影片|全台首輛Level 3自駕電動巴士亮相!靠AI防鬼切、疲勞駕駛:乘客不會跌倒的公車要來了?
影片|全台首輛Level 3自駕電動巴士亮相!靠AI防鬼切、疲勞駕駛:乘客不會跌倒的公車要來了?

能夠想像一輛沒人握住方向盤的電動巴士,不只可以自動駕駛,還能靈活閃避障礙、偵測駕駛疲勞,甚至自動安全停靠嗎?這些技術不再是科幻情節,而是在車輛研究測試中心(ARTC)最新實測的Level 3自駕電動巴士上正得以實現。

《數位時代》於5月27日前進位在彰濱工業區的車輛研究測試中心(ARTC),參與「2025車輛中心研測之旅」,除了有首度亮相全球第一輛Level 3自駕電動巴士外,還展示具備駕駛行為分析能力的智慧座艙系統與電子後視鏡分析系統。

「隨著車輛電子及AI技術的蓬勃發展,智慧車輛的功能持續升級,車子將從單純的移動工具,轉型為高度智慧化的載具。」

車輛研究測試中心董事長王正健表示,過去大眾對於ARTC印象多聚焦在車輛的碰種檢驗與測試,現在開始針對智慧車輛與產業鏈提供新型態的驗證,同時,也觸及「自動駕駛技術」的研發。

結合車內外感知系統、符合國際標準的全球第一輛Level 3自駕電巴

本次參訪最大亮點之一,就是全球首輛Level 3自駕電動巴士的首次公開展示。

這輛具備聯合國UN R157標準、Level 3自動駕駛能力的電動巴士,結合AI、自動駕駛與資通訊的整合,由車輛研究測試中心攜手成運汽車、義隆電子、奇美車電、友通資訊、智易科技等國內指標車電與ICT業者共同研製。

電動巴士採用本土成運電動巴士的底盤,而核心自駕技術由ARTC自主研發,透過影像辨識與雷達感知技術,加上決策控制軟體、感知融合、駕駛接管判斷與風險應變等功能,讓巴士具備車道維持、障礙物自主閃避與駕駛監控等技術。

車輛研究測試中心副總廖學隆進一步說明,根據美國汽車工程師協會(SAE)將自動駕駛區分成0到5級,而Level 2與Level 3的自駕技術,最大差異在於駕駛「主導權」的轉移。

在Level 2階段,駕駛人仍須隨時掌控方向盤與視線,車輛只要負責輔助行駛; 但到了Level 3,系統可以在特定條件下主導駕駛,駕駛可以將視線短暫轉移,當系統偵測到複雜的情境時,才需要駕駛再重新介入。

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在Level 3的規範中,車上駕駛只需要持續注視道路情況,可以鬆開雙手。
圖/ 攝影/郭采樺

面對公車駕駛人力日益短缺的現實,這台巴士Level 3的設計試圖緩解駕駛負擔以及降低駕駛因故造成的意外風險,因此,在ARTC測試場域中,現場模擬多種自動駕駛情境,包括車道維持、前方車輛突入與駕駛失能的緊急應對等。

「車道維持系統」是這套自駕系統的基本功能,讓車輛自動維持在原有車道中平穩行駛。然而,若駕駛撥動方向燈,系統會立即判定駕駛意圖進行變道,並進入「預備變道」的狀態。此時,自駕系統會啟動周邊感測器,確認欲切換的車道是否有其他車輛阻擋。

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模擬上路前方忽然有其它車輛插入車道的情境,自駕系統會減速並配合前方車輛車速行駛。
圖/ 攝影/郭采樺

值得一提的是,為了符合相關法規與安全標準,只要感測到相鄰車道仍有來車或障礙物,系統將主動取消變道動作,直到確認車道淨空,才會安全完成變換。這項設計反映對行車安全與法規遵循的高度重視,也讓自駕技術更貼近實際上路環境的運作邏輯。

不過,目前這輛自駕電動巴士仍處於測試階段,未來將依交通部規劃推動「自駕沙盒實驗」,率先導入設有公車專用道的直轄市特定路線。完成測試後,只要推動國內法規修訂,未來有機會展開Level 3自駕巴士的上路應用。

張右龍也指出,Level 3自駕技術未來不會只應用於巴士,同時也能下放至一般乘用車,擴大自駕技術的使用範圍。

智慧座艙與AI聯手:人機共駕技術提升安全層級

自動駕駛不只是希望車子能自己開,還要懂得與人共同合作。這次展示中,車輛中心也推出「智慧座艙監控系統」,透過AI深度學習與異質感測系統,對駕駛人狀態的即時判斷與動態應對。

在AI智慧座艙領域,車輛中心運用「AI深度學習影像辨識技術」與「異質感測融合生物雷達系統」,開發具備
在AI智慧座艙領域,車輛中心運用「AI深度學習影像辨識技術」與「異質感測融合生物雷達系統」,開發具備駕駛者監控、兒童遺留偵測及乘客跌倒辨識等多元功能。
圖/ ARTC提供

智慧座艙系統可以即時偵測駕駛眼睛視線、頭部角度與身體姿態,進一步分析是否出現疲勞、分心或身體不適等狀況。

當系統判定駕駛無法應對突發狀況時,會立即發出警報,甚至主動將車輛減速、靠邊停車,並同步通報後台,確保駕駛與乘客安全。 即使駕駛戴著太陽眼鏡,透過紅外線感測仍然可以辨識駕駛狀況,凸顯系統的高度彈性。

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模擬駕駛昏睡狀況,右上角的藍框顯示偵測到駕駛閉眼。
圖/ 攝影/郭采樺

此外,針對公車上常見的兒童遺留與乘客跌倒等安全隱患,AI座艙也整合相應偵測技術。當乘客跌倒或兒童被遺留在車內,系統可立即發出警示,預防意外的發生。

未來,智慧座艙將不限於安全功能。車輛研究測試中心副理鄭光清表示,未來發展方向還包括沈浸式娛樂體驗、AR(擴增實境)資訊顯示、車聯網協作等功能,讓駕駛與乘客皆能享受智慧化移動體驗,加上結合雲端與模擬技術,讓開發過程更有效率,又可以節省大量實地測試成本。

目前全球各國對於Level 3自動駕駛的上路仍持保守態度,尚未全面開放。但ARTC預估,隨著各地法規逐步鬆綁,最快三年內,有希望正式允許Level 3的車輛在特定環境上路。

為了讓台灣產業能提前卡位,ARTC強調,必須提早提供符合法規要求的測試場域與驗證機制,協助國內車電與ICT業者搶先完成技術認證,迎接未來智慧交通的關鍵時刻。

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責任編輯:李先泰

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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