行人馬路上動作難捉摸,無人車如何精準預測成挑戰
行人馬路上動作難捉摸,無人車如何精準預測成挑戰

全球科技公司、車廠都聚焦電動車、無人車的發展,我們都期待無人車讓交通變得更安全的那一天。然而,馬路上最危險的並不是日益精進的科技技術,而是無法預測的人類。

滑手機、講電話、恍神分心,諸如此類的行為,每天都在全球造成數起的交通事故。無人車未來可讓交通變得更安全,是因為每台汽車都可透過資訊交換溝通,清楚彼此下一步的動作。

人類的種種舉動反而最讓人摸不著頭緒,成為交通安全中的一大隱憂。美國密西根大學開發出一套系統,可以用來訓練無人車預測行人的舉動,讓無人車除了可以保護車內乘客,更懂得主動防禦。

預測行人動作,主動避免意外發生

由福特汽車所資助密西根大學所作的研究,近期在《IEEE機器人學》和《Automation Letter》發布。

研究人員指出,當行人跟車子試圖進入同一處空間時,對行人非常不利,原因是人類容易分心,很難在緊急時刻做出最符合自身利益的判斷。因此密西根大學開發一套系統,來訓練無人車預測行人移動的方向,讓無人車除了懂得保護車內乘客,更懂得主動防禦。

這套系統透過「生物力學所激發的回歸神經網絡」,記錄下人類的運動軌跡。簡單來說,在一輛Level 4等級的無人車上,透過攝影機、光學雷達、GPS,記錄行人在街道上移動的每一個動作。

密西根大學機械工業助理教授 Ram Vasudevan表示:「這類研究先前都只會觀察靜止的圖像,並沒有把行人在三維空間中的移動納入考量,」他說:「如果無人車要在現實生活中跟行人共處,就必須確保我們對行人下一步前進的方向預測,跟汽車是不一致的才行。」

Predicting pedestrian movement
如果一個行人正在玩手機,那就代表他正在分心的狀態,從他們的姿勢、眼神可以透露出許多資訊。

好的無人車,必須能判斷行人位置

這套系統接著會分析行人的步態、身體對稱性和腳步的位置,綜合以上因素判斷行人下一步的動作,密西根大學教授Matthew Johnson-Roberson表示:「我們預測的中位平移誤差在一秒後約為10厘米、六秒鐘後小於80厘米。可以更精準地預測行人將會出現在哪個位置。」

Ram Vasudevan教授舉例,如果一個行人正在玩手機,那就代表他正在分心的狀態,從人類的姿勢、眼神可以透露出許多資訊,這些都有效幫助無人車系統預先警覺,並作出正確的判斷。未來,一套好的無人車系統,不只需要跟城市基礎設施、其它車輛溝通,還必須能夠精準判斷行人的走向,才能讓人車都能在無人車的世界中,安全順利的移動。

關鍵字: #自動駕駛
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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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