一輛車、一個機器人、一名真人工程師,如何測試ADAS自駕系統? 你的疲勞救星是這樣來的
一輛車、一個機器人、一名真人工程師,如何測試ADAS自駕系統? 你的疲勞救星是這樣來的

隨著車輛走向自動駕駛化,應用在車上的先進駕駛輔助系統(Advanced Assistance Systems,ADAS)變得越來越多,但你曾想過這些功能是怎麼被測試的,才能確保車輛安全上路?

《數位時代》前進位在彰濱工業區的車輛研究測試中心(ARTC),參與車輛主動安全測試驗證活動,首度公開應用在Level 2等級部分自動化的「車道偏離警示(LDW)」、「車道維持輔助(LKA)」測試流程。

先進駕駛輔助系統(ADAS)對消費者的意義是什麼?

美國汽車工程師協會(SAE)將自動駕駛區分成0到5級,這次主要測試為ADAS其中的車道輔助系統——車道偏離警示(LDW)、車道維持輔助(LKA)。兩者差異在於,當車道偏離時,一個是發出警示提醒駕駛,另個是系統主動介入修正方式。車道輔助系統常被用在Level 2,屬於部分自動,人類還是需要監督輔助駕駛的功能運作,視情況煞車、加速或轉向。

不過,近期觀察許多民眾會在半自動輔助駕駛系統時吃東西、睡覺,輕忽風險。車輛研究測試中心試車場與整車安全處協理黃品誠提醒民眾,「 駕駛輔助系統不代表完全自動駕駛。 」不要過度依賴駕駛輔助系統。

AI應用_車聯網_自動駕駛
隨著車輛走向自動駕駛化,應用在車上的先進駕駛輔助系統(Advanced Assistance Systems,ADAS)變得越來越多,常見功能如緊急煞車輔助、車道維持輔助等。
圖/ shutterstock

ADAS測試直擊:車道偏離警示、車道維持輔助

這次執行任務的測試車,車上裝有方向盤、油門、煞車的駕駛機器人,車上配有一名工程師。

車輛中心測試
執行任務的測試車,車上配有一名工程師。
圖/ 陳映璇攝影

首先進行車道偏離警示測試,駕駛行駛到時速72公里,接著按下按鈕,交由駕駛機器人進行測試,駕駛機器人會操控車輛偏離車道,接著系統就會在儀表上發出警示訊號,「提醒」駕駛拉回車道。

ARTC車輛測試
從測試畫面右上角可以看到訊號凸起,代表儀表有發出警示訊號。
圖/ 螢幕截圖

第二個測試為車道維持輔助系統,汽車同樣以時速72公里行駛,交由駕駛機器人進行測試,駕駛機器人會操控車輛,以每秒80公分、50公分偏移,當車輛偏離車道時,系統會主動介入,接著把車輛拉回車道。

ARTC車輛測試
從右下角的分割畫面,可以看出當車輛偏離車道時,系統會主動介入,接著把車輛拉回車道。
圖/ 螢幕截圖

以上兩個功能,主要應用在駕駛發生打瞌睡或精神不濟等因素導致偏離車道,適時提醒或協助駕駛。

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檢測機構代表安全,但車輛上路須領4張合格證

許多車廠會把車輛及零組件拿到車輛研究測試中心(ARTC)進行檢測,若測試成功就能取得測試報告,但拿到測試報告不代表車輛就可以上路,還需要取得交通部核發合格證、環境部污染合格證、環境部噪音合格證、經濟部能源署耗能證明函,共4張合格證後,才能申請領牌照。

台灣車輛管理制度說明
拿到ARTC測試報告不代表車輛就可以上路,還需要取得交通部核發合格證、環境部污染合格證、環境部噪音合格證、經濟部能源署耗能證明函,共4張合格證後,才能申請領牌照。

為了提升國內自駕科技研發能量,車輛研究測試中心斥資10億元,規劃2025年建置「全天候高速自駕驗測場域」,可提供大型巴士在超大豪雨、濃霧、隧道或高架橋等行車情境下,執行最高時速110公里的自動駕駛實車驗證測試。

ARTC透過建置符合國際最高標準的實車測試場域與設備,讓國內業者產品可以快速對接國際車廠的廠規要求,達到商品化目標。

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責任編輯:林美欣

關鍵字: #自動駕駛
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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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