《CTIMES》、《智動化》雜誌十月18日於台大集思國際會議中心柏拉圖廳舉辦「車聯網技術研討會」，邀集七位業師為學員們分析，從市場面到技術面的各種車聯網面貌，預告新汽車革命時代來臨。

圖1 : 工研院車載資通訊與控制系統組組長蔣村杰。（攝影／王景新）

工研院資通所車載資通訊與控制系統組組長蔣村杰講題「車聯網邁向自動化之關鍵技術與活動場域」，他打趣說，這個講題已經說了六、七年，「現場還有創投的從業人員在現場。」印證相關議題已正在加溫。

他說，汽車產業將擴大到人、車、路三者的連結，5G將至，下世代車聯網技術發展演進將加快，技術挑戰包括自駕車如何蒐集數據、事實資料等，以供駕駛參考，或是警示。他舉例，被行道樹遮蔽、於視線不良區的行人先被LiDAR光達感測設備偵測到，公車司機提早透過OBU得到訊息，「不受氣候及日夜環境影響，不像camera。」

蔣村杰認為，這些先進技術適合布局於交通環境複雜而危險的路段，「不像手機基地台哪裡都要有，比較沒有人車的路段較無安裝意義。」

圖2 : 羅姆半導體設計中心工程師粘承允。（攝影／王景新）

羅姆電子（ROHM）設計中心工程師粘承允講題「ADAS感測器應用」，他分析，自駕車Lv2、Lv3未來十年將成長最多，「結合盲區偵測、前車防撞，2025預料將推出複合式產品。」2030年，Lv4進入商品化階段，正式發售。他同時介紹ADAS的ACC、ADB、FCW等功能，以及倒車輔助系統。「期待ASSP2後繼產品，提供更好的服務。」

同時，他預估ADAS（先進駕駛輔助系統）應用2020年前維持600萬台，「不包括倒車。」2026年後，ADAS會蓬勃發展。

圖3 : 鈦思科技工程部經理童元鍼。（攝影／王景新）

鈦思科技（TeraSoft）工程部經理童元鍼講題「模型化基礎設計如何協助嵌入式系統設計符合ISO 26262規範」，他說，自駕車通過ISO 26262認證讓車子更安全。

今年度鈦思科技的免費體驗課程特別囊括人工智慧關鍵：深度學習，資料解析，機器學習; 物聯網、機器人、智慧工廠、影像處理、電腦視覺等相關課程，全盤了解其它領域的概念以及MATLAB & Simulink功能技巧。「速度也是現今業界的決勝關鍵。如何最佳化MATLAB程式、加速技巧以及轉碼是不可或缺的知識。」

圖4 : 百佳泰產品認證事業部技術經理高振家。（攝影／王景新）

百佳泰（Allion Labs）產品認證事業部技術經理高振家講題「車用系統的通訊測試與認證重點」他表示，公司有超過30萬筆使用者體驗，他比喻，手機一年出兩個新款，車子五年才出一新款，「手機能做什麼，車機也要可以，互通協定。」他主張，主流動力或其它能源方案將提升為安全性、國安層級的問題。

「各國交通安全肇事率仍無法有效而明顯的降低。」這正是自駕車切入的市場，感知環境裡camera與LiDAR相輔相成，辨別多好的解析度、頻寬，模擬是否可以運作等。「Connected cars與自駕車不同，

DSRC反應快（美國）、C-V2X佈建時間短（中國）。」中西大不同。

圖5 : 是德科技應用工程部資深專案經理蘇千翔。（攝影／王景新）

是德科技（Keysight）應用工程部資深專案經理蘇千翔講題「邁向智能網連汽車及先進自動駕駛大未來」，適逢公司甫推出新的增強型Keysight E8740A汽車雷達信號分析與產生解決方案。部署這套全新的解決方案後，基於雷達的ADAS便能主動偵測並減輕汽車遭到碰撞的風險。

新版Keysight E8740A汽車雷達信號分析和模擬解決方案，基於領先業界的高效能實體層儀器，可為每個待測雷達設計提供同級中最有效的射頻（RF）和毫米波效能驗證。

圖6 : 台灣瑞薩電子車用事業部經理何吉哲。（攝影／王景新）

台灣瑞薩（Renesas）車用事業部經理何吉哲講題「自駕車與汽車電子輔助安全處理器和系統的變革與趨勢」一上台問學員：「車輛哪一個部件最不耐用？」答案：「駕駛。」因為多是人為因素導致事故。公司推出R-Car V3H系統單晶片，為深度學習而生，能即時準確處理感測器所採集到的大量資訊，且搭配優異的功耗表現，相當適合用於Lv3車輛當中。今年CES瑞薩展出全自動駕駛測試車，搭載九個攝影機、三個雷達以及光達。

何吉哲預告，情緒晶片2019年將上路，將依駕駛的心情，調整車內燈光、音樂，將有一名虛擬助理打點車內一切，「車用CPU的處理能力將勝過筆電。」

圖7 : 車輛研究測試中心產業合作部經理高銘汶。（攝影／王景新）

車輛研究測試中心產業合作部經理高銘汶講題「新汽車革命之智能駕駛的挑戰與未來」，他首先預言，自駕車發展到一定階段後，私家車的概念將消失，「誰有空每天都洗車？」意即自駕車上有許多鏡頭，必須每天除塵以確保感測準確。他認為，自駕車迫切需要異業廠商加入，以結盟方式開創大未來。

「電動車技術成熟，車輛可電子控制成為自駕車基礎。」他預估，未來短期聚焦ADAS Lv2及Lv3，中期建立車聯網體系及進入Lv4，長期實現無人智能駕駛。