一台特斯拉要用8顆光學鏡頭!自駕新創Tier IV與佳能合作推出Level 4系統
一台特斯拉要用8顆光學鏡頭!自駕新創Tier IV與佳能合作推出Level 4系統

開源自動駕駛開發商Tier IV在6日宣布與相機大廠佳能企業(Ability Enterprise)簽約成為戰略合作夥伴,生產及銷售自動駕駛專用的車載相機鏡頭。

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汽車自駕必須靠雷達或光學鏡頭進行車外偵測,以利駕駛系統判斷決策。
圖/ 佳能

Tier IV是一家致力於開發自動駕駛技術的日本新創,並開發了世界第一個用於自動駕駛的開源軟體「Autoware」,Autoware是一個基於Linux 和ROS的開源自動駕駛軟體,技術領先,除是鴻海MIH聯盟成員,也在2019年獲得廣達投資900萬美元,該新創宣稱2022年將推出Level 4等級自駕系統。

在技術不斷推進下,Tier IV宣布與光機大廠佳能合作,共同開發與自動駕駛和先進駕駛輔助系統(ADAS)等相關的車載相機產品。兩家公司會共同開發的相機產品,裝載在Tier IV的自動駕駛車輛上測試,被證實在物體檢測和識別功能方面表現出特別優異的性能,並已作為自動駕駛車輛的標準相機被採用。

電動車霸主TESLA也大力使用光學鏡頭取代雷達,作為智慧駕駛系統的「眼睛」。2021年上半年特斯拉已正式宣布捨棄雷達偵測改為光學鏡頭視覺技術,每台電動車所裝載的光學鏡頭高達8個,提供TESLA電動車純視覺自動駕駛功能。

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佳能也有電子後視鏡影像產品。
圖/ 佳能

佳能表示,自駕相機將可用於自動駕駛和先進駕駛輔助系統(ADAS)的領域,還將被活用於機器人和安控等各種應用,並計劃從2022年開始對外進行銷售。

佳能跨足車用市場,光機技術導入醫療與安控

佳能過去是能率集團旗下光學領域企業,主戰場曾是相機模組,隨產品世代交替,公司業務也轉換到汽車應用與AI監控等領域,傳統數位相機鏡頭營收比大幅降至個位數百分比之外,汽車鏡頭2022年業績貢獻比也將拉高至20%以上。

佳能指出,從相機轉跨入安控鏡頭,仍在某種層面上屬於被動接收,屬於拍照或錄影功能元件,但隨5G興起,鏡頭已經開始具備高速網路能力,可以從被動接收轉為主動即時分析,提供使用者決策輔助角色,運用光機技術,佳能也將大力發展A邊緣應用及車用自駕。

除ADAD系統外,佳能也大力投入於駕駛監控系統(DMS),看好車輛安全配備隨著ADAS自動化程度加深,二套系統也將由現行之獨立運作,進入相互串聯運作,目前正積極投入研發中。

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DMS是駕駛管理系統,透過儀表板上的鏡頭去偵測駕駛是否睡著或有健康風險,判斷是否接手駕駛。
圖/ 佳能

在醫療領域上,佳能企業也與新加坡新創Attonics Systems共同開發醫療檢測用光譜儀檢測機,短短幾分鐘可以產生檢測結果,減少等待時間,該新創也已經獲得佳能入股,並簽署5年代工合作協議。

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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