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。

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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「存資料」到「用知識」:網創資訊攜手浪LIVE,讓 AI 成為最懂企業的內容幫手
從「存資料」到「用知識」:網創資訊攜手浪LIVE,讓 AI 成為最懂企業的內容幫手

對已經成熟發展的企業來說,最大的挑戰不是如何創新,而是經驗無法有效傳承,而生成式 AI 的價值正在於此,它讓分散的知識從「共同保存」走向「即時運用」,使組織得以在既有經驗之上,持續累積能力並向上成長。

由旭瑞文化傳媒成立、全台最大直播平台浪LIVE,正是這種轉變的最佳寫照。「我們其實一直都有在整理內部的知識、技術文件和作業流程規範,但做法比較像是集中在倉庫裡,雖然找得到,卻不一定用得快。」旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷(James)形容。

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浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI,打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」
圖/ 數位時代

為此,浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI,打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」,讓經驗不再只是被保存,而能實際參與日常營運流程。網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明,這是因為 NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎,並在此基礎上生成內容,故能真正融入浪LIVE使用場景,提升文章產製與活動規劃的效率。

用 AI 提速,回應高頻、快節奏的營運需求

作為直播產業的領導平台,浪LIVE 不僅市占率超過 50%,每月活躍用戶數更高達 40-50 萬人。能夠寫下高黏著度、高互動率的成績,除了堅持以才藝直播為主軸、在市場上做出差異化特色,快速更新的內容與密集的行銷活動,同樣是浪LIVE 維繫用戶黏著度的關鍵。

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旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷表示,透過NAVI能夠有效提升文章產出與活動企劃的效率。
圖/ 數位時代

黎欣捷表示,浪LIVE 每日都會更新社群貼文與文章內容、每個月平均規劃約 20 至 25 檔活動,不僅內容產出量龐大,對速度的要求也極高。編輯團隊在完成採訪後,必須在最短時間內產出文章,且要符合品牌的風格和版型,而營運團隊不僅要不斷發想新的玩法,還得預先估算不同設計下的投資報酬率、參與人數等機率,以確保活動能兼顧創意與成效。

這種高頻的營運節奏不僅極具挑戰性,還容易使團隊感到疲憊。因此,浪LIVE 開始思考如何利用 AI 來提升文章產出與活動企劃的效率,而 NAVI 正是思考後的最佳解答。

應用場景1:文章產製,不再從零開始

吳炳鈞進一步說明,網創資訊如何協助浪LIVE 將 NAVI 應用於文章產製與活動企劃。

先就文章產製來看,網創資訊將浪LIVE 過往累積的大量文章匯入 NAVI,由系統學習品牌文章的語氣與編排方式,及不同編輯的寫作風格並加以分類。之後,編輯只要提供採訪逐字稿或相關素材,並指定想要的文章風格,NAVI 便可依此生成初稿,再由編輯進行調整與潤飾,大幅加快整體產出速度,也讓編輯可以將更多心力投入內容品質的把關與主題發掘,用快速更新而主題有趣的文章,吸引會員持續留在平台。

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網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明, NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎,並在此基礎上生成內容,才能真正融入浪LIVE使用場景。
圖/ 數位時代

吳炳鈞強調,NAVI 不是憑空寫文章,而是根據企業過去累積的內容與規範來生成,這樣的產出結果,才會更貼近原本的品牌風格與實際需求。更重要的是,網創資訊還能根據客戶使用情境進行客製化調整。例如,NAVI 可以整合圖片和文字,生成一篇圖文並茂的文章,並同步輸出對應的 HTML 程式碼,浪LIVE 編輯只需貼至後台系統,就能完成上稿作業,不必再花費大量時間去調整版面配置。

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網創資訊業務經理Hailey Ouyang表示,NAVI 在產出文章的同時,可以同步輸出對應的 HTML 程式碼,減輕浪LIVE 編輯的上稿作業負擔。
圖/ 數位時代

應用場景2:活動規劃,從歷史經驗找出新玩法

再就活動規劃來看,網創資訊同樣先將浪LIVE 的歷史活動範本、禮物清單與獎勵機制導入 NAVI,由系統學習營運團隊在發想活動時的思維脈絡,之後,團隊成員只要輸入關鍵字,NAVI 就能建議相應的活動方式與獎勵組合,作為活動規劃時的參考。

黎欣捷認為,NAVI 就像一位資深顧問,不僅提供更多元的視角與玩法建議,縮短活動規劃所需的時間和心力,也能即時調閱過往經驗,協助團隊跳脫個人思考盲點,避免重複規劃過去已經做過的活動內容。

吳炳鈞進一步以禮物清單為例,說明 NAVI 帶來的效益。浪LIVE每一檔活動都需要重新設計禮物或做不同的組合搭配,因此資料庫已累積上百種不同類型的禮物,這使得團隊成員在規劃活動時,常常要花很多時間去發想新禮物或搜尋資料。而在導入NAVI後,系統可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議,協助團隊在規劃新活動時,更有效率地運用既有資源。

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NAVI可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議,協助浪LIVE團隊在規劃新活動時,更有效率地運用既有資源。
圖/ 網創資訊

不只生成內容:NAVI 三大特色,讓 AI 真正嵌入企業流程

在資料管理與內容生成外,網創資訊也從企業管理需求出發,規劃出以下 3 大系統特色,使 NAVI 得以真正融入企業的營運流程中。

第一,NAVI 支援至少 20種大型語言模型,能因應不同使用需求,處理文字、圖片、音訊和影片等多種形式的內容。第二,系統可部署於私有雲或地端環境,讓資料能留在企業內部,降低被外部 AI 模型使用的疑慮。第三,整合 AD 身份驗證與授權機制,可依部門和角色別去設定資料存取權限,確保 AI 在回應問題或產生內容時,只會引用該使用者可存取的資料範圍,避免誤用或資料外洩的風險。吳炳鈞補充,由於系統可進行部門切割,也能進一步統計各單位的使用量,方便企業進行內部成本分攤與管理。

「企業需要的是能嵌入流程的 AI,而不是只會回答問題的工具。」吳炳鈞指出,因此 NAVI 一開始就定位在企業知識管理系統,從而發展上述系統設計。近年來,因應 AI Agent 趨勢,網創資訊亦將相關概念融入 NAVI,使系統具備更高的主動性,能依任務需求串接不同資料庫與內部系統,協助使用者完成特定工作流程。

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網創資訊PM Keith Hsu指出,NAVI 融入 AI Agent 概念後,具備更高的主動性,能依任務需求串接不同資料庫與內部系統,協助使用者完成特定工作流程。
圖/ 數位時代

未來,網創資訊將持續與浪LIVE 深化合作,逐步導入更多內容至系統中、拓展更多應用場景。也期待在與客戶合作的過程中,共同發掘更多具體的應用靈感,並視需求開發對應功能,持續放大知識與經驗的價值,讓技術不只停留在工具層次,而能真正轉化為企業成長的動能。

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