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科技的創新有時往往會面臨到理想與現實的差距，尤其是最重視安全的汽車產業，任何一項新的設計開發，都必須經過冗長且嚴苛的認證過程，最終才能夠實際應用在汽車配備上。近年來各家車廠無不投入大量心力發展自動駕駛車，就連科技巨擘Google與電動車大廠特斯拉（Tesla）更跳脫傳統汽車架構，直接往自動駕駛技術發展。
不過，日前Tesla爆發首宗自駕車致命的意外事故，因Autopilot自動駕駛系統未辨識出左轉聯結車的側面，導致車輛並未立即自動煞車，造成車輛直接衝撞卡車輪縫間，導致駕駛身亡；這起事件也引發市場質疑自動駕駛的安全性，以及責任歸屬等問題。
自駕車恐讓司機失業
姑且不論自動駕駛的安全與否，但未來汽車就類似智慧型手機的行動產品，讓車輛智慧化徹底改變人們的生活重心，進而將車輛變成一個真實的行動平台。無人駕駛或是自動駕駛車的應用愈來愈廣泛，不單單是私家車，未來大眾運輸工具或是物流業，都已經展開自動駕駛車的研發。例如：日本網路服務供應商DeNA與自駕技術研發商ＺＭＰ合資創立Robot Taxi，為交通不便的偏鄉城鎮提供載客服務、接送老年人往返市區等，目前已在日本測試上路，目標二○二○年東京奧運前商業化並營運。
此外，日本物流龍頭黑貓宅急便也與DeNA合作，將推出自動駕駛車客製化宅配服務，預計明年三月起試行。德國賓士也積極測試自家開發的自動駕駛車，並與公共運輸結合；名為Future Bus無人駕駛巴士，日前已從荷蘭阿姆斯特丹Schiphol機場到名為Haarlem城鎮，共行駛了二○公里路程，可說是一大革命，未來司機這行業恐怕要失業。
感測器與雷達需求大增
一輛完全自動駕駛車除了得具備各式雷達、影像感測器外，還得仰賴造價昂貴的光達（LiDAR）。光達可用來掃瞄建築物、岩層等，以產生３Ｄ模式，光達的雷射光束可大範圍掃瞄，用來測量其路徑上第一個遭遇物體距離，可高速且精確判定汽車四周物體；再者，自駕車必須具備龐大的運算能力，才能感測快速移動環境，以及具備人工智慧（ＡＩ）系統判斷安全合適的駕駛方式。
除了成本之外，還包括感測元件的穩定性與精確性，像是攝影機、雷達等感測器，必須承受長時間的運轉，以及溫度、濕度等環境變化之干擾；其次，還有各感測元件交互整合成各主動安全系統，車廠須克服系統間相互干擾問題，以及車輛間通訊（Ｖ２Ｖ）能否有效溝通；此外，資料庫大數據的建置是否完整，以及能否給予即時訊息。
自動駕駛將帶動大量車用處理器、類比混合訊號、感測器、資料轉換器和通訊元件需求，除了NXP、Infineon、ST、Renesas、TI等車用相關半導體廠爭搶布局之外；還包括過去以消費性電子為主的科技大廠如英特爾、三星電子、Qualcomm、nVidia也紛紛搶進。日前汽車大廠ＢＭＷ與英特爾以及以色列ＡＤＡＳ領導廠商Mobileye共同宣布，將聯手為自動駕駛車輛建立一個產業標準的開放性平台，預計在二○二一年能讓全自動駕駛車輛上路。
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