特斯拉發表自動駕駛晶片,預告2020年百萬輛無人計程車上路跑
特斯拉發表自動駕駛晶片,預告2020年百萬輛無人計程車上路跑

特斯拉自動駕駛投資者日(Autonomy Investor Day)在4月22日首度亮相,在這歷史性的一刻,執行長伊隆.馬斯克(Elon Musk)於會場中,發表自研自駕車晶片,將全面導入新生產的Model 3、X、S等車型,並宣布特斯拉無人計程車隊預計2020年正式上路。

先前馬斯克曾在與投資者的會談上,信心十足地表示特斯拉自動駕駛技術將在今年內完善,屆時汽車能在停車場找到車主,不必任何人為介入,就能載著乘客前往目的地。

如今在加州登場的這場自動駕駛會議,便是他大膽向公眾端出成果,展示特斯拉未來方面的時刻。

特斯拉發表自研自動駕駛晶片,聲稱效能更勝Nvidia

特斯拉自駕車晶片在活動中隆重登場,被稱為全自動駕駛電腦(FSDC)的這款晶片,擁有雙核心設計,搭載各自的電源與儲存系統。如果其中一枚核心發生故障,另一枚核心將接替軟體運行並提出警告,確保行車安全。

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特斯拉自研自動駕駛晶片。
圖/ Tesla

馬斯克毫不避諱地強調,這將是世界上最好的自動駕駛晶片,「從未設計過晶片的特斯拉,怎麼設計出世界上最好的晶片?但這是客觀的事實。」

第一批晶片已在上個月進入生產線,前蘋果晶片工程師、現任特斯拉董事Pete Bannon宣稱,不僅低功耗、低運轉溫度,且具有極佳數據處理效率, 這是先前使用的Nvidia Xavier晶片的7倍效能 。

對此,Nvidia也反駁特斯拉的說法,指出特斯拉的比較並不準確,Xavier並非面向全自動駕駛的晶片,其Drive AGX Pegasus才是更該對應比較的對象,擁有320 TOPS(每秒兆次運算),高於特斯拉晶片。

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特斯拉聲稱新晶片能令自動駕駛更安全。
圖/ Tesla

另外,馬斯克也透露,新版本的晶片預計在1年半至2年內推出,已完成過半設計,效能會是現版本晶片的3倍。

推自動駕駛版Uber,馬斯克預言明年百萬輛無人車上路

馬斯克信誓旦旦地表示,特斯拉計劃2020年出產第一款全自動駕駛車,並規劃推出「無人車共享服務」。

在馬斯克描述的未來場景中,擁有完善自動駕駛配備的特斯拉車主,在暫時無須乘車時,能夠透過App將愛車加入「共享」行列,化身無人Uber為民眾服務,特斯拉將從中抽成25%至30%。在沒有足夠自動駕駛車服務的地區,特斯拉則會提供自己的無人計程車隊。

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在馬斯克的未來規劃中,特斯拉電動車將能化身無人Uber,自動提供載客服務。
圖/ Tesla

為達成這樣的願景,特斯拉自研晶片將是不可或缺的存在。馬斯克宣稱,該晶片已達成全自動駕駛所需的硬體要求,待軟體跟上便能達到具有足夠可靠性的自動駕駛技術。

至於軟體技術何時能跟上?馬斯克認為,明年年中乘客就可放心乘坐自動駕駛車,更大膽預言,「 從我們的角度來看,如果你快轉1年,或者1年又1季,但我們確定明年內就會有百萬輛無人計程車上路。 」

不過,馬斯克也多次指出,即便技術已經就緒,到底能否上路還是取決於監管單位核准。再加上目前仍未有無人車配套法律,究竟需要怎樣的標準才能合法駕駛,尚無人知曉。

馬斯克:自動駕駛依賴光達註定失敗

值得一提的是,特斯拉自駕車的發展上,與其他無人車開發商有著不小的差異。在光達成為自駕車主流的現在,特斯拉依舊是以鏡頭作為自動駕駛技術的雙眼。

光達擁有在天候惡劣、光線昏暗的情況下,看清路況的優勢,但同時價格也非常高昂,馬斯克不諱言指出,把精力花費在光達上,純粹是徒勞,「任何依賴光達的人都註定失敗!註定!這些昂貴的感測器不是必要的。」

特斯拉AI資深主管Andrej Karparthy表示,視覺辨識對於4級、5級自動駕駛技術終究有其必要,依賴光達是種取巧的行為,「它迴避了『視覺辨識』這個根本問題,進而給予人們一種虛假的進步感,但它最終只是根輔助的拐杖。」

為取代光達帶來的部份優勢,特斯拉依靠大量行車數據培訓神經網路。馬斯克提到,目前每輛在路上跑的特斯拉電動車,無論是否開啟Autopilot功能,都在協助特斯拉收集數據,訓練自動駕駛技術。待軟體方面足夠成熟後,便會在既有硬體內全面實施。

資料來源:TechCrunch、CNBC、The Verge

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青年如何跨出改變社會的第一步?Impact Star 3 組首獎團隊從教育到減塑,把想法帶進真實現場
青年如何跨出改變社會的第一步?Impact Star 3 組首獎團隊從教育到減塑,把想法帶進真實現場

許多年輕人懷抱熱忱,期盼透過行動讓社會變得更好,卻在起步時感到茫然,不知道該從何著手,也難以確認自己的想法是否回應真實需求。為了接住這份想要改變社會的熱情,「2026 Impact Star 青年影響力啟動賽」為青年搭起一個動手實作的舞台。

Impact Star 由新北市政府青年局主辦、社企流共同推動,邀請 5 個社會創新組織提出第一線問題,並安排專業導師陪伴 10 組青年團隊展開兩個月的實作,從訪談、理解需求開始,把點子一步步做成能進入現場測試的方案。

新北市政府青年局
圖說:新北市青年局 邱兆梅 局長分享「Impact Star 青年影響力啟動賽」的辦理初衷
圖/ 新北市政府青年局

把科學教材放進 LINE,協助老師更快完成備課

「LIS 情境科學教材」長期製作國中小科學影片與教學資源,這次競賽以「跨科教學減壓」為題,希望青年找出方法,協助非自然科背景的老師更容易使用這些教材準備科學課程。

本次獲獎團隊「EDU」成員劉子瑤、梁秭萁訪談一名剛進入教育現場的老師後,發現對方同時教授近 9 個科目,還要兼顧行政工作與班級經營,備課時間格外珍貴。因此決定把解決方案聚焦在備課流程最佳化,協助教師更快找到適合的教材。

「EDU」 決定利用教師們最熟悉的 LINE 官方帳號,整合 LIS 影片、投影片與教案,再把教材內容製作成視覺化備課卡。使用者只要透過手機,就能簡單掌握教學重點、課程流程及所需材料,直接放進既有的備課流程。

透過吸收教師的回饋,「EDU」 在競賽過程中持續調整,讓操作方式更貼近實際使用情境。最終作品在 3 名教師參與的初步測試中,於系統易用性方面獲得 82.5 分,反映受測教師對操作體驗的正面評價。

新北市政府青年局
圖說:劉子瑤、梁秭萁分享,未來也期待相同架構能延伸至其他科目,讓更多教學資源被帶進課堂。
圖/ 新北市政府青年局

把教育平權做成手機遊戲,讓青年找到參與方式

「TFT 為台灣而教」長期關注教育不平等,這次活動希望促進青年思考,如何讓高中生與大學生理解教育平權,並找到適合自己的參與方式。本次獲獎團隊「星築美少女」因此決定製作手機沉浸式遊戲《鐘響以前》,並將這些因素融入故事中。遊戲以一場為期 3 天的營隊為背景,玩家能在 15 至 30 分鐘內探索場景、與角色對話並蒐集線索。

遊玩過程中,玩家會發現一名叫做阿龍的孩子沒有出現在正式名單上;而阿龍未能參加營隊,背後牽涉交通、家庭照顧責任與行政程序等因素。玩家必須在有限的人力、時間與預算中作出選擇,透過安排阿龍的行程,切身理解教育不平等如何出現在孩子的日常生活中。

遊戲結束後,系統會依照過程中的選擇提供「行動者分類」,協助玩家了解自己適合投入陪伴、資訊整理或跨域解題,並附上 TFT 相關計畫與參與連結。在 67 名完成前後測的玩家中,認為自身專業難以對教育平權發揮作用的比例,由約 4 成降至約 2 成,顯示更多玩家在體驗後,看見參與教育平權的可能。

新北市政府青年局
圖說:星築美少女成員分享,自己曾在教育社會學課程中接觸相關議題,理解家庭、交通與經濟條件都可能影響一名孩子的求學歷程。
圖/ 新北市政府青年局

減塑求籤機走進飲料店,環保成為日常選擇

「海湧工作室」長期投入環境教育與廢棄物源頭減量,這次競賽希望讓民眾理解海洋廢棄物治理,並在日常生活中實際參與減塑。本次獲獎團隊「塑 per NOVA」從淨灘資料中注意到塑膠吸管造成的海洋廢棄物問題,也觀察到消費者即使知道減塑的重要,仍習慣於購買飲料時拿取塑膠吸管。

「塑 per NOVA」成員王姸儒、郭書睿,因此把實作場域選在手搖飲店,設計「減塑求籤機」。裝置設在消費者購買飲料的動線上,當消費者準備拿取吸管時,即提供可替代選項,讓減塑融入消費流程。

顧客投入 1 元後,可取得一支可自然分解的蒲草吸管,透過掃描 QR Code,可抽取線上環保籤詩。此求籤的趣味設計有效提升消費者嘗試意願,透過線上籤詩更進一步提供日常減塑方法介紹。

「塑 per NOVA」在 3 間飲料店測試兩週,累積約 150 次蒲草吸管取用。這段經驗讓他們直接觀察顧客如何操作裝置,也了解方案能否融入店家的營運流程,為後續拓展更多場域累積經驗。

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圖說:成員王姸儒、郭書睿設計「減塑求籤機」,讓減塑融入原本的消費過程。
圖/ 新北市政府青年局

前進新加坡,青年行動的下一步

獲得首獎的 3 組團隊,預計於 9 月底前往新加坡和南洋理工大學,與當地社會創新組織交流。團隊將延續這次實作累積的經驗,觀察新加坡如何回應相近議題,再思考哪些做法適合帶回台灣。

「EDU」希望了解新加坡如何支持非本科教師授課,以及當地社創組織有哪些能夠立即實踐的做法;「星築美少女」則將觀察教育政策的實際運作,及新加坡如何理解與推動教育平權。「塑 per NOVA」關注當地如何讓環保意識融入民眾生活,並希望從永續措施中找到減塑求籤機後續發展的方向。

頒獎典禮上,「星築美少女」成員王品然坦言:「一開始覺得社會影響力很遙遠,自己做不了什麼東西。」但參加完比賽後發現,踏出第一步就可能帶來改變,她說:「其實做一小步,你就可以改變一些東西。」

從起步時不知道該從何著手,到把方案帶進真實場域,3 組團隊在兩個月的實作中找到答案:青年不必等到有完整的解法才開始,只要先走近一個真實需求,並根據回饋持續調整,對社會的關心就能逐漸成為具體行動。

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