今天想跟大家介紹一下什麼是AI，以及目前在汽車產業的應用狀況如何。
何謂AI？
人工智慧的定義其實就是以「人工」編寫的電腦程式，去模擬出人類的「智慧」行為，其中包含模擬人類感官的「聽音辨讀、視覺辨識」、大腦的「推理決策、理解學習」、動作類的「移動、動作控制」等行為。
目前常見的應用有：
手機助理語音辨識功能
社群網路上的廣告投放
串流影音網站的推薦（如 YouTube 推薦影片、Spotify 精選）
Google Map 最佳路線規劃
AI技術？
AI 技術包含了 Machine learning (ML)；而 Deep learning 是 ML 的一個分支。演算法主要是讓機器從資料當中學習到規律，並利用這些規律來對未知狀況進行預測。
分類（Classification）：將未知資料歸類到已知的類別。
分群（Clustering）：將資料按照其特徵（features），將相似的資料聚集為同一群體。
迴歸預測（Regression）：透過已知的資料特徵，對未知資料的特徵進行預測。
在思考要用何種AI技術時，我們有兩個思考點：想要強化(augement ability)人們的能力或是自動化工作(automate task)。在Google的People AI Guidebook有詳細的介紹。
適合自動化工作的時機主要為:
當人們缺乏知識或能力執行該任務
當工作太無聊、重複性高、尷尬或是危險
適合強化人們能力的時機主要為:
人們享受工作，如音樂創作
需要高度負責時
面臨高風險狀況
難以溝通的特定需求
那它在汽車產業的應用現狀如何呢？
目前在Automotive產業中，AI的應用仍是新採用者的階段; 反之在金融業已經相當成熟。
在汽車產業主要有三種面向的應用：製造、運輸、服務
製造
Hyundai 推出背心式外骨骼裝置VEX 減少車廠員工頭頸部傷害
為了降低生產線員工因為長時間維持相同動作可能衍生的職業傷害，近年來許多車廠紛紛導入人體外骨骼協作設備。當使用者將手臂抬過頭頂進行工作時，H-VEX 可為使用者增加 60 公斤的重量，以緩解工人頸部和背部的壓力，預計其在預防傷害和提高工作效率方面非常有效，2018年底在北美工廠進行測試和應用。
OTTO Motor 裝載貨箱的運貨盤
2020年3月3日，波士頓動力公司宣布與OTTO Motors達成合作，OTTO的自主行動機器人與波士頓動力的Handle機器人，將在倉庫場景下組隊、協力工作，擁有控制平衡能力，並且新版Handle機器人還配備了視覺系統，能夠幫助尋找貨箱和可以用來裝載貨箱的運貨盤。
運輸
特斯拉目前正在測試FSD Beta版。現階段FSD Beta 9.0版僅靠鏡頭辨識周圍環境。特斯拉沒有像其他車廠使用更新更好的感測器加強系統，而是將所有的賭注都「押」在鏡頭上。這套感測系統是否夠穩定，有待時間檢驗。
服務
即時分析道路環境的認知型 AI 系統
法國汽車軟體新創 Nexyad 開發認知型 AI 系統，能即時分析道路環境，並根據駕駛人的行為，評估該駕駛的風險指數，作為保險公司的參考。近期，Nexyad 與地圖技術公司 HERE Technologies 合作，提升 AI 效能，讓道路安全再升級。
官網可見應用Demo影片
Nexyad 系統能建議行車速度，並計算駕駛的風險分數
Nexyad 的系統即時彙整車輛感測裝置所接收的資訊，並藉由認知型 AI 分析與解釋，每秒產生兩個數值 20 次，以評估在當下的情境，駕駛人的駕駛行為是否合適。這兩個數值分別是司機的不謹慎程度，以及道路條件下的最大行車速度建議，這是系統根據法定限速、道路粗糙度、地形、天氣、交通等資訊算出來的數值。
安全教練系統
此外，Nexyad 有名為 SafetyNex 的安全教練系統，可以提供即時指導，並預測前方可能會出現的緊急狀況，進而降低事故的發生率。Nexyad 表示，這個系統已被證實可減少 25% 的事故發生率。Nexyad 也替司機計算反映其駕駛行為相關的風險分數，並將這些數據提供給保險公司。
結語
相信在這個目前AI未臻成熟的領域都還有許多未知與探索的空間，人類的創造力如何與AI的運算力結合來打造一個更美好的社會，將會是未來無限延伸的話題之一。
參考資料：
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