特斯拉車禍比例最高,自駕功能惹禍?一份報告揭:這車款車主最不守規矩
特斯拉車禍比例最高,自駕功能惹禍?一份報告揭:這車款車主最不守規矩

汽車事故機率和品牌有關係嗎?美國LendingTree一項針對30個汽車品牌的研究發現,過去一年裡特斯拉的駕駛發生車禍事故的比例較其他品牌為高。

LendingTree是一個線上借貸平台,也得以獲得大量相關資訊。這份報告主要是透過保險報價單的資料,分析2022年11月至2023年11月各個品牌車主的表現。該報告指出,Stellantis旗下品牌Ram車主是綜合車禍事故、酒駕、超速、罰單等各方面評價最差的,不過單就車禍事故而言,特斯拉車主則是所有品牌中最高者,同時在綜合表現排名第二差。

特斯拉車主車禍率最高,BMW酒駕最多

LendingTree聲稱,特斯拉車主過去一年裡平均每1,000人裡發生23.54起車禍事故,達到了所有品牌中最高,而綜合車禍、酒駕、超速、罰單方面,則以平均每1,000人31.13起居於第二,僅次於Ram的32.9起。

值得注意的是,該報告沒有做因果分析,並非說因為車主開的是特斯拉,所以事故率較高,只是從結果而言,看到特斯拉車主過去一年裡的車禍機率較其他品牌為高。

BMW
LendingTree的報告指出,BMW的車主是所有品牌車主中酒駕率最高者。
圖/ BMW

研究中表示,「很難確定為什麼某些品牌的事故率高於其他品牌,但有跡象表明, 某些類型的車輛比其他車輛更容易吸引高風險的車主。 」

該研究還指出,酒駕問題最嚴重的是BMW的車主,每1,000人平均有3.13次酒駕紀錄,幾乎是排名第二的Ram的兩倍。

而事故率最低的品牌則是通用汽車旗下Pontiac,另外同屬通用汽車的Saturn、福特已停產的品牌Mercury車禍率都在每1,000人10次以下,同時綜合評價也是各種事故最低者,約在每1,000人15、16次的範圍內。

被評車禍率最高前不久,特斯拉才因自駕技術大規模召回

而在特斯拉被評為車主車禍率最高的品牌前不久,特斯拉才在美國大規模地召回了200萬輛車,調整其Autopilot自駕功能。長久以來,Autopilot技術一直是特斯拉的重要賣點,以1.2萬美元(約37.5萬新台幣)的價格提供車主選購。

馬斯克曾在2021年聲稱,Autopilot發生車禍的可能性只有一般駕駛的10分之1,特斯拉也發布過自己的安全報告。然而《富比士》指出, 有部份車主過於依賴這項功能導致事故發生,一年多前有10多起特斯拉車禍是在Autopilot啟動期間發生 ,引來了美國交通安全管理局的關注。

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儘管馬斯克聲稱Autopilot技術比一般駕駛更安全,多起涉及Autopilo的車禍事故仍使這項技術遭到美國政府調查。

美國交通安全管理局在經過一年多的調查後聲稱,特斯拉的Autosteer功能(Autopilot功能之一)存在安全缺陷,車主很容易濫用這項功能,甚至可能不知道這項功能是開啟還是關閉狀態,進而導致車禍風險增加。

特斯拉雖不認同交通安全管理局的調查結果,但同意進行召回,並透過遠端更新的方式改善該功能的安全性。更新後系統會更為關注駕駛是否將注意力放在道路上,如果系統檢測到濫用狀況,則會拒絕駕駛使用該功能。

這次召回也是特斯拉歷年來最大規模的一次,不過《華盛頓郵報》指出,專家對這次召回相當不滿,認為沒辦法從根本解決Autopilot存在的問題,因為特斯拉沒有限制車主可以開啟自動駕駛功能的地點

「我還沒看到為特斯拉辯護的人提出說法,為什麼應該讓人們在可能有橫向車流的道路上開始(自動駕駛),很多事故就是這樣發生的。」班傑明.卡多佐法學院教授馬修.溫斯利(Matthew Wansley)表示。

資料來源:Forbes、CNBC、LendingTree

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #特斯拉
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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