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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從新零售到新商務,騰雲科技以兩大策略打造新世代成長引擎
從新零售到新商務,騰雲科技以兩大策略打造新世代成長引擎

騰雲科技持續展現強勁成長,不僅連續五年維持雙位數的營收增幅,更於 2025 年前三季累計營收來到 5.47 億元、淨利 1.03 億元,年成長率高達 67%,顯示騰雲科技已從智慧零售解決方案供應商擴展成為智慧社區、智慧城市解決方案供應商,並持續發揮高毛利、高成長、以智慧場域資料為核心驅動的代理式 AI 解決方案全方位供應商。

騰雲科技是怎麼辦到的?

騰雲科技董事長暨總經理梁基文不藏私分享兩大關鍵:「首先是以 AI 賦能的產品與服務,協助客戶提升效率、優化營收;其次是透過騰雲孵化器與其生態系中新創夥伴協作,打造零售、不動產、製造與數位保險等產業所需的新商務服務。」

以 AI 賦能全產品線,強化客戶黏著度、深化長期關係

梁基文表示:「AI 不是單一產品或立即變現的技術,要能有效消除資訊不對等,需協助企業先將散落的資料整合成數據資產,才能找出能驅動決策的洞察。」因此,要讓 AI 真正落地,需要同時理解產業現況與營運痛點的夥伴,才能把技術與數據轉化為具體價值,成為企業成長的新引擎。

有鑑於此,騰雲科技的策略是推出 AI Agent 平台 –TrendVotex,由深耕百貨零售、商業不動產等產業的專業團隊協助打造符合場景需求的 AI 代理服務。

例如,為百貨零售打造的「AI 品牌行銷專家」透過市場輿論進行趨勢及同業動態分析、以口碑行銷進行品牌塑造、針對會員數據進行自動化文案生成及傳播、針對行銷成果進行效益分析等自動化決策,「AI 招商助理」則能整合商圈熱度、樓層營運狀態等資訊,提出精準的櫃位調整與招商策略。至於針對複合式商業不動產管理場景推出「AI 能源智慧管理」服務,導入 AIoT 終端裝置佈署並運用其感測數據與歷史異常紀錄,預測設備故障風險,協助排程維修,降低停機時間,大幅提升營運績效。

梁基文補充說明:「除了協助企業打造專屬 AI 代理與串接代理式工作流程(Agentic Workflow),我們也推出 Marketing、Content、Sales、Manufacturing 等跨產業可重複使用的 AI 代理模組,加速零售、不動產、製造、旅遊與數位保險服務等產業的導入腳步。」

值得注意的是,為真正發揮、極大化 AI 價值,騰雲科技不僅提供技術,也協助企業梳理流程、整合分散數據,打造可支撐多場景的數據驅動營運中台。

梁基文表示,不只零售業正加速虛實通路整合,製造與金融服務業也十分重視「全通路數據」,例如製造業需要即時掌握生產過程關鍵數據指標與庫存狀況以確保良率及產能、數位保險業則積極深化對顧客旅程的掌握以完善服務能量等,騰雲科技推出「隨開即用」、雲地整合的 AI 平台,讓企業能在多場景中無縫串接數據並兼顧資訊安全,充分展現「From Insight to Intelligence」價值。

例如,協助數位保險整合顧客的「線上資料(如客戶資料、風險判斷」與「線下數據(如客戶活動數據、場域營運數據)」,透過 AI 進行產品推薦、簡化內部核保作業流程,並提供更加順暢的一致體驗,讓保險也能像零售一樣真正做到懂顧客。

「接下來,我們會把在百貨零售與商業不動產驗證過的技術,進一步擴大到製造、數位保險等產業,讓價值放到最大。」梁基文如是說道。

騰雲科技
騰雲科技董事長暨總經理梁基文
圖/ 數位時代

五大技術、四大產業,騰雲科技以孵化器成就下一個十年

梁基文表示:「過去 10 年,我們專注在『新零售・新生活』;接下來將延伸至『新商務・新生活』,透過收購、合資、投資等方式與外部夥伴共創新的成長動能。」

具體做法是以 ABCDE(AI、Blockchain、Cloud、Data、Experience)五大技術為核心,鎖定零售、不動產、製造與金融服務四大產業,透過外部合作與孵化機制強化解決方案的廣度與深度:整合現場設備、門市裝置、POS、排隊系統、取貨流程、感測器與後勤運作,推出 AIoT 智慧場域管理方案,滿足跨場域、跨產業與跨國企業的需求。

例如,協助泰國五星級酒店導入 AIoT 智慧場域管理方案以優化能源設備管理、降低營運成本並提升使用者體驗等。明(2026)年,騰雲科技計畫將 AIoT 智慧場域管理方案推向製造業廠房,協助客戶管理冷氣、燈光等能源設備並進行碳管理,同時,透過監控產線設備的振動與溫度等數據,提供 AI 預判的設備維修時機(Preventive Maintenance),擴大數位與綠色雙軸轉型的綜效。

除以集團力量推廣 AIoT 智慧場域管理方案,騰雲科技亦積極擴大相應的生態體系發展:首先是與跨業夥伴一同延伸 AIoT 智慧場域管理方案 的應用範疇,如與保險業者合資成立數位保險公司以提供 AI-Ready 數位應用方案;其次是建立消費者生態體系以發揮「新商務‧新生活」的相互影響綜效。例如,騰雲科技子公司騰加數位將擴大 AIoT 平台運營版圖,深入零售、商辦與飯店等多元場景,並以此為載體整合數位支付、會員數據與數位內容傳播等應用,藉此強化場域的智慧化能力,以及拓展騰雲解決方案的落地深度與廣度。

「透過 AIoT 智慧場域管理方案、營運中台與 TrendVotex 等產品與服務,我們不僅能更精準回應台灣、日本與東南亞市場在流程自動化、營運效率提升上的需求,也能同步改善大眾的日常體驗,真正落實『新商務・新生活』的共好價值。」關於未來的發展,梁基文如是總結。

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