無人駕駛交通革命：無人車技術、等級、應用一次看！

袋鼠金融導讀│從特斯拉、Waymo對無人駕駛領域的貢獻，到越來越多的無人計程車試點運行，無人駕駛正改變著我們對交通運輸的理解。袋鼠金融將帶您探討無人車技術，關注無人駕駛電動車及無人計程車的商業模式和社會影響。同時，我們也將面對無人車發展過程中所面臨的安全、倫理、法律等方面的挑戰。究竟無人車會將我們帶往一個更加安全、便捷、高效的未來嗎？讓我們一同期待！

一、無人駕駛技術概述

無人駕駛等級

無人駕駛分為六個等級，從輔助駕駛到全自駕，等級3後開始邁入真正的「自駕」階段。車輛在大部分情況在等級3後能自動駕駛，但駕駛還是要隨時準備控制車，若有汽車偵測到尚無法解決的狀況，駕駛需要接手。

等級	名稱	功能描述	限制
0	無自動化　　　　　　　(SAELevel 0)	無自動駕駛功能，僅提供示警功能與短暫協助	–
1	駕駛輔助(SAELevel 1)	駕駛員需全權負責駕駛，但可使用多項自動化控制功能，例如車道偏離修正、防鎖死煞車系統等，但每次只能使用其中一項。	–
2	部分自動(SAELevel 2)	駕駛員需持續關注周遭環境，但可使用多項自動駕駛控制功能，代替駕駛處理部分緊急情況。	–
3	條件自動(SAELevel 3)	系統可在滿足特定條件下自動駕駛，但駕駛員仍需隨時準備接手。	僅在特定條件下可使用
4	高度自動(SAELevel 4)	系統可在特定環境下完全自動駕駛，駕駛員無需干預。	僅在特定環境下可使用，例如道路條件較好、車流量較少的情況
5	全自動 (SAELevel 5)	系統可在任何條件下完全自動駕駛	無限制

無人駕駛如何做到？運作原理一次看

「透過感測器收集環境資訊，並利用演算法分析整合數據，
最終做出精準的駕駛決策，實現無人駕駛。」

無人駕駛車的核心技術在於透過多種感測器收集車輛周遭環境資訊，並利用演算法分析、整合這些數據，最終做出駕駛決策。

感測器扮演著無人車的「眼睛」，負責感知路況。最常見的有攝影機、雷達和光達。攝影機能辨識車道線、路標、行人等，但易受光線影響；雷達透過無線電波測量物體方位距離，不受天氣影響；而光達則是利用雷射光束組成百萬個掃描點，精細描繪3D立體影像，精準度最高。這些感測器各自獨特，需要互相整合才能全面掌握環境狀況。

接下來，感知系統會將感測器數據輸入到決策演算法中。常見的是採用深度學習技術。透過訓練不同的類神經網路模型，讓每個模型專注於偵測特定目標，如車輛、行人、車道線等。這些模型輸出的結果會被整合，並結合高精度地圖、交通法規等資訊，由決策系統做出行車路線規劃和駕駛策略的最終判斷。

此外，無人車的控制系統也扮演重要角色。它會將決策系統的指令轉化為實際的操控動作，透過線控機制控制油門、方向盤等，使車輛按照預期行駛。

二、四個無人駕駛領域企業介紹

無人駕駛是一個快速發展的領域，文章列舉四家相關企業做舉例，還有許多傳統汽車也在研發無人駕駛技術哦！

無人駕駛領域企業介紹一：特斯拉

特斯拉在無人車領域不斷創新，人們也最為熟悉。最新的FSD V12採用革命性的「端到端」學習方法，透過大量真實駕駛數據訓練AI系統，直接學習像素變化對應的駕駛反應，而不再需人工標註物體，大幅提高場景適應能力。

FSD V12的巨大優勢在於能根據當地駕駛習慣自我調整，快速適應全球各地交通環境，打破傳統自駕系統常因編碼死板而僵化，無法融入新環境的劣勢。未來，特斯拉還將推出Robotaxi無人駕駛叫車服務，實現完全自動化出行，從單一交通工具蛻變為智慧移動夥伴！

無人駕駛領域企業介紹二：Mobileye

Mobileye是以色列的汽車科技公司，為自動駕駛和先進駕駛輔助系統 (ADAS) 領域的佼佼者，核心產品是基於專利視覺算法和EyeQ系列芯片的解決方案，可幫助汽車實現自動化駕駛。目前，Mobileye在全球擁有超過2億輛測試車，用於持續強化自動駕駛演算法。

Mobileye積極與傳統汽車產業合作，計劃推出首批自動駕駛共享車服務，同時在以色列當地大力招兵買馬，組建由2500多名工程師組成的研發團隊，令人期待更重大的突破！

無人駕駛領域企業介紹三：Cruise

Cruise是美國通用汽車(GM) 旗下的自駕車部門，自2013年成立以來一直是該領域的技術領頭羊之一。2022年6月，Cruise成為首家在美國主要城市提供付費載客無人計程車服務的公司，運營約400輛無人車。然而，至2023年底發生多起交通事故，導致加州當局暫時吊銷其營運許可。

為了重建公眾信任，Cruise暫停無人車業務，重塑車輛安全協議、蒐集道路資訊，為未來恢復自駕服務做準備。同時，Cruise正著眼於無方向盤無踏板的全自動駕駛Origin車型大規模生產，期待超長使用壽命大幅降低自駕車運營成本。

無人駕駛領域企業介紹四：Waymo（Google）

Waymo 是Google 母公司Alphabet 旗下的自動駕駛公司，憑藉強大的技術實力，成為業界首家大規模推出點對點無人叫車服務的公司，並已在美國多個城市實行。Waymo 的無人駕駛系統 “Waymo Driver” 達「SAE Level 4高度自動」的級別，實現完全自動化駕駛。系統集成多種尖端傳感器和AI演算法，能精準感知，並理解複雜路況，自主做出安全駕駛決策。

三、無人駕駛應用範疇

無人駕駛應用範疇一：無人計程車服務

無人計程車服務是無人駕駛技術的主要應用領域之一，在美國已出現例子。特斯拉的Robotaxi服務和Waymo One的叫車服務都是無人計程車服務的代表；本田和通用汽車也將在日本展開類似的計程車服務。

透過自動化系統，無人計程車能夠安全準確地接送乘客；此外，由於無需支付人力成本，無人計程車服務的運營成本更低，車費也將更加優惠，對於行動不便的群體來說也提供了極大便利性。

無人駕駛應用範疇二：無人電動車運輸

電動車產業正蓬勃發展，去年，全球電動車銷售量突破1420萬輛，較前一年成長35%，顯示出強勁的市場需求。因此，隨著電動車的普及，無人電動車也將成為未來發展的重點。

結合電動車的環保、節能、高效等優勢，在城市公共運輸、物流配送和貨運領域，應用無人電動車可以大幅降低運營成本、減少環境污染、提高能源利用效率。專家預計，未來無人電動車運輸有機會成為商用車主力，實現永續低碳的願景。

無人駕駛首選物流和貨運領域

全球多家科技公司已紛紛投入無人貨運領域，預計未來五年，無人駕駛將成為行業主流。

而無人駕駛技術使物流配送、工業運輸等效率倍增，助力實現智慧製造。以下為三個無人駕駛在物流貨運領域的優點：

• 提升安全： 無人駕駛卡車能有效降低因駕駛員疲勞、分心等因素造成的交通事故，提升道路安全。先進的感測技術和自動化系統能更有效地偵測周遭環境，做出更精準的判斷和反應，減少事故發生率。

• 緩解人力短缺： 全球卡車司機短缺問題日益嚴重，無人駕駛卡車可以填補人力缺口，提供更穩定、更可靠的運輸服務。同時，無人駕駛也能減輕駕駛員的負擔，改善工作環境，吸引更多人才加入運輸行業。

• 提升效率和降低成本： 無人駕駛卡車可以實現24小時不間斷運輸，提高運輸效率，降低運輸成本。此外，無人駕駛系統還能優化路線規劃、貨物管理等，進一步提高效率，並減少燃料消耗，降低營運成本。

四、無人駕駛的爭議與挑戰

無人駕駛挑戰一：監管法規制度

無人駕駛技術發展迅速，但上路應用卻受到法規的限制。現行道路交通法規主要針對人類駕駛行為設計，對於無人駕駛的監管機制尚未完善，造成法規與技術發展的落差。

目前，台灣的無人載具相關法規僅允許在實驗場域內測試，無法真正應用於一般道路。因此，現階段對於大眾對於無人駕駛法律責任的疑慮尚未停止，若未來技術漸漸普及，政府將修改相關法規，明確規範無人駕駛車的定義、分級標準、駕駛執照考訓、交通訊號和標誌等，同時制定符合國際標準的監管、認證、及保險制度，才能為無人駕駛技術的發展提供法律保障。

無人駕駛挑戰二：駕駛責任歸屬與倫理道德

「當駕駛者將操控權交給無人駕駛系統時，是否就意味著自己不必承擔任何責任？」

傳統上，駕駛者被視為交通工具的操控者，也必須對自己的行為負責，但若無人駕駛系統不幸發生錯誤、造成事故，該有誰負責？是設計、製造、維護無人駕駛系統的廠商，還是使用無人駕駛系統的駕駛者？這個複雜的倫理問題暫無所謂正確的道德框架，也是造成無人駕駛爭議不斷的主因。

無人駕駛挑戰三：網路安全疑慮

無人駕駛技術系統容易受到惡意攻擊，造成安全隱患。攻擊者可利用機器學習模型的缺陷，例如在影像中加入人眼無法辨識的干擾，讓自駕車誤判路況，甚至操控系統，造成交通事故。此外，自駕車的感測器、資料預處理等環節也都存在被攻擊的風險，例如透過語音系統輸入惡意指令，或在資料預處理階段加入擾動，影響系統的決策。

五、無人駕駛發展前景

期望無人駕駛做到：
提高運輸效率、減少交通事故、促進智慧城市發展

無人駕駛技術的發展潛力巨大，推動城市發展、改善環境，顛覆傳統交通運作。

以下分為無人駕駛發展前景三階段：

• 短期：無人駕駛技術將逐步應用於特定場景，例如物流、運輸、公共交通等領域。自駕卡車、無人機配送等將逐漸成為日常的一部分，提升效率，降低成本，並為各行業帶來革新。

• 中期：隨著技術的進步和法規的完善，無人駕駛技術將在更廣泛的領域得到應用。自動駕駛出租車、個人無人駕駛汽車等將逐漸普及，改變城市交通的面貌。城市規劃和設計也將調整，以適應無人駕駛技術的發展。

• 長期：無人駕駛技術將徹底改變我們與交通工具的關係。城市交通將更加智慧化、自動化，道路交通事故將大幅減少，能源利用效率也能顯著提升。

六、結語Q&A

Q1. 無人駕駛是什麼？

A. 無人駕駛車，簡稱無人車、自駕車，是指利用感測器收集周遭環境資訊，例如道路狀況、交通標誌、行人等，並透過演算法分析、整合這些數據，最終做出精準的駕駛決策，實現自動駕駛。簡單來說，就是讓汽車擁有像人類一樣的感知能力和判斷能力，能夠在沒有人為操控的情況下安全駕駛。

Q2. 無人駕駛有哪些等級？

A. 無人駕駛共分為六個等級，從輔助駕駛到全自動駕駛。等級3之後開始邁入真正的「自駕」階段，車輛在大部分情況下能自動駕駛，但遇到複雜路況時，駕駛仍需隨時準備接手。

Q3. 無人駕駛車如何運作？

A. 無人駕駛主要依靠感測器（例如攝影機、雷達、光達）收集環境資訊，並將這些數據輸入到決策演算法中。常見的是透過深度學習技術訓練不同的類神經網路模型，讓每個模型專注於偵測特定目標。這些模型輸出的結果會被整合，並結合高精度地圖、交通法規等資訊，由決策系統做出行車路線規劃和駕駛策略。

Q4. 無人駕駛技術的應用有哪些？

A. 無人駕駛技術的應用領域非常廣泛，包括無人計程車服務，例如特斯拉的Robotaxi和Waymo One的叫車服務，以及無人電動車運輸，例如在城市公共運輸、物流配送和貨運領域應用無人電動車，能夠大幅降低運營成本、減少環境污染、提高能源利用效率。

Q5. 無人駕駛技術面臨哪些挑戰？

A. 無人駕駛的法規尚未完善、駕駛責任歸屬涉及的倫理問題、無人駕駛系統的網路安全問題等，都是無人駕駛的爭議點。