原标题：【台湾自驾车推手：工研院机械所】发展自驾车产业第一步，先打造国产自驾AI大脑
去年7月，工研院机械所决定找来曾在苹果特别产品部门任职主管，在自驾车领域钻研20年的王杰智（前排右二）来领军，他一上任不到半年就将原有自驾团队重新整顿，并依自驾系统核心重要组成来分工，主要分成感知、决策、地图跟地位、云端地图，以及软件工程组。（摄影／洪政伟）
8月7日这天高温炎热，即使过了下午3点，新竹仍飙34度高温，顶着毒辣的太阳，在工研院里，有群人却甘愿待在一台改造箱型车上，即使车内闷热难耐，让人汗如雨下，他们的脸上却还是不减热情， 待王杰智一声令下，主驾驶座操作员，随即按下他右侧换档处旁一颗红色按钮，这台自动驾驶车，就自己缓缓从机械所58馆停靠区驶出并开进对向马路，沿着全院区绕了3分之1圈，才回到原地。
整段路都没有人为介入，前座操作员仅只是将手脚搁在方向盘和剎车上方，并没有对它有任何操作行为，任由这台车自己在马路上控制车辆前进、转弯、爬坡和避开前方障碍物。
这辆车时速并不快，顶多维持在20公里的速度，但是一趟下来，将近7分钟左右路程， 沿途不论是遇到不平稳的道路、直角转弯、S型弯道、浓密树荫覆盖的道路、上下坡路段的路况，都难不倒它，甚至遇到前方右侧突然出现一辆货车停靠路边而挡住车道时，这辆车还会自动改靠车道左侧行驶，从大约离路面边线仅有一个车身的宽度，绕过这辆车再往前开。
不靠GPS，仅靠光达就能精准定位而且有别一般自驾车，机械所这台车上没有安装GPS，仅靠光达地图来定位和规画路线，也能分毫不差的行驶在要它走的路线上。他们利用3D光达感测器绘制出高精度环境地图。车辆在路上行驶时，会利用光达先取得环境资讯后，再比对光达地图，找出车辆目前移动位置，以此来实现高精度定位。
车上前后座皆设置一台平板荧幕，上面显示正是光达地图，地图上还会出现现在这辆自驾车正在移动行驶路线，以及周边环境景物，当车辆移动时，地图上的物件还会不时出现各种数值大小，并会根据跟车距离而有不同变化，这么做的目的，是在利用光达随时侦测分析物体移动轨迹及方向，来辅助安全侦测，以避免离车辆太近被撞到。
另外，当车辆在路面上行驶时，总共会有5条路线可供选择，正常情况下，会先沿着地图上的紫色路线来开，这是原先规画的行驶路线，在紫线左右还会各有两条绿色线，当作备用路线，一旦遇到前方有障碍物挡住时，就会重新从这5条路线中找出最佳路径来开。而且整个路线规画决定过程非常快速，甚至根据操作员表示，平均每0.01秒，这台车就能做出反应，更改路线行驶。意味着，遇到紧急突发状况时，也能马上反应避障或立即停车。
这辆自驾车的感测器主要以光达和摄影镜头为主，光达部分，除了车顶两颗光学3D雷达，车头和车尾也分别安装了1颗及2颗。至于摄影镜头则有车头安装4颗、左右门2颗，以及车尾1颗，可用于协助车辆分辨周围环境物体，以提供自驾车做为路线规画和行车策略的依据。
摄影／洪政伟
工研院机械所自驾车团队利用3D光达感测器绘制出高精度环境地图。车辆在路上行驶时，会利用光达先取得环境资讯后，再比对光达地图，找出车辆目前移动位置，以此来实现高精度定位。
连自驾测试阶段，车箱机器摆放也都十分讲究另外，这台车的自驾系统，主要放置在后车箱，但是不像一般自驾车测试期间，机器摆放动线凌乱， 机械所自驾车就连机器摆放位置也都十分讲究，不仅电路接线盘，电缆都整齐放置在理线槽中，所有设备也都整齐摆放，并将后车箱分三层，其中最下层是电力系统，而主要自驾系统被放置在一、二层，包括一台Drive△PX2运算主机，与两台工业电脑主机，其他还包括了一个GPS主机接收器（但车顶并未装上GPS天线）、一台4G无线AP（车联网用途），以及HD视讯分配盒。 整个后车箱，看起来就像是一个迷你小机房。
这辆自驾车仅是机械所自驾车队里的其中一辆。现在每天同时有3台跟它同款自驾车，都在园区内试开好几趟，现在不需要交管，也不分白天晚上都可以行驶，也能应付各种道路和交通环境，甚至于在一般道路测试时，最高时速达60公里。从小区域，到逐渐扩大测试场域，现在这些车辆更能够在全院区绕行，而且不受雨天影响。工研院机械所数位长王杰智，正是一手打造机械所自驾车队背后关键人物。
早在3年前，工研院机械所就开始投入自驾车研究，更找来Nvidia共同合作，但一开始并不顺利，纯靠电脑视觉侦测，结合深度学习来训练时，时常遇到很多难处理的状况，像晚上、雨天不行，太阳直射引起眩光也都受影响，再加上，院区路段有不少树荫覆盖的道路，容易干扰GPS讯号而影响定位准度。如果只是纯粹展示技术成果也许还行，但是他们的目标，是要能够让自驾车正式上路，这是一大挑战。
于是去年7月，工研院机械所决定找来曾在苹果特别产品部门（SPG）任职主管，在自驾车领域钻研20年的王杰智来领军，他一上任不到半年就将原有自驾团队重新整顿，并依自驾系统核心几个重要元件来分工，主要分成感知、决策、地图跟地位、云端地图，以及软件工程组。
除此之外，王杰智还将原先用的自驾系统打掉全部重练，改用他认为对的方式执行，从头打造全新自动驾驶系统。以这辆车的自驾系统来说，他透露，目前车上有两台工业电脑和一台Drive△PX2运算主机，其中PX2因为在深度学习训练上有加速作用，因此有用到深度学习的应用，就会放在这上面执行，例如物件侦测等，其他还有需要平行运算的工作也会用到它；至于车控、决策、定位与建构光达地图等相关作业，则都是放在另外两台工业电脑上来进行，并在上面开发自己的决策和控制系统。
不过，王杰智坦言，虽然目前自驾车队已能在院区道路绕行，不须人为介入，但如果纯就技术层面来讲，“我不觉得我们自驾能力已完全达到等级4。但以长期目标来看，我们目标是要做到等级5。”他信心满满地的说。
目标是要打造国产自驾AI大脑王杰智表示，之所以建立自驾车队，重点不是在做展示，而是要朝向可以量产的自驾车AI系统来发展，因此必须先对核心大脑和身体（车体）都彻底了解，才能对每个车款都能做到订制化，不然就只能跟着别人规格走，他说：“我们真正的目的是，以后不论是大到货柜车，小到小客车，都能利用这套自驾系统，来协助厂商完成量产。”
王杰智也透露，目前所内正与日本一家国际车厂谈合作，要将他们这套自驾系统，应用在自驾货柜车上。而且不只国外厂商， 他说，未来更要协助台湾自驾车硬件厂商，都可以利用这套自驾AI系统，来发展属于自己的自驾车产品。
除了目前3辆研发测试用自驾车，王杰智也预告，接下来还会陆续加入更多不同车改装的自驾车，他说，这些车辆除了用于研发和功能展示外，未来也要开始试营运，来提供院区定点或通勤员工交通接驳之用。
王杰智接下来更计划建置云端地图。他提到，目前光达地图是装在车上，但随着自驾车扩大行驶范围，以后不太可能将全部地图都存放车内，储存空间会不够用，势必得要有个云端地图，将来可以通过结合5G技术，即时更新地图图资，到每一辆自驾车上，“这也是自驾车未来朝向量产化、规模化不可缺少的必备条件。”他说。
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