上可以做到次系統。比如結合機器視覺 (machine vision) 與主動轉向控制 (active steering control) 技術的車輛自動車道維持 (lane keeping) 控制系統。」

然而,政府目前「亞洲矽谷」喊得震天價響,但據李綱副教授所說,主要的自動車測試場域卻規劃在沙崙一塊「比動物園還要小」的區域,而且環境簡單無特殊狀況,也就失去上路測試收集足夠大數據來訓練機器的意義。

是否認真思考過台灣發展 AI 自駕車技術的戰略目標以及步驟是什麼?AI 技術研發重點在於「大數據」,沙崙場域是否足以提供台灣發展自駕車所需之數據? 在沙崙場域驗證通過的自駕車 AI 軟體真能處理台灣各地自駕車應用情境之挑戰嗎?長期來說,真要發展自動車技術還是得鼓勵競爭,而非困在防弊勝於興利的思維。

人才方面,除了加強學校與產業的連結並鼓勵學子創業,脫離閉門造車,才會以全世界為標竿,同時也能舉辦自動車競賽,像美國在機器人領域的 DARPA 每年都能匯聚技術領域的長才相互激盪;政府方面開放法規,才有機會吸引全世界的人才、技術和資金,另外政府、研究法人組織都需要瘦身,積極引進世界級的業界顧問。一口氣說完了結構性的問題,李綱副教授這些建議頗有把各機關打掉重練、大刀闊斧改革的味道。

當然他也表明本意絕非落井下石,只是點出問題並期許中央政府不只是零星補助,更要有通盤規劃。他所帶領的台大機械自動車團隊就做出成績,目前正與工研院合作研發自駕車,儘管尚不能透露相關細節,李綱還是忍不住自豪地說,台灣的工程師才比較了解台灣獨有的交通狀況與開車文化,以核心技術來說台灣研發的自駕車性能與可靠度絕對勝過國外進口的車型機器人(car-like robot)。

要就好好支持,不然就不要講不要做,否則錢都是多花的。

面對教育、面對業界甚至面對政府,李綱副教授投身自動駕駛領域,也期許這項技術能在台灣蓬勃發展而成氣候,他也深知關在學術象牙塔而不思產業應用註定失敗。學術界人才輩出卻留不住的同時,產業界已經組成聯盟嘗試在國際搶佔一席之地,若政府能改變對新技術消極的政策方向,這波崛起的自動車浪潮,台灣或許還有機會趕上。


▲自動車展示畫面,原影片由台大機械智慧型載具與機電整合實驗室提供


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