用上帝視角提前警告路口事故，工研院iRoadSafe系統獲愛迪生獎肯定|數位時代 BusinessNext

用上帝視角提前警告路口事故，工研院iRoadSafe系統獲愛迪生獎肯定

為了提升道路安全，工研院自主研發iRoadSafe智慧道路安全警示系統，透過防碰撞演算法，可以事先預測人、車、物件的運行軌跡，提前發出警訊提醒。本月獲頒有「創新界奧斯卡獎」美譽的愛迪生獎。

讓車子開口說話，背後全靠V2X技術

台灣每年有將近六成的交通意外發生在交叉路口，很多時候，是因為車輛行經無號誌路口時，沒注意到來車的行人，或者搶紅燈、黃燈而造成傷亡，每年光是因為交通意外，就造成高達4,500億新台幣的經濟損失。

一般談到智慧城市（Smart City），我們會聯想到透過定位系統來得到道路跟行車資訊的車聯網（IoV）技術，而車聯網如果再搭配V2X通訊系統以及感測裝置輔助，就能得到更多的路況資訊，在人、車、基礎建設之間串起通暢的溝通。

V2X的意思是「Vehicle-to-Everything」，可以再細分為車對車（V2V）、車隊基礎設施（V2I）、車對人（V2P）、車對摩托車（V2M）這幾大類別。美國交通部認為道路安全應該要建立在車與車之間的通訊，因此發展出了專用短程通訊技術（DSRC），這就是V2X背後的技術。

iRoadSafe系統獲愛迪生獎肯定

工研院資訊與通訊研究所所長闕志克認為，要做到防碰撞必須每台車都裝有相同系統與設備，才有可能運算相對距離，為了克服目前台灣V2V裝機率不普及的問題，工研院自主研發了一套智慧道路安全警示系統iRoadSafe。

這套系統整合通訊、感測器與交通號誌、設施等資訊，經由防碰撞演算法，算出人、車、物件之間的距離，藉由事先預測軌跡，提出發出警告提醒駕駛。直白來說，就是在路口裝設雷達、光達等感測器偵測人車物資訊，透過載短距無線通訊技術（DSRC），讓車對車、車對路直接通訊，破除視覺盲點障礙，再搭配電子看板提醒用路人達到安全防撞效果。

這套系統的優勢，在於能夠居高臨下偵測路口動態，宛如上帝的視角，擴增駕駛者的可防護範圍，解決現行汽車雷達容易受到建築物或其他車輛造成偵測盲點的缺失。目前這套系統已經應用於台北市仁愛路的公車、高雄輕軌沿線路口，也在新北、台中、台南進行示範應用。

在經濟部技術處科技專案支持下，工研院自主研發的智慧道路安全警示系統iRoadSafe，也在本月與陶氏化學、Adobe、Abbott、3M、IBM等國際知名機構，一同獲頒愛迪生獎（Edison Awards）。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。