開自動駕駛就有鏡頭監控!特斯拉出手杜絕自駕事故,棄用雷達感測的理由是什麼?
開自動駕駛就有鏡頭監控!特斯拉出手杜絕自駕事故,棄用雷達感測的理由是什麼?

電動汽車製造商特斯拉於週四(27日)宣佈,該公司已啟動Model 3和Model Y上的車載攝影鏡頭。這意味著,當自動輔助駕駛Autopilot啟用時,該攝影機能監控駕駛的一舉一動。

在近期更新的軟體中,特斯拉表示, 後視鏡上方的駕駛座攝影機可以在Autopilot啟用時進行檢測,並提醒駕駛保持集中的注意力 。值得注意的是,特斯拉擁有獨立的封閉系統用來處理數據,也就是說,該鏡頭所拍下的圖像紀錄並不會離開汽車。特斯拉表示,除非啟用數據共享,否則系統無法保存交通資訊。許多活躍在Twitter上的特斯拉車主已開始測試本次的車載更新。

儘管有越來越多的證據表明車主濫用了Autopilot,但特斯拉仍因未啟動車內的駕駛監控系統而遭受批評。車主們在YouTube和TikTok上發佈了大量涉嫌濫用Autopilot的影片,有些人甚至記錄下自己坐在後座上看著車輛在高速公路上自動行駛的場景。幾起致命的車禍事故皆與Autopilot有關,導致特斯拉不得不採取應對措施。

先前,特斯拉一直沒有啟用車載攝影鏡頭,而是仰賴方向盤上的感測器來測量力矩,以要求司機隨時將手置於方向盤上。車主們在社群媒體上分享如何欺騙感測器的場景,讓系統產生有人類駕駛的錯誤認知。

Tesla
圖/ unsplash

延伸閱讀:特斯拉再爆死亡車禍!駕駛座沒人、2乘客罹難,電動車戰局更趨白熱化

目前,特斯拉尚未透露駕駛監控系統的細節,例如它是追蹤眼球移動還是頭部位置,或它是否會被用來支援所謂的「免提駕駛」。通用汽車的Super Cruise和福特的Blue Cruise駕駛輔助系統允許在某些高速公路上免提駕駛,這些系統結合了地圖數據、高精度GPS、攝影鏡頭、雷達以及監控方向盤後的駕駛注意力系統,以確保駕駛專心駕駛。

特斯拉汽車搭載了Autopilot輔助駕駛系統,只要再花1萬美元,車主就可以購買「全自動駕駛」(FSD)套件。特斯拉執行長伊隆.馬斯克(Elon Musk)承諾,這個套件未來將支援全自動駕駛功能。然而,特斯拉的車輛還未實現自動駕駛。FSD包含泊車功能Summon及導航功能Navigate on Autopilot,後者能將汽車從高速公路入口匝道導至出口匝道。

特斯拉啟用Vision計畫!不再搭載雷達感測器

特斯拉不久前在Twitter上表示, 其交付給北美客戶的Model Y和Model 3汽車將不再搭載雷達感測器,而是使用攝影鏡頭結合機器學習來支援Autopilot和其他安全功能

通常,汽車製造商使用攝影鏡頭和雷達、光學雷達的組合,來支持輔助駕駛功能,例如主動式車距調節巡航系統(ACC)、車道維持及自動換道等。馬斯克正宣揚著其視覺技術系統(Tesla Vision)的巨大潛力,該系統只使用攝影鏡頭和神經網路處理來檢測車輛周圍的環境,並做出適當的反應。

Model 3
圖/ Tesla

然而, 將雷達從車輛中移除的決定,恐為特斯拉帶來負面的影響 。《消費者報告》宣佈不再將Model 3列為「首選推薦車型」,美國公路安全保險協會計劃取消Model 3的「最佳安全推薦車型」頭銜,並表示2021年4月27日及之後生產的Model 3和Model Y車輛將不再獲得該機構的高級安全功能認證,包含自動緊急剎車(AEB)、前車碰撞警示(FCWS)及車道偏離警示(LDW)等。

本文授權轉載自:網易科技

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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