因應產業快速變遷，自駕車將改變汽車市場的格局，由於各國法規漸進開放，驅動自駕車市場持續成長，2018年國際消費類電子產品展（CES）中，車廠的參展家數成長至19%，世界各大車廠皆展示出其最新技術及車款，由此更顯示汽車產業刻正朝向智慧化、自動化、電動化與共享化時代快速發展。

因應自駕車快速發展的趨勢，TAICS特邀請工研院技術團隊以兩天課程，講授自駕車產業趨勢與相關技術，內容涵蓋全球及台灣產業趨勢、感測器融合技術、實作案例研究及國際標準發展，期能協助快速掌握產業趨勢與相關技術，裨益國內產業界發展。歡迎有興趣的產業先進報名參加。

活動費用 TAICS會員優惠價：5,000元 非會員：7,000元

【課程綱要】

第一天: 107年5月31日(四) 09:30~16:30

09:30-12:30 自駕車的關鍵技術與挑戰

講師/工業技術研究院資通所蔣村杰組長

自駕車的技術發展不管是整合車聯網V2X技術(雷達、光達)、感測器技術與深度學習影像辨識技術等已掀起另一波自駕浪潮，全球不少城市已經有自動接駁小巴進行自動接駁服務，台灣地狹人稠，對於Last-mile的特定場域自動接駁之運量需求極高。本課程將首先說明自駕車的關鍵技術與挑戰；之後介紹全球自駕車與車廠應用發展趨勢；最後提出如何加速台灣自駕車產業發展之關鍵要素。

1.自駕車的關鍵技術與挑戰

2.全球自駕車與車廠應用發展趨勢

3.自駕車未來的展望及願景

4.加速台灣自駕車產業發展之關鍵要素

13:30-16:30 感測器融合技術趨勢，實現自駕車願景藍圖

講師/工業技術研究院資通所梁珮蓉技術副理

行車環境感知技術可應用於先進駕駛輔助系統與自動駕駛車等應用，然而如何適應於各種天候與道路型態，如惡劣氣候與人車混流之複雜場域，都考驗著系統設計上的困難度。近年來異質感測器融合技術，是其中最被關注的解決方法之一，藉由感測融合的結果，物件偵測辨識的感測範圍、感測精確度以及感測速度都有所提升。本課程將著重在異質感測器融合技術發展，並探討先進駕駛輔助系統至自動駕駛車應用趨勢。

1.ADAS Development Trend

2.Vision Based Multi-function ADAS

3.Pain Point of Environment Awareness

4.ADAS to Self-Driving by Sensor Fusion

第二天: 107年6月7日(四) 09:30~16:30

09:30-12:30 NVIDIA DRIVE PX 2 自駕車開發平台於實車整合應用(深度學習三網合一)之案例研究

講師/工業技術研究院機械所林哲聰 研究員

本課程內容包含Detecnet, Spacenet與GAN於自駕車之發展與應用。

深度學習應用於自駕車之感知與決策

講師/工業技術研究院機械所范峻 副研究員

透過NVIDIA軟硬體:自動駕駛車處理器PX2/DriveWorks和深度學習雲端伺服器DGX-I/DIGITS之模型開發流程，瞭解如何使用深度學習之方法，使自動駕駛車行駛於特殊道路上。

課程內容包含:

1.資料收集2.資料同步3.資料前處理4.資料人工擴增5.最先進模型應用6.模型參數調校7.模型訓練8.模型測試9.模型視覺化分析10.實車測試案例分享。

13:30-16:30 車聯通訊與自駕車感知技術剖析

講師/工業技術研究院資通所曾蕙如副經理/TAICS TC8技術工作組組長/歐洲電信標準組織ETSI TC-ITS WG5車聯網通訊安全副主席

自動駕駛車將改變汽車市場的格局，不只顛覆各種傳統產業生產鏈，也將激化人工智慧產業的高度成長，其核心技術從車聯網技術的突破，演進至高度自動輔助駕駛，最終到自動駕駛汽車之境界。本課程除著重車聯網技術與國際標準外，亦針對自動駕駛感知次系統進行介紹，讓學員可深入了解自動駕駛與車聯網之整合應用。

1.車聯網技術簡介

2.車聯網國際標準

3.車聯網應用發展

4.自駕車感知次系統

5.自駕車與車聯網整合應用