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自駕車肇事歸責難判 工研院:區塊鏈技術有解

智慧車輛關鍵資料存證管理應用之產官學SIG啟動大會。盧奕昕

車載資訊為道路事件發生時重要的歸責依據,然過去很長一段時間,車載系統所記錄的感測參數、影像錄音等,皆因缺乏可信任機制的鑑定,而無法作為具法律效力的例證。

國家運輸安全委員會專門委員葉名山於25日出席智慧車輛關鍵資料存證管理應用之產官學SIG啟動大會時提及,未來自小客車的交通數據在擷取、儲存、引用上,皆需採納如船舶動態資訊系統、無線電通聯系統等模式,為用路人建立起基於區塊鏈的可信任、且具法律效力的數據資料共享平台。

根據行政院統計處資料顯示,過去一年全台發生超過36萬起交通事故,其中,相當多事件礙於現有車載資料難以取得、難以驗證等特性,需耗費主管機關、事件當事者相當多時間、人力及資源方能判斷責任歸屬,不僅勞民傷財,主管機關亦有判斷無據之嫌。

對此,台灣車聯網產業協會理事長吳盟分提到,歐盟、美國、日本等多個經濟體早已開始針對車載數據定義相關標準,為未來智慧城市、車聯網發展建立數據的有效性驗證平台,該平台數據除了可成為事故鑑定時的參酌證據外,亦可提供保險業者作為計算保費時的參考依據,在車聯網發展出更多元的商業模式。

回顧過去在道路及車載數據運用時所遇困境,工研院服科中心總監陳慧娟提到,對於物流業者而言,關鍵資料的存證主要解決的是運輸效益問題,車載資訊一但結合區塊鏈存證保障其不可篡改性、安全性、可回溯性,則有助於縮短肇責認定時間,同時也可提升駕駛意識、減少事故,同時也降低因誤判而導致的商業損失。

除此之外,未來汽車除了保有事故資料記錄器(ERD)之外,當先進駕駛輔助系統(ADAS)及自駕車愈趨普及,一輛車的車載資料來源也將愈趨多元。工研院服科中心羅國副組長書指出,當ADAS資料來源愈趨繁瑣,將使數據的取得、整合、分析更加困難,其中包含格式難以統一,車載與車載、車載與平台、車載與個人之間的跨平台機制亦不夠完善,都更容易導致資料難以共享、且缺乏可信度。

另一方面,當自駕車時代來臨,汽車自動化、智慧化靠得是功能各異的感測器、光達、雷達來蒐集道路及駕駛資訊,方能回饋及反應,因此未來交通數據將只增不減。陳慧娟提到,一旦自駕車發生事故,其責任歸屬是「人」抑或是「機」,也得倚靠事件發生當下究竟哪一個感測元件發生作用來判定,此時車載系統的數據是否可靠、具佐證力,就會是首當其衝、最為人詬病的問題之一。

陳慧娟指出,工研院過去一年與台灣智慧駕駛、漢名科技合作,便是期待透產學配合,將生態系與示範區建構出來,如將基於區塊鏈的物聯網閘道器(IoT gate way)置於台灣智慧駕駛的自駕車及其場域中,透過蒐集汽車定位、速度、方向盤角度、引擎狀況來判定特定時間內車輛行駛狀態,接著延伸探討該資料未來在商業場域的可運用性,為現階段的重要里程碑。

針對技術可行性,羅國書副組長補充說明,之所以選擇區塊鏈技術作為數據應用的施力點,主要原因在於必須確保每筆數據都有明確對應的時間戳記,且該時間戳記將只於該時間點有效、且無法撤銷,而區塊鏈技術可協助達到此目的,強化車載數據的佐證力。如當A、B車在交叉路口出現擦撞,A車便可請求一旁C車回傳經區塊鏈驗證、加密過的資料作為提供警方、保險公司的參考,透過區塊鏈時間戳記的特性,A、B車亦可調回事發當時汽車位置、車主方向盤轉向、速度、煞車時間作為肇事判責的依據。

羅國書認為,技術只是驅動應用的方法,而區塊鏈僅僅是手段之一,更智慧、更安全的交通網路最終仍得仰賴數據應用後可促成的結果,如當肇責分明後駕駛人能更具安全駕駛意識、運輸業者能夠有效的管理人、物流資源,共創更安全的移動環境。

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