等到技術完美就太晚了!讓無人車上路「邊做邊學」才能挽救更多生命
等到技術完美就太晚了!讓無人車上路「邊做邊學」才能挽救更多生命
2017.11.13 | Google

現代民航客機機師有95%的操作工作,都已經仰賴自動駕駛代勞,已經很少人會質疑現代客機的安全性,那麼自駕車呢?

高標準的安全度,是在阻礙自駕車進步?

根據統計,台灣每年約有3000人死於交通事故、美國在2016年共有四萬兩千起與汽車相關的死亡事故,但目前不論是政策制定或是一般民眾,都傾向自駕車必須要完美零失誤才能正式上路;美國國家公路交通安全管理局局長曾說過,自駕車必須比人類駕駛的安全度「高出兩倍」才能放行上路,而要達到這樣的高標準,預估至少需要再花上15甚至是50年才能做到。

而近幾年也發生幾起自駕車的意外,喬舒亞·布朗(Joshua Brown),他是第一位因為特斯拉Model S自駕模式喪命的駕駛,去年五月死亡車禍發生時,曾引發大眾對於自駕車上路優點與風險間的爭論。類似的意外發生在去年九月,一台Model S 在德國高速公路開啟自駕模式時,與一台遊覽車發生相撞意外;去年 12 月,中國一名特斯拉車者同樣開啟自駕模式,因為系統偵測失誤擦撞到護欄,導致車輛受損。

這些自駕車的意外消息一出,讓許多原本就不信任自駕車科技的民眾產生更多疑慮,但若要花上50年才能達到政府對於自駕車的高標準要求,才允許上路的話,會不會反而是在阻礙自駕車的進步?蘭德公司一份研究報告指出,盡早放行自駕車上路,還能大大降低車禍傷亡意外。

自駕車安全性提升10%,1年拯救3千條生命

根據美國智庫「蘭德公司」最近公布的一份報告,與其等待自駕車技術達到完美無瑕,還不如讓自駕車在安全性只比人類駕駛高出一點點時就放行上路,就算自駕車意外仍會發生,但這麼做可以大大減少車禍傷亡意外。

但,我們該如何界定無人車技術已經達到可以上路的標準呢?

報告中,模擬了三種可能的駕駛等級,分別是自駕車比人類駕駛安全性高出10%、75% 和90%,再透過500 種不同的道路情境,綜合未來技術可能的發展做研究。研究人員發現,廣泛採用自駕車後,安全性比起人類駕駛提升10%,預估一年可以拯救3千條性命、十五年後可以拯救上千條人命,三十年後,這個數字就會成長到數十萬。

蘭德公司研究人員 David Groves表示:「我們的主要目標是透過客觀的分析,來提供論述依據,我們認為這個議題,確實需要客觀地看待死亡事故,因為對於自動駕駛汽車需要達到的安全性能要求仍有太多困惑,但我們的研究並不認為等到完美的自動駕駛汽車出現再去應用,會是挽救生命明智之舉。」

勤能補拙,自駕車彼此溝通不重複犯錯

研究人員之所以會認為自駕車比人類更不容易出錯,關鍵在於自駕車擁有「彼此溝通能力」,可以確保在道路上行駛時彼此理性協調,避免意外發生。

俗話說「勤能補拙」,當自駕車有更多機會在真實世界運作,就能透過不斷累積的經驗讓系統性能更加安全,跟人類不同的是,這些經驗可以同步跟全世界所有的自駕車分享,成為共同學習、修正的教材,避免重複犯同樣的駕車錯誤。

人類往往對於自己的駕車失誤容忍度較高,對於機器出錯的容忍度較低,這樣的心理狀態是能夠理解的,然而所有的科技發展都必然伴隨著風險,像是有一派人就擔心隨著AI的進步,部分的低階工作可能會被取代,但要打破對於新科技未知風險的恐懼,親身跟這樣科技相處才是最好的開始,如果我們願意開始給自駕車一個機會,讓我們開始學習如何跟自駕車科技在同一條道路上共處,也許就能避免更多的傷亡意外發生。

autonomous car
俗或說「勤能補拙」,自駕車擁有「彼此溝通能力」,可以確保在道路上行駛時彼此理性協調,避免意外發生。
圖/ shutterstock

自動駕駛改變了空中旅行,我們也能慢慢習慣陸地交通自動化嗎?

頻繁、方便、安全的商務客機交通,是上個世紀初的人們所難以想像的,但現在搭乘飛機遨遊世界,已經成為現代人再習以為常不過的場景。

商業客機的自動駕駛技術在1980年代導入後,取代了現代機師95%的工作, 包括設定航線、轉換無線電頻率等等,全部都仰賴系統代勞,自動駕駛科技的安全性跟類機師相比完全不遜色,目前絕大多數的空難意外主要都來自「人為因素」,而自動駕駛操控的飛機完全不會受過勞、壓力、情緒等外在因素影響。

因此現在幾乎不會有人質疑飛機自動駕駛的安全性,英國皇家航空學會去年曾邀請工程師、科學家、機師,針對自動駕駛飛機進行討論,結果有60%的人認為「40年後,飛行員將退出歷史舞台」。波音(Boeing)旗下創投部門HorizonX,上個月宣布投資自動駕駛系統新創「Near Earth Autonomy」研發無人商用客機;英國廉價航空EasyJet(易捷航空)也喊出要在十年內於短程航線導入以電力驅動的客機,自動駕駛科技在上個世紀就已經顛覆了航空產業,這或許也能作為我們在思考自駕車是否能上路的一個依據。

Boeing
在波音想像的航空未來,每台客機都能在沒有人類駕駛的情況下,主動做出飛行計畫的調整。
圖/ shutterstock

開始練習與自駕車共處

開始練習與自駕車共處,我們可以怎麼開始呢?從大眾熟習的運輸系統著手,或許就是很好的第一步。

拉斯維加斯出現了一款由法國新創公司 Navya 開發的無人通勤小巴,要替拉斯維加斯市中心 6 英里範圍內為市民提供免費接駁服務,今年一月已經進行為期兩周的測試,並在上周正式上路投入服務,雖然上線一小時就發生擦撞卡車的意外,但營運單位表示,無人通勤小巴仍會持續營運12 個月之久。

日前,Google母公司Alphabet也已經開始在在美國太陽城郊區,測試「沒有人類駕駛」在車內監控的無人車,這項計畫預計要在未來幾個月內與叫車輛平台合作,概念是打造無人車版的Uber或Lyft。太陽城的居民表示,一年前看到自駕車在路上行駛時會覺得奇怪,但現在已經逐漸習慣,參與測試計畫的居民將有機會在最近乘坐無人駕駛計程車,或許從太陽城居民的回答中,與無人車的共處是可以逐漸習慣甚至信賴的,自駕車技術或許現階段仍不能稱上完美,但或許我們都該給彼此更多的機會。

Waymo
Waymo正式移除自家自駕車內的監督人員,實現真正的無人駕駛。
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健身產業下一個 20 年靠「數據力」:健身工廠攜手 Teradata、擎昊科技,打造智慧經營新典範
健身產業下一個 20 年靠「數據力」:健身工廠攜手 Teradata、擎昊科技,打造智慧經營新典範

在健身產業競爭日益激烈的今天,品牌之間的差距,早已不再取決於場館規模、器材數量或課程內容,而是誰能更貼近會員需求、誰能運用數據看懂會員的一舉一動,打造更精準、更個人化的服務體驗。

對於這一點,台灣第一家掛牌上市、旗下擁有健身工廠等知名品牌的連鎖運動健身龍頭 —— 柏文健康事業,有著比同業更深刻的體悟。過去 20 年,柏文以「持續創新、重視會員需求」為核心,在台灣健身市場站穩腳步。而面對產業全面走向數位化的新競局,柏文選擇攜手 Teradata 與擎昊科技建置企業數據中台,打破內部數據孤島,將分散在各系統的資訊整合為可以被運用的營運智慧。這不只是一次技術升級,更是從「經驗驅動」邁向「數據驅動」的戰略轉型,為柏文在下一個 20 年持續領跑市場注入關鍵動能。

柏文描繪 20 年健身版圖的 2 大關鍵

自 2006 年在高雄成立第一間健身中心「Fitness Factory 健身工廠」以來,柏文的營運規模就穩步成長,如今健身工廠全台已有 83 間分店、會員數逼近 40 萬大關,躍居台灣前二大健身品牌。柏文健康事業董事長陳尚義認為,深耕在地、持續創新,是柏文能在競爭激烈的市場中持續成長的兩大關鍵動能。

擎昊科技
柏文健康事業董事長陳尚義認為,深耕在地、持續創新,是柏文能在競爭激烈的市場中持續成長的兩大關鍵動能。
圖/ 數位時代

第一是深耕在地、理解使用者的真正需求。柏文非常重視會員體驗,在規劃任何服務與課程時,都從在地使用者的實際需求出發。以團課為例,多數健身場館選擇向國外購買課程授權,健身工廠卻決定推出自有團課品牌 FORCE,由專業團隊設計課程且每季推出不同主題,「雖然成本較高、也比較花時間,卻可以確保課程內容更符合台灣人的體能特性與運動需求,」陳尚義認為,這種重視在地需求的思維,正是柏文與會員建立深度連結的關鍵。

第二是持續創新產品與服務。近年來,柏文以「運動休閒」為核心,不斷推出新的品牌與服務。在場館端,成立各具特色的主題運動場館,例如以彈跳床為主的 Crazy Jump 肖跳、射擊對戰遊戲場 KILL ZONE、保齡球館「滾吧 LET'S ROLL」及 Sklub 運動俱樂部。其中,Sklub 青海店為高雄鼓山區首座全齡運動場館,設有室內頂級羽球場、桌球場、國際級楓木籃球場與多樣化運動課程,而 2025 年 11 月開幕的桃園桃鶯店,更是桃園愛好羽毛球人士的首選。

在服務端,則延伸出協助運動後修復的 SPA 個人工房、運動按摩 Buddy Body 等服務。此外,柏文亦與營養師合作推出營養管理與線上課程,近期更籌備成立電商平台,方便會員與非會員選購運動健康相關商品,逐步擴大「運動 x 生活」的服務版圖。

數位化升級:從服務體驗到營運管理全面轉型

伴隨營運規模的不斷成長,柏文也開始導入各種數位工具,以提升會員服務品質與營運管理效率。舉例來說,會員入場的身份辨識機制,已經從早期的刷條碼會員卡,升級到現在的人臉辨識直接進場。又如,在內部營運流程上,從會員管理、財務到行銷活動等,亦全面透過系統來優化作業效率。

這些數位系統累積的大量數據,成為陳尚義日常決策的重要依據。陳尚義分享,自己經常拿起手機查看當日總營收、來店會員數等營運指標,也會比較各場館的營收與來客數變化。一旦發現某館的數據與預期或平常趨勢不符,便會立即請相關人員說明情況,確認異常原因。

「透過數據定位問題,再及時進行分析與改善,才能確保營運狀況維持在最佳狀態。」陳尚義說,更重要的是,這些數據也成為柏文持續創新的基礎,透過數據掌握會員的行為模式和滿意度,如:會員的運動頻率、續約率等,可以作為發展新產品或新服務的決策依據,使其更貼近會員需求。

擎昊科技
柏文健康事業董事長陳尚義指出,透過數據定位問題,再及時進行分析與改善,才能確保營運狀況維持在最佳狀態。
圖/ 數位時代

導入 Teradata 數據中台,柏文邁向即時決策的關鍵一步

然而,隨著數據應用越來越深,現有系統的限制也逐漸浮上檯面。首先,數據散落在 POS、CRM、ERP 等不同系統,無法有效整合,導致使用者必須在眾多介面間來回切換,相當不方便,也容易影響決策的準確性。其次,系統效能不足,在查詢與分析大量數據時,往往要等候一段時間,導致營運報表無法即時產出,管理層難以掌握最新狀況。第三,報表製作流程高度依賴人工作業,需從多個系統匯出資料再自行整合,不僅耗時費力,也容易出現錯誤。

為克服上述挑戰,柏文決定導入 Teradata AIDW 數據平台,將會員資料、IoT 健身設備、POS 交易資料等數據,全面整合至單一資料庫,徹底解決數據孤島的問題。由於 Teradata AIDW 採用 MPP 架構,可以大幅提升資料整理、分析與查詢效能,再搭配帆軟的報表與視覺化工具,使用者可透過儀表板、動態報表或 API 快速掌握分析結果,讓決策過程更即時、更精準。

柏文資訊長黃靜雯表示,選擇 Teradata 的關鍵原因在於其成熟度與穩定性。「Teradata 的效能非常強大,平行運算能力是經過市場驗證的,而且系統本身具備備援機制,不必擔心單一設備故障的風險。」這讓柏文後續能夠更安心地推動大規模的數據與 AI 應用。

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Teradata 的數據顧問不僅具備扎實的技術能力,更累積了豐富的產業經驗,為柏文的數據應用帶來更多啟發與想像空間。(由左至右)柏文健康事業資訊長黃靜雯、柏文健康事業董事長陳尚義和Teradata台灣總經理陳盈竹。
圖/ 數位時代

除了 AIDW 數據平台,Teradata 亦透過數據整理師服務,協助柏文將不同系統、不同格式的資料進行標準化與模型化,為其推動跨系統的數據整合與應用帶來很大的幫助。黃靜雯補充指出,Teradata 的顧問團隊不僅具備扎實的技術能力,更累積了豐富的產業經驗,能從業務視角提出建議,為柏文的數據應用帶來更多啟發與想像空間。

Teradata 台灣總經理陳盈竹則認為,柏文作為健身產業的龍頭,願意率先導入數據中台並積極擁抱 AI 應用,是極具前瞻性的決策。「面對AI浪潮的快速迭代,我認為柏文做了關鍵決策,透過前期約 6 至 10 個月的時間完善數據建設,作為支撐AI發展的核心競爭力!」陳盈竹強調。

擎昊科技
Teradata台灣總經理陳盈竹則認為,柏文作為健身產業的龍頭,願意率先導入數據中台並積極擁抱 AI 應用,是極具前瞻性的決策。
圖/ 數位時代

數據建設就像是城市的下水道工程,是 AI 應用的發展基礎,而作為 Teradata 原廠授權總代理的擎昊科技,則在這座下水道工程中扮演關鍵角色,負責伺服器運算、儲存架構與網路環境建置等任務,「我們結合 Teradata 的技術與自身的整合能力,為柏文打造更穩定的 IT 基礎建設,確保後續的數據分析能在最可靠的環境中運行。」擎昊科技資深協理杜錦祥說。

陳尚義表示,過去許多決策仰賴現場觀察或管理直覺,但未必能量化決策背後的成本與效益;未來希望透過完善的數據中台,不僅能掌握營運脈動,也能將那些過去難以量化的隱形成本具體呈現,進一步評估每項投入是否帶來實質價值。「以數據與人工智慧取代經驗判斷,將會是柏文邁向下一個 20 年的關鍵競爭力。」陳尚義強調。

圖/ 擎昊科技
圖/ Teradata
圖/ 柏文健康事業

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