Automotive car
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傳統車廠及自駕車軟體開發商將合作進入自駕車領域，並以創立共享自駕車平台作為進入市場切入點，而自駕車軟體龍頭Waymo將繼續專注於軟體開發，短期內不會跨足車廠領域或與車廠直接合作，此外各國將持續推動自駕車測試立法，開放順位以公共運輸至共乘及私人客車。
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- 1. 新趨勢－自駕車 台大財經四 季佳瑩 輔大經濟三 黃亭云 台大經濟三 周豐田 台大工管三 魏劭庭 1
- 3. 結論 3 1. 領先之純自駕車軟體開發商 Waymo 因商業秘密及成本之原因，近期之策略將繼續專注於自駕 車軟體開發，短期內不會跨足車廠領域或與車廠直接合作。 2. 傳統車廠及自駕車軟體開發商合作將成為車廠進入自駕車領域之策略，並以創立共享自駕車平 台作為進入市場之切入點。 3. 各國自駕車政策立法方向對於自駕車測試採較開放的態度，開放順位以公共運輸至共乘及私人 客車。 4. 預期各國將持續推動自駕車測試立法，並以測試數據做為未來立法依據，而現階段自駕車事故 權責劃分責區趨勢為由純開發商轉移為車輛擁有者與開發商共同承擔。
- 5. 5 自駕車智能運算
- 6. 6資料來源：SAE、台經院 自動駕駛等級分類 依美國汽車工程師協會（ SAE）將自動駕駛TRL分為五種等級 • L1：單個輔助駕駛系統能根據駕駛環境 信息，進行煞車、加速、減速等操作，其 他操作都由駕駛員完成。 • L2：一個或多個輔助駕駛系統能根據駕 駛環境信息，以特定模式同時轉向或者 加速減速操作，其他操作都由人類駕駛 員完成。 • L3 ：有條件自動化。一個自動化駕駛系 統，能在動態駕駛中，全面承擔駕駛任 務，但在系統提出接管請求時，需要駕 駛人作出迴應。 • L4：高度自動化。即使在系統提出接管 請求時，駕駛人不能迴應，這類系統也 能在動態駕駛中全面承擔駕駛任務。 • L5完全自動化。在任何道路、任何環境 狀況下都不需要駕駛人的介入。
- 7. 7資料來源：Digitime 自駕車相關技術 自駕車技術 車聯網 AI運算感測器 • 光達（LiDAR） • 攝影機 • 毫米波雷達(MMW Radar) • 超音波(Ultrasonic) • 點對點傳輸：車用環境無 線存取(WAVE)/專用短程 通訊(DSRC)與LTE-V2X 兩種規格 • 雲端傳輸：高精度地圖與 定位 • 人工智慧平台將多元資 訊進行彙整、運算、處理 ，最後做出正確駕駛決策 • 感知、決策以及控制為最 重要的三大元件
- 8. 8資料來源：新通訊 自駕車AI運算系統 • 廠商積極優化各個感測技術，但感測技術皆有其局限，無法運用單一技術判讀所有環境資訊，須整 合異質感測資訊才能有效提升系統辨識精準度。 • 利用互補式融合、競爭式融合以及合作式融合三套演算法來執行異質感測器融合，並將這三種演算 法導入自駕車運算系統架構中，主要分兩種分別為分散式和集中式。 分散式自駕車系統 感測裝置內會搭載處理晶片，並個別執行演 算法，再將運算結果傳送至中央處理器 (CPU)整合，進行環境判斷與控制。 優點：這種做法傳輸資料量小，且能降低 CPU的運算負載。 缺點：可能會因各處理器運算不同步造成時 間延遲，進而影響系統判斷以及下控制指令 的速度。 代表廠商：Intel 集中式自駕車系統 感測器只進行基本的訊號處理 (例如：雜 訊過濾、誤差分析、影像標示及影像優化 等)，便將訊號傳送至主 CPU進行運算。 優點：省去多顆晶片所帶來的成本及尺寸 問題。 缺點：不僅要高功率的支援，還需要在車 內配置散熱設備，會加重對汽車的負荷。 代表廠商：Nvidia
- 9. 9資料來源：電腦與通訊、億歐智庫 用於自駕車的主要AI晶片運算 • 車載晶片發展趨勢（ CPU—GPU—FPGA—ASIC） • 目前以深度學習為代表的 AI計算需求，主要以GPU、FAPG、ASIC等為主，但CPU仍發揮不可取代的應用。 • 一般來說GPU在雲端運算仍具有優勢，邊緣運算上面如 FPGA是演算法未定型前的最佳選擇， ASIC因功耗 低及量產成本低將是多數應用長期發展的最終目標。 • 由於自動駕駛算法還在快速更新替代，對雲端 “訓練”要求很高，既需大規模的並行計算，又需要大數據的多 線程計算，因此以GPU+FPGA解決方案為核心。在終端的 “推理”部分，核心需求是大量並行計算，從而以 GPU為核心。
- 10. 10資料來源：EE times 自駕車產業重點廠商 Google (Waymo) Nvidia Intel (Mobileye ) Baidu 公司類型 系統廠 晶片廠 晶片廠 晶片廠 運算發展 基礎 ASIC+ CPU 推出自家 TPU GPU CPU+ FPGA+ VMU GPU+ FPGA ● 目前自駕車重點廠商以晶片廠為主，而最大的晶片提供 廠為Nvidia和Intel，並且分別和各家車廠合作。 ● Google方面，開發自家技術及晶片，旗下擁有自家自駕車 品牌Waymo。 ● 百度目前也有開發自駕車晶片及自駕平台，並且和 NvidiaIntel有合作關係。
- 11. 11資料來源：EE times Nvidia&Intel車載AI晶片發展 • 對自動駕駛車而言，運算能力和功耗都是必須要考慮 的因素。自動駕駛等級越高，對運算能力的需求就越 強，但同時功耗的問題也不容忽視。英特爾和 Nvidia 的自動駕駛晶片各有側重點，在運算能力方面 ，Nvidia的方案遠強於英特爾；但是在功耗上，英特爾 的方案低於Nvidia。 • 英特爾的規劃，其2020年量產的自動駕駛晶片 EyeQ5系列將採用7nm製程。 • NVIDIA DRIVE AGX Pegasus 系統讓自動駕駛車擁 有 Level 5 的自動駕駛能力，使得先進的人工智慧安 全功能可以更快上路。
- 12. 12 自駕車安全發展
- 13. 13資料來源：台經院、 Digitimes 關於自駕車測試 • 目前各廠商測試自駕車的方法多為自行設計，尚無國際標準規範。而各國政府為引導 產業標準規 範的制訂，紛紛規劃場域測試自駕能力。 Ex:2017 年美國交通部為促進各州自駕技術的測試與交 流，從 60 多個申請單位中，選定 10 個官方指定測試區，具備氣候及地貌的差異，支援測試不同 環境。 • 檢測汽車的開車能力，主要透過三種方式測試：一為電腦模擬（ simulation testing）、 二是多種交 通場景的封閉場域測試（ closedcourse testing）、三則是真實世界道路運行 （real-world driving）。 • 增加自駕車的安全性，可透過 AI深度學習，來協助加速完成學習推論感知周遭環境，再由控制決 策系統依據感知結果，搭配其他必要資訊，來完成控制汽車前進、過彎及減速等動作，以降低危 險發生。
- 14. 14資料來源：The robot report waymo Waymo脫離率為所有測試自駕車當中最低 由美國加州車輛管理局（ DMV）2018年公佈在加州具自駕測試資格廠商的 脫離報告 Disengagement Reports顯示。 • Google旗下的自駕車品牌Waymo平均每11,154英里有一次脫離，再次成為加利福尼亞州表現最佳的自動駕駛 汽車。與2017年數字相比，這脫離率降低了50％，而脫離之間的平均里程數增加了 96％，從2017年的352,000英 里增加到2018年的120萬英里。 • 在被比較的48家公司中表現最差的則是 Uber和Apple，分別在1.1和0.4英里處脫離，顯示這兩家在自駕車領域當 中還需加強。
- 15. 15資料來源：The robot report waymo Waymo安全測試方式 • Waymo採用模擬測試、封閉賽道（ closed course）及路側等手段，對其技術進行了大量的測 試，確保各系統組成部分在運行設計域 內運行時，均功能正常、安全可靠。 模擬測試 對任意改動及更新進行嚴格地測試，然後再將其配置到車輛中。公司還挑選出車輛在公共道路上 遇到的最具挑戰性的情況，並將其數字化，轉化為自動駕駛軟件的虛擬情境，供模擬測試使用。 封閉賽道測試 將新版軟件更新到少數幾輛車中，以便有經驗的駕駛員在私人場地中測試。 Waymo可以在不同 的車輛上使用不同版本的軟件，從而測試新的或特定的功能。 當軟件運行與預期一致時，公司就開始在公共道路上開展車輛的路測。一開始會採取小範圍測試，自 動駕駛車輛務必要證明，其可預定路線行駛並確保安全性後，才會對整個車隊開展軟件更新。公共道 路上行駛里程數越高，監控並評估軟件性能的機會就越多。 道路測試
- 16. 16資料來源：The robot report waymo Waymo的AI智能學習 為了創建一個能夠模擬專業駕駛的系統， Waymo設計了一個神經網絡 ——ChauffeurNet，該網絡通過觀 察真實和模擬數據（包括地圖、周圍目標、交通燈狀態和汽車過去的運動）學會了生成駕駛軌跡。一個低級 的控制器將十點軌跡轉化為轉向和加速指令，允許 AI 模型駕駛真實和模擬汽車。 • 模擬環境中，Waymo 的智能體繞過一輛停泊的 車。青色路徑描繪了輸入路徑，綠色框是智能體 ，藍色點是智能體的過去位置，綠色點是預測的 未來位置。 • 模擬環境中，Waymo 的AI 系統根據前 方車輛位置減速停車。帶有褪色尾部 的黃色方塊是場景中過去一秒 內的動 態目標（其它車輛）的位置。
- 17. 17資料來源：數位時代、 mashdigi Nvidia推出Level 2+自駕平台提升自駕安全 NVIDIA發表最新Level 2+ 自動駕駛平台Nvidia Drive AutoPilot，搭配新版NVIDIA DRIVE軟體，更可處理 運用感知功能的深度神經網路 (DNN)運算模式，號稱能針對車內外的數據，自動微調自駕車的運作 ，藉此對應更有效的主動安全防護。 • 將與Continental、ZF合作推出以此系統為基礎的自動駕駛應用設計，預計在 2020年開始量產。 車內 車外 結合車內感應器，若發現駕駛精神狀況不濟或分心時，會提出警告。 透過感測器與攝影機，能提供在高速環境的定速巡航控制功能、 車道保持安全距離、自動煞車外、還能在遇到鑽車或車道縮減狀 況，進行應對與變換車道。
- 18. 18資料來源：Tech News 百度發布Apollo3.5提升自駕安全 百度為中國網路科技 產業發展自駕車技術的代表，在今年 CES上發佈Apollo3.5，是首個能夠應用於複雜城 市交通環境的開源自動駕駛平台。搭載 Apollo的自駕車在DMV的脫離報告中為第7名，平均每205.6英里脫離 一次。 項目 內容 解鎖城市開放道路 不論是多複雜路況，也能完全適應。 Apollo仿真服務 相較上一版本，駕駛環境模擬數量增加10倍，新添20項新功 能。以降低實際上路的研發成本，提升測試安全。 高性能開源計算框架 此框架能夠加速自動駕駛技術的研發進程，且提供更為便捷的 部署體驗 V2X為核心的硬體更新 新增AXU—Apollo擴展單元和車路協同V2X車載單元。 路徑規劃 結合路線、感知和預測模塊，自動駕駛車輛就能了解其行駛目 標及周圍環境。 交叉路口預測 根據自動駕駛車輛的位置和行駛目標，添加了場景分類器。 Apollo企業版 全球首個最全面自動駕駛和車聯網領域的商業解決方案。
- 19. 19資料來源：Tech News Mobileye開發自動預防性煞車系統，降低碰撞率 • 英特爾自駕車子公司 Mobileye聚焦於開發先進駕駛輔助系統，以及自動駕駛相關的電腦視覺、 機器學習、資料分析與製圖等技術。 2019年1月時開發出自動預防性煞車系統 (APB) • 透過算法公式來判斷車輛是否進入危險情況的時刻，該系統偵測車輛在危險情況後，並不會 用突然的急煞來防止碰撞，藉由主動調整車輛速度的方式，來防止碰撞事故。將環繞相機感應 和地圖添加到等式中以便在更多情況下可以應用預防性制動，已盡量消除所有碰撞。
- 20. 自駕車商業模式 02 20
- 21. 21 • Waymo是Google於2009年4月開啟的一項自動駕駛汽車計劃，之後於 2016年12月才由Google獨立出 來，成為Alphabet公司旗下的子公司。 • Waymo是全世界最早開始的自駕車研發計畫，也是目前測試里程數最長、安全性表現最佳的自駕車 公司。 • Waymo為了集中資源於研發高度自動化技術 (L4、L5)，選擇不接觸造車領域， 目前的商業模式為外購 車輛後再自行改裝，在 2018年1月先向Chrysler購買了6.2萬輛箱型休旅車，3月又向Jaguar購買了2萬 輛電動車。 資料來源：Tech News、智慧城市研究院 Waymo只改車不造車，集中資源技術領先
- 22. 22 • Waymo目前已在自駕技術上取得領先的位置，將開始 規劃自駕車在未來商業化的落地方式。 Waymo預計未 來一旦自駕車成為主流，可能改變目前每家每 戶皆須 擁有一輛車的消費模式，共享經濟將成為新趨勢 。 • Waymo目前計畫以提供服務的方式來產生主要的收 入來源，於2018年12月於美國加州鳳凰城推出自有品 牌的計程車叫車服務 Waymo One(Level 4)。 • 但買車改裝的方式會使汽車製造商成為無名供應商， 汽車製造商欠缺與其合作的動力，先前 Waymo曾嘗試 向Ford與Honda購買汽車，最終都因 Waymo不願授權 任何技術，讓車廠無利可圖而宣告失敗，因此 ，Waymo過度依賴車廠供貨的商業模式仍存在隱憂。 資料來源：Tech News、智慧城市研究院 掌握共享經濟趨勢，Waymo以叫車服務為主要收入
- 23. 23 • 通用汽車是一家美國的汽車製造公司，在 2016 年收購自駕車新創Cruise，踏入自駕車研發領域， 目前完成的測試里程數僅次於 Waymo。 • 雖然比Waymo晚了七年開始研發，但 通用汽車 是全球第一件實現自駕車量 產的汽車製造商 (Level 3)，Cruise 的感測器和硬體工程師能與通 用的汽車設計和製造專家深入合作，直接在生 產 線上為自動駕駛汽車進行優化， Cruise的CEO認 為手工製作數百輛車的進度緩慢且成本昂貴，生 產數量突破數百輛後，如果沒有嚴密且精確的生 產流程，生產出來的汽車品質將難以控管。 資料來源：數位時代、 CNBC 通用汽車併購自駕新創，生產全球第一輛量產自駕車
- 24. 24 • 通用汽車在未來自駕車商業化的佈局上多管齊下。通用汽車不 只要以和Waymo一樣的叫車服務為收入來源，他也宣布與零 售業者DoorDash合作，要在美國舊金山開展自駕車外送食物 及雜貨的服務。 • 通用汽車也計劃以量 產販售自駕車的方式為收入來源，但現階 段諸如雷射雷達等硬體價格居高不下的情況下，越好的性能意 味著越高的單車造價成本， 過高的單車造價，可能打擊消費者 的購買意願，且先前成功量產的level 3自駕車自駕功能開啟需 要滿足特定限制條件，比如所有車道的車行駛車速不超過 60公 里/小時，再加上未來共享經濟趨勢盛行，消費者對於購買自駕 車的需求可能不會太高。 因此，通用汽車必須加快研發自駕車 軟體技術，降低量產成本、優化量產車的性能，並追上Waymo 將近兩倍的測試里程數。 資料來源：數位時代、 CNBC、ifanr 通用汽車須突破量產高階自駕車技術門檻
- 25. 25資料來源：Digital Trends.商周.Carstuff 各大車廠近年應用規劃 廠商 服務應用計畫 預計 量產 年度 自駕等級 測試進程 Waymo Waymo One 2018 Level 4 BMW Drive Now. Reach Now. Amazon Prime Now 2021 Level 3 Audi 25Hr.純電動車 2021 Level 3 Volvo 360c.c. Volvo Bus. Vera 2023 Level 4 Benz S-class. My Taxi. Future Truck2025 2021 Level 3
- 26. 26 叫車服務應用 資料來源：Waymo、Aprilli • Waymo 自駕車經多年路測後，去年年底正式推出 商業化計程車服務 Waymo One。服務開放 24 小 時 / 7 天，隨時都能夠叫車。 • 英國Addison Lee與自駕軟體公司Oxbotica著手倫 敦中心與周遭路段的地圖數位化，優先讓自駕車輛 作為機場接駁小型巴士作為測試，靠自駕技術載 客。 • Aprilli自動旅行套房概念車，可以為旅客節省下旅 費並提升睡眠品質。並與全自動無人車飯店做旅遊 業垂直整合，帶來更好的旅遊體驗。 Aprilli 概念車 自駕車全自動飯店
- 27. 27 商家結合應用自駕車 資料來源：Digital Trends、Space10 • Toyota 専用次世代 e-Palette Concept 共享電動 概念車。除了交通運輸，還有配送快遞、外賣、餐 廳、實驗室或是個人移動辦公室等都可以，據官 方表示，最快將於 2020 年東京奧運會上開始試 運營。 • 為了提供更好的移動生態鏈， Toyota 已經與 Amazon、Didi Chuxing、Pizza Hut、Mazda、Uber 等廠商作為技術合作夥伴。 • IKEA 未來生活實驗室「SPACE10」，設計一系列 「移動空間」，功能從飯店、蔬果店到行動診所都 有，減少通勤時間的無聊與不便。 Toyato e-Plette 概念餐車 IKEA多功能應用車
- 28. • 卡車運輸行業在美國規模達 7,000 億美元，Volvo 卡 車發表自動駕駛的電動概念卡車 Vera，像是一台電 動雪橇，完全去掉駕駛座。 Vera 不擅長途運輸，是為 了解決短途運輸及大量重複性工作。例如港口、物流 中心及廠區間這種限定場景。 • 對於斯堪地那維亞半島國家伐木業是重點，整個交 通量 20% 都與伐木業有關，而電動車能大幅減少碳 排放。瑞典Einride 公司產品 T-pod， 卡車不但沒有 方向盤和油門、踏板，甚至取消擋風玻璃和駕駛座。 28 運輸業 資料來源：Space10 Einride T-pod Volvo Vera
- 29. 各國自駕車政策發展 03 29
- 30. 運輸業 30 國家 2018 年各國自駕車發展事件整理 中國 ● 中國政府允許在公共道路上對 AV進行首次官方測試 美國 ● 加州汽車管理局要求 AV必須有人員在緊急情況下接管的功能 ● 福特創建新的 AV部門，計劃到 2023年投資40億美元用於 AV研發 ● 優步結束了自動駕駛卡車的開發，專注於小型汽車自動駕駛 日本 ● 日本政府計劃在公共道路上開始對 AV進行測試，將於 2020年東京 奧運會提供自動駕駛汽車服務 挪威 ● 挪威政府合法化小型巴士 AV道路測試 德國 ● 德國聯合政府達成協議將於 2021年立法建立 AVs計劃 荷蘭 ● 荷蘭宣布AV的法律框架， 內容包括自動駕駛車輛的駕駛執照 歐盟 ● 歐盟交通專員宣布了歐洲 AV管理和投資公路和電信網絡計劃 英國 ● 英國議會通過立法，規定保險公司將對自駕車事故承擔賠償責任 資料來源：KPMG 2019 Autonomous Vehicles Readiness Index report 各國皆投入自駕車領域發展，尤其以中美日汽車大國為重 ● 全球各國皆積極投入於自駕車領域發展與投資，包括基礎建設及相關立法設立 ● 中美日三大汽車市場佔全球汽車銷量近七成，三國政府開始積極投入自駕車測試立法 ● 歐洲各國也積極建立集討論相關立法，並於去年開始積極開放自駕車測試試點 (units)
- 32. 中國政府對於新創自駕車試驗採開放態度 32 政策立法面 研發技術面 ● 中國具有多家新創公司，專注於發展自駕車相關產業，包括騰聚創和北科天繪發展激光雷達，以及專注於人工智能 微晶元的地平線機械人公司 ● 中國政府於2018年5月開始批准中國各省、市級政府主管部門可依當地情況，辦理智能網聯汽車（即自駕車）道路測 試工作，另外規定自駕車系統需紀錄行車狀態記錄，包括車輛控制模式、位置、速度、故障狀況等，以備事故調查之 用 ● 中國初創企業景馳科技和小馬智行於2月份在廣州南部城市舉行了測試。雖然百度早在2015已經運行此類測試, 但 此次批准代表自駕車測試過程正規化 資料來源：KPMG 2019 Autonomous Vehicles Readiness Index report, 中國工業與信息化部、公安部及交通運輸部 綜合指數排名 立法與政策排名 科技與創新排名 基礎建設排名 消費者接受度排名 20 20 19 18 14
- 33. 美國擁有領先全球自駕車研發技術 33 政策立法面 基礎建設面 ● 根據全美州議會聯合會的統計，目前已有22州通過自駕車相關法案，囊括自駕車定義、安全標準、聯網標準、執照審 核及研究開發等內容，其中有16州制訂自駕車測試相關規範(包含已通過法案及審議中的草案) ● 基礎建設較難推行於全國，歸因於各州對於自駕車立法態度不一 ● 美國交通部於2018年10月發佈了自動車輛3.0立法，詳細介紹了其AV計劃 ● 該報告的原則包括優先安全；保持技術中立；通過指導和試點計劃為自動駕駛做準備 ; 保護和增強美國人享有的自由 – 例如駕駛自己的車輛，強調AVs將與傳統機動車輛和其他道路使用者一起運作 ● 美國聯邦政府對於自駕車立法相對於其他國家較為薄弱，各州政府對於自駕車立法尚未達成共識，而事故發生之歸 責裁定權仍交由各州自行制定 綜合指數排名 立法與政策排名 科技與創新排名 基礎建設排名 消費者接受度排名 4 9 3 8 6 資料來源：KPMG 2019 Autonomous Vehicles Readiness Index, US Department of transportation report
- 34. 日本具有最多自駕車研發專利技術 34 政策立法面 基礎建設面 ● 日本具有良好的基礎設施，特別是在4G覆蓋率及道路物流基礎建設領域，有效幫助自家車發展及測試 ● 2020 日本東京奧運，有效加速日本投資於自駕車測試、設備安裝及上路進程，目前已進行無人巴士及計程車測試 ● 日本政府於去年擬定「自動駕駛相關制度整備大綱」並預計於 2019 年向國會提交相關法案 ● 大綱內容主要針對的主要是 level 3以下有駕駛員的情況下之做規範，level 4以上則尚待討論 ● 另外，自駕車需要配備能夠記錄位置、方向盤操作、自動駕駛系統運作狀況的行車記錄器及購買強制保險 ● 自駕車出事之權責劃分: 自動駕駛汽車跟普通汽車同樣看待，賠償責任將由車主負責承擔，但如果因汽車被盜或系統 被駭入責由政府負責賠償 資料來源：KPMG 2019 Autonomous Vehicles Readiness Index report 綜合指數排名 立法與政策排名 科技與創新排名 基礎建設排名 消費者接受度排名 10 15 5 3 18
- 35. 新加坡為全球自駕車測試及立法的先驅者 35 政策立法面 基礎建設面 ● 新加坡於2017年11月在南洋理工大學開設了自動駕駛汽車測試和研究卓越中心，其中包括巴士站，交通燈，摩天大 樓，山丘和制雨機，以便進行真實的測試 ● 新加坡政府將城市國家定位為AV發展中心，部署模擬城市試驗台和無人駕駛巴士計劃 ● 為配和上述之無人駕駛巴士計畫，政府預計於2019年初公布新的道路交通規則 ● 政府宣布 Punggol，Tengah和裕廊創新區這三個區域將在2022年之前使用無人駕駛公共汽車和班車進行非高峰和 按需通勤，並且正在與荷蘭合作制定AV的國際標准 資料來源：KPMG 2019 Autonomous Vehicles Readiness Index report 綜合指數排名 立法與政策排名 科技與創新排名 基礎建設排名 消費者接受度排名 2 1 15 2 1
- 36. 台灣擁有豐富之自駕車硬體供應鏈廠商資源 36 政策立法面 基礎建設面 ● 經濟部已於2018年結合國內20家以上業者推動自駕車產業，包括自駕電動小巴(8人座)、自駕商用物流車(如郵局或 快遞用車)及電動自駕中巴(20人座)，預計2020年可於開放場域進行SAE Level 4測試 (特定道路與環境下進行全自 動駕駛運行) ● 「自駕車產業聯盟」營運團隊為車輛中心、宏碁智通、聯華聚能科技及鑫威汽車工業；聯盟供應鏈廠商則邀集了 NVIDIA、上銀科技、六和機械、台灣世曦、立淵機械、光寶科技、有量科技、技嘉科技、明泰科技、致茂電子、淳安電 子、創意庫設計、富田電機、輝創電子、驊陞科技等 18 家上中下游供應商一同參與 ● 經濟部技術處從技術研發、法規調適推動無人載具產業，研擬「無人載具科技創新實驗條例」，目前已通過立法院審 議，將進入後續三讀階段，預估明年初即可啟動，創全球首發跨陸海空無人運具實驗運行先例 ● 「無人載具科技創新實驗條例」以監理沙盒為核心，開放自駕車於特定場域申請測試，另外如果發生事故，歸責以汽 車所有人及計畫申請人為主 (目前僅規範出行政法層面) 資料來源：經濟部 , 經濟日報
- 37. 結論 37 1. 領先之純自駕車軟體開發商 Waymo 因商業秘密及成本之原因，近期之策略將繼續專注於自駕 車軟體開發，短期內不會跨足車廠領域或與車廠直接合作。 2. 傳統車廠及自駕車軟體開發商合作將成為車廠進入自駕車領域之策略，並以創立共享自駕車平 台作為進入市場之切入點。 3. 各國自駕車政策立法方向對於自駕車測試採較開放的態度，開放順位以公共運輸至共乘及私人 客車。 4. 預期各國將持續推動自駕車測試立法，並以測試數據做為未來立法依據，而現階段自駕車事故 權責劃分責區趨勢為由純開發商轉移為車輛擁有者與開發商共同承擔。
- 38. Q&A 38
- 39. 39資料來源：台經院 自駕車早期獲投資金額呈成長趨勢 • 波士頓顧問集團 BCG 指出，2025 年前自動駕駛車市場 產值估計可達 420 億美元，到 2035 年，自動駕 駛車將占全球汽車銷量的四分之一。正因自駕車領域許多技術都還未成熟，而各項創新未來的市場性 充滿著無限可能，故吸引大量資金進場佈局，各家大廠也積極投入自行研發。 • 其中截至2018前3季早期獲投金額已超越 2017全年獲投水準。
- 40. 40資料來源：台經院 AI運算決策獲投資案件及金額最多 在獲投案件數2018前三季以自動駕駛決策與感測器各獲投 20 件最多。若就獲投金額觀之，與人工智慧 演算息息相關的自動駕駛決策獲得最多早期資金投入， 2018前三季共已獲得了 44.82 億美元的資金。 ▲ 獲投案件 ▲ 獲投金額
- 41. 41資料來源：新通訊、電腦與通訊 AI運算的重要性逐年增加 • 目前汽車產業多數的新產品和創新技術都跟電子裝置、軟體和 IT有關，而現代汽車內含超過 1 億行程式碼 ，比各種軟體重點產品更多，之後程式行數量在未來將成長到六倍以上。代表在 AI運算在此刻將會顯得相 對重要。 • 為了讓終端的回應大大提升，將會由雲端運算轉而邁向邊緣運算，對 AI邊緣運算的需求與日俱增預估全球 邊緣運算從2017年的8024.5百萬美元，至2022年成長到13313.7百萬美元規模，年複合成長率達 10.7%