「無人車的趨勢跟電動車是一樣的，趨勢不會變，只是差在速度的快慢而已。」密西根大學M-city負責人彭暉教授，談起無人車的發展語氣中充滿希望。
這些日子來，國內外的業者描繪了各式各樣無人車美好的願景，雙手離開方向盤的那天彷彿就近在咫尺，不過同一時間也傳出特斯拉（Tesla）、Uber自駕車的意外事故，讓許多人停下腳步重新審視無人車的發展，不過就像彭暉所說的「趨勢不會變，只是差在速度的快慢而已。」而究竟在邁向普及的道路上，還有哪些障礙需要克服呢？
人類雖然聰明，但開車容易疲勞分心
今年三月，一輛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路人，傷者送醫後不幸死亡，成為自駕車史上第一樁車禍致死案；過了不久，特斯拉一輛Model X在自動駕駛功能（Autopilot）開啟的狀況下，在高速公路上撞上分隔島，導致車頭全毀，接著再被兩輛車追撞而起火，車內38歲的駕駛送醫後不治。
今年初的兩起意外，讓外界對自駕車的疑慮達到高峰，Nvidia、豐田等大廠也都放緩無人車測試。密西根大學M-city負責人彭暉教授在「台灣車輛國際論壇」上談到，「很多產業界的人都覺得Uber是後段班，並不足以代表整個產業趨勢，但卻讓大家對無人車有很大的意見，讓大家壓力都很大。」
彭暉認為像是特斯拉的車禍意外，就是系統沒有整合好所致，「很多公司（指傳統汽車大廠）過去都是單幹，現在合作則是趨勢 。」事實上，無人車等級達到Level 2的無人車，在很多情況下就已經能開的比人類好，但如果車道標線沒有畫好，就可能會犯下錯誤，「現在的狀況是，有時候表現很好，有時候會犯低級錯誤。」
其實公平來說，人類還是非常聰明的，而我們之所以需要無人車，是因為人類雖然聰明，但會忍不住玩手機、會酒駕、會疲勞分心，這時有了無人駕駛的協助就很有用。他舉例，如果前方的彎道有一台壞的車子卡在路上，因為視線遮蔽人類駕駛可能會看不到而撞上，「而藉由車聯網的幫助，不會受限於人眼只能看到的直線距離，就可以在抵達轉彎處前，偵測到壞掉的車子。」
會動的東西，將朝向無人自動趨勢邁進
談起無人車的好處，福特汽車亞太總部無駕駛總監 Patrick Lin 認為：「時間成本就是無人車優勢，大家可以在搭車的時候做很多事情。」他認為即便是在無人車發展的早期階段，也能形成很大的影響力，像是在Level 4階段，就能將自動駕駛技術用在物流、共享交通，「還能做像是移動錢櫃（KTV）、移動便利商店、移動宴會廳、移動自助倉儲。」跳脫交通應用的框架，自駕技術也能在娛樂、零售、房地產領域遍地開花。
「未來只要是會動的東西，都會朝向無人自動的趨勢邁進。」不過NVIDIA 資深工程總監 Simon See認為，雖然未來的想像無限，但現實中的交通環境是非常複雜混亂的，因此一般的演算法是不能應付這樣的狀況，神經網絡（Neural Network）技術也就在這樣的背景下起飛。
不同的國家會有不同的挑戰，像是台灣馬路上會有汽車、機車、腳踏車三種交通工具混雜，而到了越南則是有大量如海嘯般的摩托車，對電腦辨識系統來說是一件非常不容易的事情。
「深度學習（deep learning）可以讓車輛行駛更安全。」Simon See認為以AI為基礎的自駕車會逐年成長，像是戴姆勒（Daimler）最近與博世（Bosch）合作，要聯手開發Level 4~Level 5 的自駕車款，就是使用NVIDIA的無人駕駛處理器「Drive PX Pegasus」，這是一款具有資料中心等級處理能力的多核心汽車平台的處理器，結合深度學習、感測器融合、影像辨識、雲端運算等技術，每秒可以達到320 兆次的運算效能，因此就足以應付上面提到的，現實中複雜又多元的交通環境，NVIDIA強調系統比起過去消耗的電力更少，同時Pegasus的尺寸約一塊車牌的大小，在尺寸、效能雙雙提升，更能符合未來無人車的發展趨勢。
我們離無人車上路還有多久？
不過許多人真正想問的問題是，無人車到底還有多久才能上路？密西根大學M-city負責人彭暉分享：「歷史上很多類似的東西，像是汽車的安全氣囊（Air Bag），一開始也造成很多意外，像是有很多小嬰兒因此被打死，但回頭來看，這確實救了很多人。」而自駕車也是如此，雖然現在許多意外都被放大檢視，但未來也有可能因此解決像是酒駕、分心的狀況，來拯救更多性命。
因此未來有那麼一天，自動駕駛系統會像安全氣囊一樣，成為每一台車子的標配，但什麼時候才能上路？彭暉認為這跟技術問題有關，像是電動車之所以無法普及是因為充電站、電池等問題無法突破，無人車的問題也很類似，目前光學雷達的成本就很貴，成本無法降低就難以普及，而且目前無人車許多零組件都還沒有符合車規，「以汽車工業的標準來看，大家不能信任，就有很多問題。」
他還提到，未來車廠跟車廠之間必須彼此共享一些技術，「要如何讓行人知道我（指無人車）看到你了，你可以放心往前走，這必須要有一個車車通訊，讓不同廠牌之間可以講話，你不能說福特只跟福特說話。」這個情況政府就必須跳進來做規範，另外車車通訊還必須考慮到資安問題，車跟車之間的溝通是會危及到安全性命，要如何確定彼此溝通的資訊是可以信任的，也是挑戰之一。
無人車如何取得大眾信任：考試
福特汽車亞太總部無駕駛總監 Patrick Lin則認為，安全防護機制必須由「被動到主動」，現在大家會扣上安全帶保護自己，未來進入無人車時代後，是車子要主動保護乘客，因此技術本身就很關鍵。
他認為汽車其實就是智慧城市的一部分，「很多東西都要彼此連結、共享資訊（例如汽車跟智慧號誌之間），但也必須要思考是不是每個人都能存取彼此的資料？又或者誰有這個權限存取資料？」
無人車要讓大眾信任它是安全的，就需要一個普世的標準，例如現在大家會用是否持有駕照，來判斷一個人是否有資格開車，「考試就是一種作法，考駕照需要倒車入庫、路邊停車，來去定義考照的人。」彭暉認為無人車也要有考試，而且要比人考的還要難上千百倍，才能讓大眾相信是安全的。
無人車浪潮大爆發，如同區塊鏈、AI等技術大家都想要占有優勢、取得先機，「這是一個全新的領域，雖然已經可以看到一些領頭的公司，但仍有很多問題要解決。」福特汽車亞太總部無駕駛總監 Patrick Lin 最後給台灣的建議是：「放手去嘗試任何一切吧！」
