富士通半導體推車載資通訊軟體，有效提昇車輛行駛安全|數位時代 BusinessNext

創造車輛與行人共存的安全環境與許多民眾生活息息相關，富士通半導體近日就宣布推出車載資通新應用「物體接近偵測」軟體，搭配相關的繪圖晶片硬體，並串連、整合360度的車用監控攝影機，當有來車、行人或物體接近時，能發出自動警示予車輛駕駛知道，提昇行車安全。

物體接近偵測庫(Approaching Objective Detection Library; AOD)，此套軟體是採用ARM Cortex-A9做為核心處理器，另可搭配繪圖系統單晶片，有效將車載攝影機所偵測的行人、車輛及其他鄰近物體資訊視覺化。

富士通半導體指出，物體接近偵測庫可大幅降低一般的偵測錯誤，而且能充分發揮其高效能車用系統單晶片的高速運作及高畫質繪圖能力優勢，例如整合式人機介面(HMI)系統，能整合並提供集中控制多重的顯示螢幕。

另外，還包括操控儀錶板顯示、中控台顯示及抬頭顯示等，此外，360度的全景視像系統能將多台車載攝影機的360度影像整合，提供駕駛人以3D方式，確認全方位周遭情況。

現階段，美國兒童及交通安全法案已要求於2018年5月起製造的所有載客車輛需配備後視攝影機，顯見接下來市場對於能有效提供駕駛人車體周遭資訊獲取的產品需求勢必將大幅提升。

富士通半導體也指出，物體接近偵測功能的作用在於自動偵測鄰近車輛及行人，並適時警示駕駛人，有助於減輕駕駛人的認知負擔，增加其判斷目標，同時，富士通半導體也計畫，未來會將專門為車輛所開發的技術運用於通用系統單晶片平台，並開發更多新的監視攝影機及自動控制應用程式。

物體接近偵測軟體三大特色：

1.物體接近偵測庫會在輸入視訊串流中產生光學運作順序（以光學方式偵測動作），且進行偵測減錯處理後，將類似光學運作順序的物體分組，以辨別移動物體。

2.以優化軟體形式整合車載攝影機影像分析功能與物體偵測辨識演算法，同時採用平行化資料處理等技術加快影像處理速度。

3.全新開發的演算法能有效降低誤報或漏報等偵測錯誤，且能釐清導致誤判的因素，並透過大量影像驗證加以矯正，可有效改善低光源環境中快速移動物體的偵測效果。

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生成式AI正掀起一波全球創新浪潮，新創企業正以驚人速度重塑產業生態。AWS與《數位時代》聯手製作的節目《科技潮什麼》，回顧了AWS日前舉辦的「AWS 台灣雲端高峰會 - AI 創新賦能日」論壇，帶聽眾掌握AI獨角獸與台灣新創的第一線觀察。

這場AWS舉辦的盛會，集結了全球專家對新金融、新經濟型態的全方位觀察。節目整理了論壇中提到的案例，從數據巨頭Palantir，到一年內達成獨角獸估值的日本Sakana AI，再到台灣的犀牛盾與完美移動，串起一場精彩的AI創業實戰課。

Palantir資深顧問Shawn Manasco 分享了自家「神秘數據公司」的成長故事。他提及：「過往美國軍隊很大，常常問一個問題，要等2-3周才有答覆，而且回答還是錯的。」Palantir在短短12天內，協助美國陸軍整合上百個資料庫，讓美軍即時掌握戰略資源。Palantir不僅展現AI與資料整合的威力，也揭示新創要成功必須解決真實痛點，而非「創造需求」，並能將技術轉化為實際商業價值。

日本的新創Sakana AI則在1年內就躍升為AI獨角獸。Sakana AI專注於用AI解決日本勞動力短缺與產業永續問題，在強調「速度」與「專注」的同時，也堅守安全規範，並在深耕技術的過程中，找到能真正影響社會的應用場景。Sakana AI提及：「這一切也要感謝AWS的協助，因為AWS提供很強大的資源。」

回到台灣，也有兩個亮眼的新創案例。首先是犀牛盾，面對全球市場中13,000張圖款與上百位創作者的內容管理挑戰，他們導入多模態模型CLIP，讓AI自動理解圖片與文字關聯，大幅提升策展效率；第二是完美移動，他們在開發技術時，找到了B2C轉型為B2B、API的商業模式，將原本針對消費者的AI虛擬試妝技術，轉化為API服務，成功打造可規模化的SaaS商業模式。兩家企業的共同點在於，不是一味追求最炫的技術，而是用AI解決實際問題。

要打造出好的AI服務，就必須有穩定、安全又可擴展的基礎架構。AWS正是許多新創背後的關鍵力量，全世界有80%的獨角獸企業都是AWS的客戶，而在專注於人工智慧與機器學習的獨角獸中，比例更高達96%。AWS不僅提供雲端運算資源，更是協助企業從概念驗證、技術開發到全球營運的堅實後盾，讓創新能夠真正落地。

AI時代的浪潮不斷向前，AWS也將持續推動產業創新，並於11月18日高雄舉辦「2025亞馬遜港都創新日」，邀請政府領袖、產業代表與國際專家齊聚，分享前瞻觀點與實戰經驗，打造百工百業共創的科技展區，呈現更多雲端應用的真實場景。同時若想了解更多AI創新趨勢與台灣新創的成長故事，立即收聽本集《AWS科技潮什麼》，掌握這波AI轉型的關鍵契機。