告訴你紅綠燈何時亮起！奧迪7月擴大推動車輛與交通號誌互聯|數位時代 BusinessNext

告訴你紅綠燈何時亮起！奧迪7月擴大推動車輛與交通號誌互聯

2016年奧迪（Audi）在北美測試車隊基礎設施（V2I）車輛對交通號誌互聯技術。隨時新世代電動車陸續上市，這項服務從今年七月開始，將從德國的英戈爾施塔特（Ingolstadt）開始推行，未來將逐步遍及到歐洲其他地方。

燈號倒數服務，告訴你綠燈何時亮

如果車輛跟交通號誌彼此之間可以對話，對於交通的流暢度將帶來極大影響，奧迪的燈倒數技術（Time-to-Green），2016年起就在美國丹佛、洛杉磯、休斯敦等多個城市推行，目前已經遍布美國5,000多個交叉路口。

裝有燈倒數技術的車子，系統會偵測前方燈號在現行車速是否會變成紅燈，或是遇到前方紅燈時會顯示綠燈倒數計時，讓駕駛可以事先判斷踩放油門的力道，駕駛可以透過全數位虛擬座艙系統（Audi Virtual Cockpit）或是HUD抬頭顯示器預先看到這些資訊。如果駕駛員看到紅燈亮起，全數位虛擬駕駛艙或HUD抬頭顯示器將倒數計算到下一個綠燈的時間，讓駕駛者可以掌握各路口的號誌流量，好處是可以調整道路交通流量，來提升行車的順暢度；在環保方面，也能降低車輛在停駛中的氣體排放量。

奧迪宣布，從今年七月開始，燈倒數技術將踏上歐洲大陸，會先在德國英戈爾施塔特（Ingolstadt）展開測試，未來會陸續推廣到其他歐洲國家。不過並非每位奧迪車主都能享受這項服務，首先你的車子必須是奧迪最新的電動車e-tron，或是將於7月中旬（2020年式車型）所生產的A4，A6，A7，A8，Q3，Q7和Q8，且必須搭載Audi connect Navigation & Infotainment套件，以及道路交通號誌辨識系統（camera-based traffic sign recognition），才能完整體驗燈號倒數服務。

改變城市交通體驗，奠定無人車基礎

歐洲之所以比美國慢上兩年，奧迪智慧城市發展部門主管 Andre Hainzlmaier解釋，這是因為美國的交通燈號系統，都是經過統一規劃的；不過歐洲交通基礎設施的發展更加地區性和分散，且交通技術種類繁多，城市必須先將交通信號數位化，數據標準和界面也必須統一，才有可能做到車輛跟交通號誌的互聯。

除了歐洲、美洲，奧迪目前也在中國東部的無錫，與當地合作夥伴，開發測試車輛和交通號誌系統之間的互聯功能。燈倒數技術對未來電動車的發展相當重，奧迪解釋，這項技術可以協助系統規劃理想的行車路線，當車子遇到紅燈時，會增加制動能量讓電池充電，再加上主動式定速控制，車輛甚至可以在紅燈處自動剎車。

未來，當所有的車輛都能彼此傳送去識別化資料時，城市中的交通號誌就可以更靈活地運作。舉例來說，晚上駕駛在等紅燈時，如果沒有其他車輛或行人出現在方圓五里內，燈號系統會做判斷，讓燈號可以依照當下的情況彈性變化（像是提早變綠燈）。不只是奧迪的車，未來其他廠牌的汽車也能受益於這套系統，交通燈號管理、交通狀況將能更有效的被管理。

如果再看得遠一點，交通號誌資訊整合V2I技術，也是無人車發展的重要關鍵，對無人車來說，城市路況是自動駕駛最複雜的環境之一，交通號誌、汽車之間的資訊若能提早建立暢通的資訊交流管道，對於無人車的發展會是一大基礎。

走進蔬果加工廠，同樣是100公斤高麗菜，最後能做出多少成品？答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件，客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言，這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例，即使機械手臂已經訓練好辨識特徵，面對形狀各異的蔬菜，仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數，卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作，成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據，先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶，業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察，農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中：該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力，都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單，現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格；如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP，再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量，逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談，了解採購、派工與品管的作業方式，再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正，才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物，宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識，輔助產線末端檢查。林佑澤表示，每批農產品品質不同，比起單看良率，他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積，宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型，減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好，乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業，宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動，生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限，開拓附加價值更高的加工業務。

不過，乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間，不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同，反覆試做不僅增加成本，也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話，前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工：先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性，再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備，並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備，最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數，希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線，減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工，想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說，果乾目前更像是展示技術能力的產品，未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業，乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力，宜展便有機會從既有蔬果供應鏈，切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園，驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化，宜展也開始思考，這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園＋後，宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到，天際線協助邀集不同局處了解團隊需求，並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作，增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源，更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶，先前中南部連日降雨，蔬菜供應受到影響，宜展便從北部調度蔬菜，以不同產區互相支援，降低天候對供貨的衝擊。此外，團隊也透過天際線資源，獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導，並成功榮獲金賞獎肯定，除了展現產品的創新與設計實力，也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步，宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域，將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗，轉化為可複製、可優化的營運管理模式，帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出，未來若要跨區域擴張，不可能每到一個新地方，就把原有團隊整批搬過去。因此，宜展希望將資深員工的實務經驗，轉化為標準化流程與數據模型，結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策，讓新場域能依據當地條件快速調整，降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園，宜展接下來要驗證的，是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法，是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度，提升擴張效率，讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。