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工業技術研究院

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工業技術與資訊月刊

371期2023年03月號

出版日期:2023/03/15

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從美國智慧運輸經驗看未來商機

口述/美國馬里蘭大學土木環境工程系教授張金琳 整理/陳怡如

在做車輛實驗設計時,美國有一套嚴格標準,需要滿足哪些要求、如何建構測試場域、最後如何評估實驗結果,才能確保實驗結果和真實世界不會產生太大差距。
在做車輛實驗設計時,美國有一套嚴格標準,需要滿足哪些要求、如何建構測試場域、最後如何評估實驗結果,才能確保實驗結果和真實世界不會產生太大差距。

專精交通控制和智慧運輸研究的美國馬里蘭大學土木環境工程系教授張金琳,身兼美國馬里蘭交通控制跟安全實驗室主任。過去35年,曾任超過300個運輸科研專案的計畫主持人,由聯邦各州政府贊助的研究經費超過5,000萬美元。他從美國經驗出發,帶來政府與科研機構在聯網車、自駕車和電動車的專案經驗。

現在大家說的聯網車輛(Connected Vehicle;CV),其實定義很廣,主要是指你的資訊可以跟別人溝通,比如車子跟車子可以溝通、車子跟路邊的基礎設施可以溝通,最簡單的是裝一個手機APP也可以溝通,比如接近施工地區時,APP會通知駕駛繞道,就像手機的地震通知一樣。

自駕車(AV)則分兩種,一種是Autonomous Vehicle,代表全自駕;另一種是Automated Vehicle,意指有些功能是自動的,比如自動幫駕駛換車道。以後新的車子或多或少都具備CV的功能,在未來3、5年內,CV的車子會愈來愈多,如果是自駕車還要再等待,也因此CV是比較直接有市場的,臺灣想要發展自動車,最關鍵因素,就是市場。

通常研究發展有幾個進程,首先,先確定有硬體,把硬體整合起來;第二看效率和信賴度;第三看安全度;最後一步再看有沒有成本效益,如果前3項都具備,但最後沒有成本效益,還是無法實現。
美國有些車輛與基礎設施互聯(Vehicle to Infrastructure;V2I)的研究,著重車輛如何跟既有的基礎設施配合。很多計畫在研究階段,技術做得太過先進,移到真實場域時發現成本太高,根本無法實現。要建構一個有效的聯網環境,不是通通都裝新的設備,而是要思考哪些裝新的,哪些可以用既有的系統提升或整合。

此外,也不一定每個東西都要裝感測器,就像前面提到其實下載一個APP也可以連結。有時裝了很多感測器,結果壞了1、2個,反而通通不能用。科技的進步有時需要確實而循序發展,所以很重要的一點是,要做最實用的科技,而非最先進的科技,要能和現有科技結合,未來才有市場。

智慧運輸大挑戰 資料整合和資安議題

當一個智慧運輸系統(ITS)有CV、雲端運算和網路時,第一個挑戰是數據整合的問題。假設臺北有100萬部車子,就有100萬個感測器,最慢每10秒就送一筆資料過來,這是多大的數據量!若沒有一個有效的雲端運算或網路整合,這個系統就只是示範,根本無法實際使用,這也是為什麼很多地方ITS已經做了幾十年,還沒有真正實際應用的原因;又或是可以用,但成本太高,所以在做研究時需要注意,如何發展一個可持續、無縫整合的系統。

面對龐大數據,要如何管理以及確保資訊的品質和準確性,則是另一個問題。像是判斷線上即時偵測感測器是否故障,這有兩種狀況,一種是感測器真的壞了,看不到資訊,這比較好解決;另一種更嚴重的是,感測器有資料進來,但不知道是壞的,如果採用就會發生問題,比如資料進來叫你右轉,結果是錯的,造成車禍。我們在做研究時就發現,資料很多,但資料品質不一,準確度也不同,無法及時偵測到問題,聯網環境就會變成一個大災難。

第二個挑戰,要注意資訊安全問題。現在的駭客比研究人員還厲害,在聯網環境中,如果雲端或網路沒有控制好的話,只要滲透10部、8部車子,本來要左轉卻叫你右轉,就足夠讓交通癱瘓。當初我們在做反恐研究時,就發現車子安全議題的重要性,這部分臺灣也要非常注意,否則就算所有科技都研發出來,但安全問題無法解決,最後也都不能使用。

有效利用聯網資訊 達到最大效益

以前ITS只在交通控制的範圍裡,現在已經進化到車子本身的資訊整合和數據交換,希望建構一個安全環境。比如有重大車禍發生時,能即時提供訊息給所有駕駛,避免二次車禍發生,提升用路安全;或是直接給予更好的建議路線,減少交通擁塞,同時也會減少用油和二氧化碳排放,實現減碳效益。

因此在聯網環境裡,怎麼有效利用資訊才是最關鍵的事。重點不是自駕車做得好不好,而是當有自駕車的資訊時,如何管理這些資訊,在適當應用下,達到最大效益和減少成本。

未來CV、AV的車子,功能持續增加,基礎設施要如何配合與適應也是重點。因為車子的進步,一定比路邊的基礎設施來得快,若基礎設施無法跟上已商轉的車輛科技,很多先進資訊根本無法使用。所以AV、CV的議題,不單純牽涉車車輛,更是聯網(Network)問題,尤其未來當我們處於全面聯網的環境,就不只有連結車跟人而已,還可以連結得更廣,智慧城市就是這樣的例子。

所有的運輸系統基本上均要遵守兩大原則,第一是效率,第二是安全,現在還要具備公平性,消除貧富所帶來的差距,要以最低成本的科技、最少的硬體,得到最好的服務效果。
所有的運輸系統基本上均要遵守兩大原則,第一是效率,第二是安全,現在還要具備公平性,消除貧富所帶來的差距,要以最低成本的科技、最少的硬體,得到最好的服務效果。

兼顧效率和安全 也需重視公平性

所有運輸系統的研究,基本上都離不開兩大原則,第一要有效率,第二要安全,現在還多了一個公平性(Equity),因為美國各州貧富差距很大,低收入地方的車子也會開到高收入的地方去,所以一定要重視公平性問題。

但公平性的挑戰在於,很難在低收入區裝設很多新科技和感測器,因為他們無力維護,所以我們的研究一定要用最低成本的科技、最少的硬體,而可以得到最好的效果。

像最近一個美國能源部的案子就針對收入較低的州,解決沒有經費裝先進路側裝置(Roadside Unit)的問題。由於美國小朋友多坐校車上學,我們就在校車上裝置設備,如此一來,校車變成一個移動式的偵測器,如此便不用多花經費在路上裝設,也能得到即時資訊。美國還有專門計畫,只提供縣政府申請,針對收入較低的縣,提出一套低成本方式,讓他們也能和別人享受同樣的科技。

研究人員常在實驗室做小規模測試,成果好像不錯,但放到真實世界時,卻發現有很大差距,一個是規模放大的差距,一個是跟真實世界的差距。更何況真實世界是即時的反應,有多少行為會跟實驗室不一樣,比如當別的駕駛看到AV,會有什麼反應,你可以控制你的車子,可是你卻很難控制別人對你車子的反應;尤其在不同的擁塞程度下,不同人又會有不同反應,應對的行為就不一樣,這都是在實驗室測試時無法完全預測的。

因此在做實驗設計時,美國有一套嚴格標準,需要滿足哪些要求、如何建構測試場域、最後如何評估實驗結果,這樣才能確保實驗結果和真實世界不會有太大差距,尤其前面提到的數據量和資安問題,都和實驗室裡的狀況非常不同,這也是臺灣研究人員要注意的事。

從強項切入 找到臺灣利基點

小汽車的自駕功能,已有很多汽車大廠在競爭,但巴士不一樣,一般汽車公司不太做,大多都是聯邦政府在研究,希望在現有巴士技術下,達到聯網巴士的目標。尤其美國校車是很大的市場,從小學到高中的學生都會搭校車上學,但安全是巴士很大的問題,全面採購新車不太實際,從舊有的車子升級,是目前比較可行的方式,這方面我認為臺灣有很大的機會,可以先從巴士著手。

以臺灣來說,不用跟先進國家比自駕車技術,因為這需要很多研究、數據、經費才能研發出來。我們要找到臺灣可以發展的市場,比如巴士,或是車子的控制系統和裝置,就像半導體產業,不要和美國比半導體設計,而是發展代工、封裝,在自駕車領域也是一樣,要找到臺灣的強項才有市場。

臺灣還有另一個機會在於電動車的充電站。為什麼美國現在電動車還沒有那麼風行?最大問題就是充電。充電站該建在什麼位置?如何分配?既有不同規模,也能標準化和客製化,有些給大卡車用,有些給小汽車用,有些則是快速充電,假設這個地方要放10個充電站,能最迅速完成,就可先占更大的市場商機。

臺灣一直以來以量產技術與成本效益,於全球供應鏈中占有優勢,未來在電動車、自駕車領域也有很好的機會。隨著智慧運輸逐步進入生活,如何藉由科技的導入,全面提升人類的福祉,相信是獲取市場的最大公約數。

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