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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從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅
從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅

代理式AI將驅動產業創新變革與升級,對此,研究機構Gartner預測,截至2028年底,33%的企業應用軟體將整合代理式AI功能,至少15%的日常工作決策將改由代理式AI負責,以及三分之一的生成式人工智慧互動將改由行動模型與自主代理完成,同時,加速協作型 AI Agent出現與普及。
面對勢不可擋的AI浪潮,Google Cloud搶先布局市場:不僅提供含括AI優化基礎架構、AI模型、可互通的AI代理等高度整合AI雲端技術堆疊,更攜手CloudMile萬里雲等夥伴協助不同產業客戶發揮代理式AI的綜效。

不可輕忽的五大AI趨勢

隨著雲端與人工智慧等創新科技成為企業創新變革的關鍵基石,想要極大化科技綜效、搶先布局未來,不可輕忽五大AI趨勢:

趨勢一:AI Agent蓬勃發展。

生成式AI已從單純的處理提示(Prompt)轉變成具備模組化、自主化與協作化能力的 AI Agent,Google Cloud 更透過年度旗艦活動介紹超過 600 個 AI Agent 與跨產業應用案例。

Google Cloud 台灣總經理陳愷新表示:「因應用途的不同,Google Cloud 推出客戶代理(Customer Agent)、員工代理(Employee Agent)、創意代理(Creative Agent)、資料代理(Data Agent)、程式碼代理(Code Agent)與資安防護代理(Security Agent)六大類 AI Agent,協助企業提升營運效率、員工生產力、資安防護,進而加速產業創新。」

萬里雲 x Google Cloud_Podcast
Google Cloud 台灣總經理 陳愷新
圖/ 數位時代

趨勢二:多模態AI應用普及。

企業開始透過多模態AI整合文字、圖像、音訊與影片等資訊,讓 AI可以模仿人類學習方式,以更精準且自然的方式輸出與互動。

趨勢三:AI驅動輔助搜尋崛起。

透過生成式AI賦能,企業搜尋模式可以跳脫關鍵字,改以多模態輸入與對話提示等方式互動,讓使用者可以快速找到所需資訊並因應權限優化知識搜尋成效。例如,玉山銀行整合 Gemini 模型與內部知識管理系統,短短 3 個月推出「金融業務聊天機器人(金秘書)」,大幅縮短分行人員解決複雜客戶問題的時間,以及減少內部教育訓練負擔。

CloudMile萬里雲創辦人暨董事長劉永信表示:「Enterprise Search 不僅能打破孤島、快速連結Google Workspace、BigQuery、Looker、SAP、Salesforce 等內部系統與資料來源,還可以進一步提高企業內部搜索相關知識的效率。」

趨勢四:AI 輔助顧客體驗優化。

透過AI驅動的全通路個人化行銷,以無縫消費體驗提升零售業營收、效率跟提升客戶忠誠度。例如,CloudMile 萬里雲整合最新 AI 人臉檢測、表情辨識技術、服裝顏色分析與圖像標籤,以及串連 Google Workspace 雲端應用,打造出獨一無二的 AI 旅行推薦體驗服務 AI 魔鏡,消費者只要站在互動裝置前自拍,系統即會依照臉部表情與穿衣風格自動生成個人化旅遊行程與亮點,大幅提升選旅效率與便利性。

趨勢五:以 AI 加強資安防護。

面對AI帶來的嶄新、增強的安全攻擊,如深度偽造(DeepFake)攻擊與攻擊頻率增強等,企業除可以藉由 AI 增強現有安全系統,還可以透過偵測威脅、保護資料、識別潛在風險等方式對抗深度偽造與假訊息等釣魚攻擊。

「AI 與雲端將成為企業營運的關鍵基礎設施、發揮相輔相成的綜效,此外,也有助於企業加速業務創新與發展數位經濟生態圈,進而鞏固企業競爭力。」劉永信認為,透過 Google Agentspace 提供的多代理協作機制,企業不僅可以整合工作流程,還可以進一步優化模組設計與完善安全治理,讓 AI Agent 進入企業日常營運場景,在這個過程中,若進一步結合 A2A 協定(Agent-to-Agent Protocol),AI Agent 將不僅是單一任務執行者,可以相互溝通,型塑嶄新的企業虛擬團隊,讓企業能以更敏捷的人機協作模式回應市場與顧客需求。

3關鍵 X 5指標,助企業加速代理式AI落地與極大化綜效

劉永信表示:「Data Anywhere 是企業發展代理式AI的關鍵基礎,具體實作方式是從資安(Security)、人工智慧(AI)與雲端財務管理(FinOps)三個關鍵面向切入,型塑具備自主強化的『AI 優先』營運模式以優化創新轉型成效。」例如,企業需要一個含括雲端、邊緣、地端的數據同步與治理框架以確保數據即時性、隱私性、合規性與安全性。

萬里雲 x Google Cloud_Podcast
CloudMile 萬里雲集團創辦人暨董事長 劉永信
圖/ 數位時代

除了以 Data Anywhere 為基礎打造的 AI First 營運模式,Google Cloud 建議企業可以從 5 個關鍵指標選擇平台與合作夥伴:第一是平台服務是否含括全面 AI 技術堆疊,讓企業可以因應需求挑選所需的基礎設施、平台、模型與商業應用;第二是提供企業客戶多元選擇,包括選擇自行開發或者是以既有服務進行客製化開發,以及可以彈性選擇平台提供的 AI 模型、第三方 AI 模型與開放原始碼服務等。

第三是確保雲地、新舊系統的互通性,例如,Google Cloud 不僅在 2019 年推出混合雲管理平台 Anthos 服務,更於日前推出 A2A 協定協助企業打通、協作各個 AI 代理,以及推出 Google Agentspace 協助企業集中化管理AI代理與透明化營運成效等。第四是平台是否有支援開放標準與應用程式介面(API)等機制,讓企業客戶可以因應業務發展彈性串聯與擴展應用範疇。第五是確保平台提供的是負責任的AI以及提供與時俱進的安全防護機制,例如 Google Cloud 便積極深化在深度偽造防護(DeepFake Defense)的能量。

展望未來,隨著 AI 的推陳出新與日趨普及,Google Cloud 除會因應市場需求持續優化平台服務,也會攜手 CloudMile 萬里雲針對產業客戶需求提供最佳服務,以產業專屬、軟硬整合的方式發揮智慧化人機協作的綜效,實踐生態圈共贏。

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