AR安全帽直接顯示導航路況!未來機車騎士不必低頭滑手機
AR安全帽直接顯示導航路況!未來機車騎士不必低頭滑手機
2019.05.02 | 物聯網

德州儀器(TI)DLP(數位光源處理系統)技術憑藉著高解析度、高準確度與色彩豐富等優勢,已被運用於工業、汽車、醫療及消費電子等領域。其中,擴增實境(AR)穿戴裝置也是一個重要的應用。

在近日的2019年TI DLP創新應用研討會中,揚明光學便展出了結合DLP與Waveguide(與美國AR穿戴裝置解決方案商DigiLens合作的光波導技術)的MonoHUD AR單眼顯示器。並且透露已有安全帽廠商開始投入研發,期待2020年可以在市場上看到使用MonoHUD的「AR安全帽」。

揚明光學展出的MonoHUD AR單眼顯示器,未來將導入至AR安全帽中。
揚明光學展出的MonoHUD AR單眼顯示器,未來將導入至AR安全帽中。
圖/ 程倚華/攝影

MonoHUD今年量產,AR安全帽即將進攻高價市場

「安全帽廠商可以去評估,他們需要整合什麼樣的功能;在成品裡面他可能會需要導航系統、藍牙通訊系統、電力供應系統,他都需要整合,再加上這個顯示(MonoHUD模組),」揚明光學業務處專案經理范家溱這樣說。

在未來,機車騎士可以直接透過安全帽上的MonoHUD AR單眼抬頭顯示器,直接了解路況、導航路線等等訊息,無需再低頭查看手機。MonoHUD預計最快在今年底開始量產。最終的AR安全帽產品也有望能在2020年在消費市場與車友們見面。

然而,在AR安全帽推出初期,單價勢必不會太親民,消費電子又是一個對於價格非常敏感的市場。因此,最初的目標消費者會是對於安全帽的金額接受度較高的越野車、重型機車騎士。

DigiLens
未來機車騎士可以直接透過安全帽上的MonoHUD AR單眼抬頭顯示器,直接了解路況、導航路線等等訊息。
圖/ DigiLens網頁截圖

DLP解析度逐漸增高,AR投影顯示技術再優化

DLP與LCOS是兩大AR投影顯示技術,而目前儘管兩大投影顯示技術成本差異不大,但DLP亮度與色彩飽和度表現都比LCOS來得好。

談到DLP的晶片進展,德州儀器副總裁暨DLP產品總經理Ane Sacks則說,「以前的最高解析度只能做到nHD,也就是Full HD的九分之一;但在上週五(4/26)TI有一款晶片尺寸為0.3英吋的Full HD晶片已經開始量產。」未來AR的穿戴裝置的顯示效能,也勢必將隨之有所提升。

「我覺得DLP跟LCOS都有機會,未來主要還是看繞射元件誰的比較好,還有價格上面(的優勢),」范家溱這樣說。

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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言,Physical AI不只是 AI 技術演進,而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折:從依賴規則控制(Rule-based)的自駕系統,逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台,讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚,走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

勤崴國際認為,Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式:透過更強大的 GPU 算力,結合世界模型(World Model)、數位孿生(Digital Twin)與模擬器(Simulator),AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬,再將學習成果快速部署到真實道路,不僅大幅縮短訓練與驗證時間,也讓自駕系統持續學習與進化。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來,勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署,累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次,更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫;為進一步加速自駕車產業價值鏈發展,勤崴國際也攜手車廠、路側設備,感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例,由於路線涵蓋園區內外道路,自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存,離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境,對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰;截至今日,該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里,接駁率高達96.7%;此外,勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車,累積服務超過216,794人次,驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域,勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用,例如今(2026)年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務;林映帆指出,相較於工業場域重視效率,觀光應用更重視人車互動與乘車體驗,遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁,系統除了安全辨識行人與周遭環境,也能透過語音互動提升搭乘安心感,證明自駕車不僅適用於產業應用,更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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