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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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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