造成全球首件自駕車死亡車禍,Uber北美測試計畫急喊卡
造成全球首件自駕車死亡車禍,Uber北美測試計畫急喊卡
2018.03.20 | Google

一場上週日晚上10點發生在亞利桑那州坦佩市的車禍,經由警方調查之後,確認是Uber自駕車在人類監管員坐在駕駛座的情況下,撞到出現在路旁橫向行走過馬路的女性居民,傷者送醫後不幸死亡,成為自駕車史上第一樁車禍致死案。

事件發生後,Uber立刻停止在美國坦佩市、匹茲堡、舊金山以及加拿大多倫多的自駕車路上測試,同時發表聲明說道:「我們的心與受害者家屬同在。我們會全面配合當地警方調查這起事故。」

Uber無人車隊
Uber自駕車在美國亞利桑那州出致死車禍,可能阻礙後續自駕車發展。
圖/ 吳元熙/攝影

真正的車禍起因尚未調查清楚,坦佩市警方也並未公布受害者身份,只知道肇事車輛是Volvo的XC90 SUV型號。

美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)以及國家運輸安全委員會(NTSB)都表示會介入調查,而允許Uber自駕車在多倫多路上測試的地區官方運輸局,也相當關注這場車禍調查結果。

Uber自駕車車禍原因尚未完成調查,目前還無法確認真正肇事原因。

自駕車發展見阻礙

自駕車雖然已經上路測試好些年,但是真正合法營運、無人駕駛的景象卻因為安全疑慮,被法規阻擋下來。

目前一些州別只允許測試上路,並要求得有人類駕駛在車內監督,只有亞利桑那州開放無人類駕駛的自駕車輛上路,讓自駕車公司湧入此地、測試服務。

Waymo
亞利桑那州是美國唯一一州開放沒有人類監管駕駛的無人車測試,Waymo也已經在此推出無人車叫車服務。

在上週,Uber和原屬於Google的自駕車公司Waymo才正催促著美國國會,趕快通過與自駕車相關的法規,但是基於週末這起事件,自駕車的法規鬆綁可能會再見阻礙,或許就連最寬鬆的亞利桑那州也會因為這起事件,收回一些權利。

雖然理論上自駕車會比人類駕駛出事率要低,但這起事件的發生,也為自駕車發展史上劃下一道陰影。

上一起類似事故可回溯到2016年,一位特斯拉(Tesla)車主使用自動駕駛模式時,在佛羅里達州高速公路上,撞上正要過馬路的運輸大貨車,導致特斯拉車主死亡。經調查過後宣判是特斯拉駕駛人的錯,自動駕駛軟體當時沒有出錯。

另外,眾多車廠包含Toyota、通用汽車等都投入自駕車開發,透過這起Uber事故也可以發現,以前不必為人為車禍負責任的車廠,在自駕車時代,卻都可能因為技術或零件出問題等原因,為意外負起責任,也是車廠角色的一大轉變。

資料來源:Reuters、The New York Times、Business Insider

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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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