自駕車的真正戰場!研華AI自駕車隊在礦山、港口狂奔20年,為何鎖定封閉場域?
一場價值上兆美元的自駕車競賽,誰會是最終贏家?
當全球目光聚焦在特斯拉、Waymo等道路上的自駕車明星隊伍時,卻忽略了一群已經在「封閉賽道」內狂奔近20年的隱形冠軍,這場競賽主角不是穿梭於都市的無人計程車,而是重達數百噸、搭載智慧駕駛系統的礦山卡車,以及精準穿梭在貨櫃中的自動化港口拖車。
「真正的全自駕(Level 5),連馬斯克都說可能還需要10至20年,」研華科技資深協理林威佐表示,自駕技術發展速度快是一回事,但在開放道路上依然需要面對法規、保險、甚至是人性的考驗。「但在封閉場域,這一切(自駕車)早在十幾年前就開始了。」研華的自駕車系統已在礦山、港口、機場等「封閉場域」中大放異彩。
全球工業電腦大廠研華科技的角色不是打造車輛本身,而是為汽車裝上「大腦」與「神經系統」,從物聯網(IoT)延伸至車聯網(IoV),甚至再結合AI,進化為「AIOV」(AI Internet of Vehicles)智慧車聯網。
車用電腦功能百百種,從控制娛樂系統、鏡頭,車輛狀況監測、AI分析路況以及自駕等。這些也都是研華隨著業務拓展,而不斷新開發的功能,此外,林威佐指出,「(一台車的)車用電腦可能硬體是1、2000美金,但加入AI、雲端平台等服務,有望達到10倍業績!」
自駕車的價值:安全、效率、成本也能降低8%!
自駕車的價值,遠不止於解放駕駛的雙手。面對分秒必爭、成本斤斤計較的工業場域而言,自動駕駛AI系統的導入,需要先回答2個問題:解決哪些痛點?創造什麼價值?
「一台滿載的油罐車或重型卡車,盲區多、煞車距離長,一次追撞事故的賠償和營業損失,動輒超過新台幣30萬元。」林威佐分享,早在2007年研華就已經踏入自駕車場域,從一般民眾看不見的封閉式高危險工作場域開始,發現僅是加裝前方攝影機或雷達,透過AI運算實現「緊急煞停(AEB)」,就可以大幅降低追撞意外風險,車輛停擺的損失。
自動駕駛的關鍵價值體現在「安全」與「效率」兩大面向。林威佐進一步指出,減少燃油成本,透過最佳化調度與駕駛行為分析,平均能夠節省5%至10%的油耗。
另外,許多司機休息時習慣不熄火吹冷氣,造成燃油浪費與引擎磨損。透過研華的遠端監控與管理,可再降低3%至8%的成本。而且AI系統能提醒司機「該換檔了」、「轉速過高」等不當操作。
「這就像讓一個只有一年經驗的菜鳥,身邊隨時坐著一位20年經驗的老師傅在指導。」林威佐形容,光是這個機制又能省下6%至8%的成本。當所有數字疊加,對企業而言,不再是錦上添花的科技,而是提升競爭力的必要投資。
研華不製造一般乘用車,而是鎖定工業型車輛,舉例來說,像是客運、貨運、危險品運輸的油罐車或緊急救難車。林威佐指出,這些大型車輛一旦發生事故,代價高昂。
「人的反應,從眼睛看到危險到腳踩煞車,需要時間,更別提恐慌下的情緒管理問題。」林威佐說表示,「AI加上攝影機、雷達的反應速度遠快於人類。」這不僅是避免追撞,更是避免事故後的高額營運成本,包括警務處理以及高昂的賠償與維修成本。
自駕車Level 5的困境,將研華推向封閉場域深耕
自駕車為何在台灣的一般道路上仍然窒礙難行?林威佐直言,開放道路的複雜性與責任歸屬是最大瓶頸。
「常討論的一個極端情境:往前撞會撞到牆(駕駛自傷),往右撞是小孩,往左撞是老人。AI該如何判斷?」這已經超越自駕技術,進入道德與倫理層面,目前無解。
在現行的Level 2到Level 4自駕輔助,普遍存在一個機制:在最緊急的狀況下,「系統會將主控權交還給駕駛」。林威佐直言:「這是一個很弔詭的結構。」他分析,這本質上是車商為了規避法律與保險責任的設計,「這只是在法律上排除了車商的責任。」因為當緊急狀況發生時,分心的駕駛根本沒有時間反應。
正因為在一般道路上充滿不可控的因素,像是台灣複雜的機車路況。因此,研華與供應鏈夥伴選擇另一條路徑,在「封閉或半封閉場域」實現全自駕。
「在封閉場域,不用擔心突然衝出來的小孩或阿嬤。」林威佐強調,環境的單純化,讓自駕技術可以快速落地。研華自2005年起即與合作夥伴投入日本礦區自駕。林威佐表示,研華與日本重工業具代表性的集團小松製作所(Komatsu)合作超過20年,在2007年就推出了第一台自駕礦車,成功搭載研華電腦的無人駕駛礦車投入實際運作。
研華在礦區自駕的演進是:智慧化(監測)、遠端遙控(人員在冷氣房如打電玩般操作) 到自駕(24小時運行、AI排程加油)。從最初的智慧輔助,演進到讓人員在舒適的冷氣房中「像打電動一樣」遠端遙控,最終實現全天候的自主運行。
港口是研華自駕車發展的另一個重點。由於貨櫃尺寸20尺、40尺是全球統一標準,自動化導入相對容易。林威佐分析,如長榮、陽明等航運巨頭在港務局的碼頭(租地)上,如同「租客」,對自己租下的碼頭區域擁有絕對主導權,可以導入新科技。
目前,研華的技術已經應用在龍門式起重機上,協助辨識貨櫃、確保吊掛安全,同時也與系統整合商合作,推動碼頭內的拖板車走向無人化,目前在港口的應用遍佈全球,除了台灣之外,美國、中國、日本和 東南亞都已在運作。
為何智慧的路,難以遇上聰明的車?
相較於封閉場域的遍地開花,一般道路的「車路協同」(V2X)願景顯得步履蹣跚。
「做智慧車輛的,跟做智慧號誌的,是兩群不同的人,」林威佐表示,關鍵在於「標準」的不同,他形容兩群人需要一個像USB一樣的共通標準才能對話。然而,美、歐、日等各方勢力都想主導通訊標準,導致標準遲遲無法統一。
此外,更現實的問題是,即使路口裝上了最先進的感測器,又要如何通知一輛沒有聯網功能的十年老車?車商也不可能為單一市場的特殊標準,去修改全球通用的車輛。
「這不是台灣獨有的問題,而是全球性的結構困境。」林威佐認為,在標準確立前,所有車路協同都只能停留在「示範場域」階段。未來最可能實現的路徑,是由政府主導,建立國家級標準,再透過像是eTag般的「後裝」設備,逐步將所有新舊車輛納入智慧交通網,不過這將需要預算與長期政策支持的漫漫長路。
研華從早期被動地讓客戶將工業電腦改裝在警車、消防車上,到今天憑藉40年累積的硬體實力,再結合AI軟體服務,以「車隊顧問」角色,推出完整的AIOV(AI + Internet of Vehicle)解決方案。林威佐在採訪最後強調,車輛就是一個移動的「物件」,核心任務始終是利用自動駕駛「解決」交通運輸痛點。
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