法規日益健全 奠定自駕車發展基石

在獲得加州車輛管理局許可後，Nuro正運用旗下的R2無人車在加州進行商用送貨服務測試，能以低於25英里時速在指定道路運行與送貨。Nuro

儘管受到疫情影響，全球汽車銷售量明顯下滑，不過卻也催生自駕車的龐大需求。根據IDC研究報告指出，在半導體製程進步帶動晶片成本下滑，加上消費者對車輛安全性的日益重視，可望催生各大車廠推出更多內建自動輔助駕駛、自動駕駛等技術的車款。預估2024年全球Level 1至Level 5自駕車出貨量將達到5,425萬輛，2020~2024年均複合成長率約18.3%，其中內建Level 1、Level 2等輔助駕駛技術的車款，將是未來5年內主要的販售主力。

疫情催生零接觸期間，自駕車成為物流配送、環境清潔及消毒利器，創立於2016年Nuro，在2020年4月獲得加州車輛管理局(Department of Motor Vehicles；DMV)許可，成為第一家可在加州進行商用送貨服務測試的廠商。儘管加州車輛管理局僅允許在天氣條件良好下，能以低於25英里的時速在指定道路運行，但已是發展無人送貨的重大歷程碑，有助於解決人力不足與工時過長的問題。因此，該公司也順利完成D輪募資，共獲得高達6億美元的投資。

賓士自駕車通過Level 3德國高速公路限定

過去談到自駕車，多數人都以為特斯拉具有技術上的領先優勢，但是近來在各大廠商投入之後，此差距正明顯縮小中。在美國汽車工程師協會(SAE)著手制定0~5等6個等級的自動駕駛標準後，定義Level 1、Level 2屬於自動輔助駕駛，Level 3以上才能算是自動駕駛。但由於啟動Level 3以上的自動駕駛功能之後，若不幸發生車禍時，車廠必須承擔相對責任，也讓不少廠商望之卻步。因此，即便是特斯拉研發多年的Autopilot，也僅是屬於Level 2等級的自動輔助駕駛。

為帶動全球自駕車的發展，2020年聯合國歐洲經濟委員會(UNECE)正式通過自動車道維持系統(Automated Lane Keeping System；ALKS；UNR157法令)，並於2021年1月開始實施。

這是第一份專為Level 3設計的國際法規，內容涵蓋特定道路環境中，擁有ALKS機制的車輛可進行橫向、縱向控制，且詳細規範駕駛人與車輛適用條件、安全機制及失效回應等。許多研究機構認為此法規問世後，有助於帶動車廠投入發展Level 3車款。

而在市面上眾多車廠中，目前賓士(Mercedes-Benz)的DRIVE PILOT系統，是全球首款通過UNR157法令、Level 3的自動駕駛系統。這套系統已獲得德國主管機關認可，允許在德國的高速公路上開啟，只是時速必須低於60公里，車主可放開雙手處理其他事物。在賓士規劃中，預計將在S系列與EQS系列上啟動Level 3機制，並有望在2022年正式量產。

毫米波雷達助攻 自駕車成本下滑關鍵

看準市場的大量需求，各家車廠投入自駕車研發速度更加快不少，而彼此之間採用的感測技術也有極大差異，其中雷達[包含光達(LiDAR)、毫米波雷達、超聲波雷達]技術則扮演非常重要的關鍵。如特斯拉的自動駕駛技術以攝影鏡頭為主，光學雷達、毫米波雷達等為輔，不過該公司執行長馬斯克(Elon Musk)宣稱將僅改用攝影鏡頭，屆時是否會放棄雷達技術尚且不知。至於Google旗下的Waymo則以光達技術為核心，配合攝影鏡頭、毫米波雷達、超聲波雷達等技術。至於鴻海主導的MIH聯盟，其最新推出車款則是以攝影機、光達、毫米波雷達三者相互搭配為主。

發展多年的超聲波雷達，由於技術成熟、成本較低，在短距離內測量有優勢，不過易受天氣變化影響，因此使用範圍有很大限制。而毫米波雷達具有穿透霧、塵、煙等能力，可準確測量目標距離和速度，加上適用於全天候環境，可惜探測距離、精度等，與光達仍有差距。至於價格最高的光達，雖然具備精度高、測距遠等優點，但卻非常容易受到自然光和熱輻射影響。

因此，價格合理的毫米波雷達，目前已是自動輔助駕駛和自動駕駛等情境中的主要感測方式，用來取代行之多年的紅外線感測技術，應用於盲區偵測、變道輔助系統、兩側來車警告系統等之中，也讓自駕車成本得以下滑。以一台Level 2等級的車輛為例，至少會配置5顆毫米波雷達，因此市場需求量相當大。根據Yole研究報告指出，預估車載毫米波雷達市場規模由2019年的55億美元成長至2025年的105億美元，年複合成長率達到11%。

僅降低34%行車事故 自駕車被寄望過深

隨著愈來愈多新車配備Level 2以上的自動輔助駕駛機制，卻頻頻在世界各國傳出各種行車意外，也讓人不禁質疑自動駕駛技術的安全疑慮。事實上，根據美國公路安全保險協會(Insurance Institute for Highway Safety；IIHS)公布研究報告指出，在研究過程中以美國發生5,000起重大車禍為主，結果發現即便改以Level 2等級以上的自駕車，最多只能避免34%車禍事件發生。

IIHS將前述5,000件重大車禍的原因進行分類，如車主分心、視線不良，乃至於行駛過程中的不當閃避、車輛故障等。研究人員認為自駕車只能避免車主的感知錯誤與失能事件，總計僅佔車禍原因的34%，代表仍有高達66%車禍無法避免。即便未來自動駕駛技術提升，也無法百分百預防行人或機車、自行車等，突然從車輛前方竄出的事件，因此遵守行車法規、專注前方，才能真正達到減少車禍發生。