相較於過去傳統汽車將人安全的從甲地送到乙地，現在的汽車除了做到這樣的要求之外，衍生出其他額外的需求，如感知、判斷、控制、自我學習等。當汽車加入各種感測器、電子系統、資通娛樂等功能後，已經邁向更加智慧化的發展。

「現在的車子已經越來越聰明，」華創車電技術中心資深經理陳正夫說，過去汽車如有狀況，就只能停在路邊等待救援，現在的汽車因能夠自我診斷、控制，當遇到問題時，能夠做適當的操作，以安全的速度行駛至附近的維修廠。

隨著科技不斷進步，如今汽車已不再只是機械傳統系統，而是一台及其複雜的電子產品，陳正夫指出，現在較先進的汽車，大約有40%的成本在電機電子上，並且這些電機電子將會越來越多。也因為如此，汽車技術研發已不再只侷限在傳統汽車大廠身上，就連Google這樣的科技大廠也要進來分食一杯羹，例如打造無人駕駛汽車。

Google無人駕駛進展迅速，目前已在美國的街道上進行試駕，截至2012年8月為止，已經行駛超過300,000英哩(大約48萬公里)，除了因人為介入的因素之外，沒有發生任何事故，Google共同創辦人Sergey Brin曾宣佈，將在5年內推出無人駕駛汽車。

圖一 : Google無人駕駛汽車所看到的道路。

安全駕駛為首要目的

根據工研院的定義，智慧車輛發展目標簡而言之就是安全、舒適、與環保節能，然後才是更進一步的自動駕駛，這也是國際智慧車輛技術發展的共同目標。概念簡單，但其中牽涉到許多技術。

安全，是汽車駕駛最基本的要求，隨著駕駛輔助系統、碰撞預警系統、防碰撞系統、盲點警告等主動安全系統更加普遍，汽車可以警告或甚至介入駕駛的操作，作更安全的控制。要做到這些動作，車子對於周遭環境的感知顯得更為重要。

環境感知有多種不同的方法，例如汽車中的車前環境偵測系統中通常會透過雷達偵測物件、判斷距離，再經由影像處理判斷物件特性，進行警示或者剎車控制，根據距離不同，所使用的工具也不一樣，可分為長距、中距及短距。例如車裡常用的行車紀錄器，為廣角鏡頭，可看範圍較大，通常用在短距離；夜視系統可看角度小，但距離遠，可達一百公尺外的距離，因此用在長距監測。此外，汽車周圍也有超音波、雷射、攝影機等可以感知周遭環境，讓汽車安全大幅提升。

圖二 : 行車環境可分為短距、中距、長距。

陳正夫舉例，Volvo用了十幾個雷射來掃描，加上十個以上的攝影機遍佈車身，可偵測出路口、障礙物等路況，收集了汽車前後左右、大小角度、不同距離等資訊，藉此做出判斷與控制，最後成為無人駕駛汽車。

「智慧汽車是多種專長的組合，」陳正夫表示，就像人的五官可以感知環境變化，未來的汽車更將會有更類人的感官、思維，透過感測器、攝影機、雷達、雷射等工具，偵測週遭環境，作出相當程度的判斷與控制，如提出警告或甚至限速，讓駕駛能夠有更安全、更舒適的體驗；同時也能自我診斷，掌控車子自身狀況，並且透過自我學習，自動調整如零件老化、磨耗等參數。

會”說話”的汽車 提升駕駛安全性

除了汽車本身的判斷、控制以及感測週遭環境外，與外在環境訊息溝通的車外安全系統也是智慧汽車發展的目標之一。未來的汽車不只能透過3G、4G網路連線或其他方式獲得附近環境的即時資訊、做即時的動態路徑規劃，車子之間也能夠互相「說話」，這將會增加許多可預測性資料。

外來資訊的取得，一般較常用的為導航系統。導航系統除了有GPS衛星導航技術外，也內建一些交通規則，如速限警告。然而，部分資訊沒有辦法及時更新，或者某些路段根據不同時間而有不同的速限，這些規則是導航系統沒有辦法做到，因此還必須仰賴攝影機、雷達或者透過網路連線，才能夠有較為彈性的依據。為此，歐盟也計畫在明年統一歐洲所有限速標誌，讓汽車能夠更為容易的偵測，不僅交通便得更加順暢，駕駛對於環境也更有掌握度。

圖三 : 車與車之間的連結，可提升駕駛的安全性。

而更進一步的，是汽車之間的互相通訊。IEEE智慧系統研究教授Azim Eskandarian表示，當多輛汽車開始互相溝通，若前方有事故發生，後方的汽車能夠即時地警覺，且有較多的反應時間。「你不用知道其他汽車的ID，但卻可以知道每輛車的相對位置，」陳正夫說，如此一來，可增加更多的可預測性資料。這一點也是Google無人駕駛的目標之一：車與車之間的連結，藉此提升駕駛的安全性。

無人駕駛漫漫長路

這樣看來，只要有感測器、網路等工具，掌握詳細路況資料，要做到無人駕駛似乎不難。屆時，駕駛要做的事情就是放輕鬆的坐在座位上，然後享受整個旅程。根據IEEE預測，2040年路上將會有75%的汽車是無人駕駛。

然而，無人駕駛其實已不是什麼新鮮技術，2009年汽車大廠寶馬做已經做出無人駕駛車輛，並且曾環繞德國紐伯格林行駛，但至今無人駕駛車輛大多仍只是在測試階段，不能真正上市。對此，陳正夫指出，要將這些技術模擬到跟人類感官一樣，始終還差一點。

雖然汽車已可以提供多種資訊，但是對於介入操作及控制，甚至是無人駕駛，目前礙於技術，仍然有許多的變數。Google無人駕駛專案負責人Chris Urmson就曾在他的部落格中寫出，無人駕駛汽車目前還存在一些挑戰，例如辨識被雪覆蓋的道路、臨時道路施工或辨別人工指揮等。

這也是為什麼，Toyota、Audi等汽車大廠不將他們所研發的自動駕駛定義為無人駕駛汽車。Toyota的Lexus LS配備GPS、立體攝影機、光線偵測雷達、雷射追蹤等裝置，並且可以提醒駕駛交通號誌變換，他們強調這些功能是以"副駕駛"的角度來協助司機監控道路，並協助停車或達到其他自動安全功能，並非取代成為駕駛。

Toyota認為，自動駕駛只是研究的其中一部份，他們最終的目標是配備一個智慧系統，建立起共同駕駛的機制，讓人們可以安全駕駛。另一方面，在Audi的Piloted driving計畫中，也是以駕駛輔助系統的概念，協助駕駛開車，提升安全並減輕駕駛負擔，而非無人駕駛。

不過儘管無人駕駛還有技術上的瓶頸，但不代表智慧汽車不可行。毫無疑問的，當運算能力越來越強大、通信技術的進步，汽車中的電子系統越來越普及，並且改變人們的駕駛體驗，也讓智慧車輛藉著和外界的資訊服務能夠與周遭環境做最佳的配合，發揮最佳的效能。