AI串联大数据 打造智慧交通

admin 5个月前 (04-26) 快讯 39 0
进入申博Sunbet官网  第1张 工研院获得全台第一张自驾车试车牌「试0001」。

根据国际调研机构P&S Intelligence调查报告,全球AI运输市场2017年达14亿美元,预测2023年将成长至23亿美元,2018年至2023年之复合成长率为16.5%;市场成长之关键要素,涵盖了公部门的政策支持以及众多汽车制造商、科技巨头以及新创企业的投入。

自动驾驶系统已成为近年来主流应用。随着摄影机、雷达等感测器性能不断提高,带来大量的环境与交通数据,搭配高可靠度演算法,进行大规模测试验证,加以AI人工智慧提升准确率并且带来高成效,逐渐实现车辆全自动化。以感测与决策系统为主的自驾车系统,领域将涵盖:高精度图资、演算法、感测融合、语音/影像/手势辨识、模拟、生理监测、路线优化、预测性维护等;从软体、硬体、系统整合到服务,显见其技术潜力。

相较于现有的光达感测器倚靠一系列独立感测器所产生的大量数据,需要较长的处理时间以及大量的运算能力,也无法有条件的评估数据的可用性与优先性;iDAR平台以仿生(Biomimicry)为基础所开发,结合光达、融合式摄影机与AI人工智慧技术,模拟人类视觉的感知设计,以软体定义的平台,实现更快速、准确、可靠的感知系统。

2018年美国专利商标局公开福特汽车申请之专利,福特汽车将打造一款拥有AI人工智慧系统之无人自动驾驶警车。该AI无人警车将具备辨识能力、可自主监控、追踪车辆,当发现道路上超速车辆时,传统取缔模式会透过侦测器确认车速后,拍照或录影再迳行举发;此自驾车发现违规车辆时,能立即追踪并确认车速,主动辨识车牌号码,同时与警局电脑连线,即时对违规车辆或其他车辆发出警示,甚至决定是否对超速车辆罚款。

交通运输系统以数据为中心、AI人工智慧技术需搭配大数据以达成效,两者之结合带来许多实质效益。然在技术应用过程中,仍有许多面向值得思考,例如数据资料取得方式衍生出的隐私权与资安问题,科技执法的公正公平性,自驾车冲击劳动市场等议题也逐渐受到关注。

在台湾的智慧交通整体发展建议上,需以数据驱动,积极建立资料中心平台,以高品质数据为目标,提供安全且具可用性与可靠度之资料;产学研应深化AI人工智慧软硬体核心技术之能量,提早布局并加速整合;政府单位则持续鼓励创新、培育人才、研拟法规,并建构良好投资与研发环境。

抢进自驾车商转 4大难题待克服

自驾车结合高精度3D动态地图、先进同步定位与地图建构技术、使用机器与深度学习感知系统,克服严苛的气候与环境感测挑战。即使在大雨、容易讯号中断的地下室,也能畅行无阻。 在历经多年的努力下,工研院机械所去年拿到「Taiwan No.0001」全台首张自驾车牌,开发出全国首辆能在开放场域上路的自驾车。去年10月底让自驾车从新竹南寮渔港完成试驾路线,秀研发实力。但工研院指出,自驾车要商转,仍有4大挑战必须克服,并在真实道路上持续验证技术。 环境感测 保证准确 工研院机械与机电系统研究所数位长王杰智观察,自驾车技术发展有4大挑战须克服,第一个是「环

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