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【智慧交通專輯】台灣自駕車產業年末點兵 待2020年再攀高峰

【自駕車專輯】自駕車上路 改變城市資訊蒐集方式(之三)

過去主要由公部門持有的交通數據,在這場車輛連網化、自駕化的趨勢中,逐漸轉移到民間業者的手上。李逸涵

自駕車上路,不論是前端的車輛電腦、各式感知設備如光達、雷達、攝影機,其成本皆將隨著自駕車產業的成熟逐步降低,漸漸促成自駕車服務的規模化。這個產業演進的趨勢,一併帶動了車聯網普及,車廠逐漸推出具備多樣感測器的車款,在後裝市場上,感測設備的效能越來越高,成本越來越低。

這讓車輛不再只是移動工具,而是一輛輛城市中移動的感測設備;搭載AI發展,終端設備對路況、交通環境的解讀將益發精確,逐漸趨於真實。起初人們出於駕駛安全的考量,在車上安裝行車記錄器,根據個人消費等級,每台車的設備規格不等;然而隨著商用車隊逐漸提高對感測設備的導入與應用,以穩健的通訊建設為基礎,購入統一的設備、架構即時同步的後台雲端系統等,持有這些車隊的業者,將成為城市資訊的擁有者,而這些車輛蒐集到的數據,其資料價值之高難以估量。

過去主要由公部門持有的交通數據,在這場車輛連網化、自駕化的趨勢中,逐漸轉移到民間業者的手上;這將改變城市管理的原則與運作模式。

2020年自駕車實證運行計畫開跑,初步將以公路運輸的型式提供服務。公路運輸服務以安全為最高原則,服務的族群廣大,且容錯空間小;短期內上路自駕車數量不多,蒐集的數據就難以顯示出價值。而在自駕車規模化之前,成本低、高品質的感測設備與辨識能力,已先於其他交通服務產業進行翻轉。如商用車隊如物流、公路客運如巴士、共享運輸服務供應商、車聯網業者等。

如以車聯網方案供應商為核心精神的共享機車業者WeMo,其機車上配備多樣感測器,除了蒐集用路人駕駛數據之外,透過車體物理參數的紀錄,進一步能夠推測出車輛行經的路況,從車速推測壅塞程度、從顛簸程度推測路平狀態,更進一步,從用戶行駛大數據推測出商業熱區的轉移趨勢。

除了共享機車之外,物流車隊、公車車隊等經常在同樣區域、路線行駛的車輛,其上路車輛數多、行駛頻率高,能夠蒐集到大量的原始數據,若搭載精確的辨識技術,其對道路路況的掌握程度將趨於精確且即時。據業者指出,現便有商用物流車隊與ADAS業者合作,在管理商用車隊出行效率之外,將透過道路資訊盤點、路況更新等應用,開發新的商業價值。

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