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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

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從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

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也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

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從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

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第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

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舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

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圖/ 數位時代

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總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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