為什麼新加坡能夠成為無人駕駛「重鎮」?
為什麼新加坡能夠成為無人駕駛「重鎮」?

因為無人駕駛汽車,新加坡的道路正在變得「熱鬧」起來。

自今年8月份開始,新創公司nuTonomy開始在新加坡試測試無人駕駛計程車,受邀的用戶可直接透過叫車軟體Grab進行預約體驗——這是全球第一個向大眾開放的無人駕駛測試專案。

nuTonomy 擁有麻省理工學院(MIT)的團隊背景,專注於研究無人駕駛技術的整體解決方案,目前他們在新加坡擁有 6 輛基於三菱 i-MiEV/雷諾 ZOE 改裝的測試車輛。

與此同時,新加坡南洋理工大學在政府的支持下,已經開始了無人駕駛公交車的研發。著名的汽車零件供應商德爾福不久前也宣布,將在新加坡開展無人駕駛汽車的道路測試。

「新加坡」最近一年頻頻出現在和無人駕駛相關的報導中,憑藉合理的城市規劃和在「數位交通」上的投入,這個國土面積只有700多平方公里的亞洲國家正在成為無人駕駛發展中不可或缺的一部分。

無人駕駛汽車仍然是「弱勢群體」

在每一篇關於無人駕駛的文章下,似乎都能找到「在中國肯定沒戲」的言論。確實,當下的無人駕駛技術還不足以應對複雜的交通環境和各種人為因素,因此大多數廠商都選在高速或相對封閉的道路環境下進行測試。

新加坡是典型的「城市國家」,其城市規劃是亞洲乃至全球的「典範」。這樣可控的道路環境對於正在從「實驗場」走向真實道路的無人駕駛汽車來說是很有吸引力的。無人駕駛技術的提升需要「有效里程」的累積,但肯定不是在擁堵路段。

雖然人口密度比北京要大的多,但新加坡的交通擁擠卻遠沒有前者那麼嚴重。新加坡推行公路電子收費系統(ERP)已經超過了10年,它透過向行駛在擁堵路段的司機徵收「過路費」來控制車流量,是一種行之有效的「治堵」手段。

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圖/ Shutterstock

另外根據極客公園曾在新加坡工作4年的同事介紹,新加坡的公共交通網絡非常完善(路平、車次多、票價便宜),而且城市規劃非常合理,與生活相關的基礎設施和交通的配合比較好。

當然,他也著重提到了二點,「大家在路上比較遵守交通規則,交通法規也很嚴苛」。

現階段,無人駕駛汽車需要透過大量的路測來學習人類的駕駛行為,它們在道路上仍然是「弱勢群體」。前段時間沃爾沃甚至揚言要對自己的無人駕駛測試車輛進行偽裝,以避免被其他司機「欺負」。在這樣的情況下,更加友好的道路和人文環境是很有益的。

或許5年後無人駕駛技術可以成熟到應付各個國家的城市交通,但現在新加坡就是一個現成的選項。

汽車和基礎設施的「溝通」很重要

外媒engadget在最近一篇關於新加坡的報導中這樣評價:這座島嶼就像是一個活的實驗室,擁有測試各項試新技術的「土壤」。

其實在兩年前,新加坡政府就提出了Smart Nation(智慧國)的規劃,希望透過數位基礎設施的建設來提升整個國家的競爭力。遍布城市傳感器將把人、建築和汽車連接在一起,城市數據通過高速網絡會匯集到統一的平台上(Virtual Singapore),透過處理、分析後動態調整基礎設施(例如智慧紅綠燈)。

V2I(Vehicle-to-Infrastructure)是無人駕駛技術重要的組成部分,汽車和基礎設施的「溝通」將能大大提升行駛的效率和安全性,新加坡在這方面顯然走在了最前方。

另外,「網速快」也是新加坡的一張名片,其高速光纖到戶(FTTH)網絡的建設在全球都名列前茅。在 World Economic Forum(WEF)評選的「網絡就緒指數」中,新加坡位居第一。

根據英特爾的預測,到了2020年,每輛無人駕駛汽車將產生每秒1GB和每天4TB的數據量,這將遠超現在汽車所能產生的數據量級。汽車的處理性能需要不斷提升,也對網絡帶寬施加了更大壓力。網速將成為新加坡所能提供的「隱形福利」。

新技術的推動也離不開政府決策者的支持。之前極客公園在文章《盤點| 無人駕駛的「加州正規軍」》中說過,美國的加州是最早開始嚴肅對待無人駕駛技術的地區之一——加州車輛管理局(DMV)已經頒布了19張測試牌照用於規範無人駕駛相關的研究。

新加坡政府對於無人駕駛的態度也是比較開放的。2014年新加坡便成立了專門委員會用於管理無人駕駛汽車,而新加坡陸路交通管理局(LTA)已經積極地和多家無人駕駛公司展開了合作。

如果說政策法規是無人駕駛發展的第一道門檻,那友好的道路測試環境將是接下來更為重要的推動要素。手握這麼多優勢,相信未來在新加坡能看到越來越多的無人駕駛測試車輛。

當然,推廣新興的技術也會帶來一些挑戰。前不久一輛nuTonomy的測試車在變換車道時與一輛貨車相撞,所幸沒有造成人員傷亡。類似的事故未來可能還會出現,但新加坡距離全球首個擁有無人駕駛計程車的國家會越來越近。

本文授權轉載自:極客公園

關鍵字: #自動駕駛
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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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