編譯／莊閔棻 美國麻省理工學院（MIT）研究人員的一項新研究表明，運行自動駕駛車輛所需的計算能力，實際上使其成 …

編譯／莊閔棻

美國麻省理工學院（MIT）研究人員的一項新研究表明，運行自動駕駛車輛所需的計算能力，實際上使其成為相當大的碳排放來源。

根據《Carscoops》的報導，該研究發現，自動駕駛汽車的大規模採用，以及它們在駕駛時進行的大量計算，可能產生的溫室氣體排放量相當於世界上所有數據中心的總和。

該研究的共同作者之一Sertac Karaman表示：「這些車輛對世界有一個360度的全方位視角，所以當我們只有兩隻眼睛時，它們可能有20隻眼睛，並正在到處看，試圖了解所有同時發生的事情。」也就是說，實際上，這些車使用了大量的電腦計算能量。

在這項研究中，該團隊觀察了一輛有10個鏡頭、數據會被10個深度神經網路（Deep neural network）處理的自動駕駛汽車。研究發現，經過一個小時的駕駛，該車輛將能做出2160萬個「推論」（inference），也就是經過訓練的神經網路，在數位環境裡發揮所學習到的內容，提出的結果。而換句話說，如果該技術真的起飛，世界道路上可能將有10億輛自動駕駛汽車（而這還比現在道路上的車輛少），而這些車將每小時做出多達21600萬億次推論。

根據研究，在道路上有10億輛自動駕駛汽車，並每天行駛一小時的情況下，一年處理所有這些數據所需的電力排放約1.4億噸，或所有全球排放量0.3%的碳。雖然這仍然大大低於燃油車目前的排放量，但每天駕駛一小時是一個相當保守的估計，研究表明，自動駕駛汽車可能會讓現在汽車每天行駛的里程數增加。

不過，好消息是，該研究的作者認為，只要在演算法開發和更專業的硬體方面找到運作效率，就可以幫助減少自動駕駛汽車的碳足跡。參與研究的Soumya Sudhakar就表示：「如果我們只是保持正常的低碳趨勢和目前硬體的改進效率，並不足以降低自動駕駛車輛上的計算排放，但如果我們走在它的前面，設計出更有效的自動駕駛汽車，就可以從一開始就降低我們的碳足跡。」

參考資料：carscoops

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編譯／莊閔棻 亞馬遜旗下的自動駕駛汽車公司Zoox表示，其沒有方向盤或踏板的烤麵包機狀無人駕駛汽車已經被批准， …

編譯／莊閔棻

亞馬遜旗下的自動駕駛汽車公司Zoox表示，其沒有方向盤或踏板的烤麵包機狀無人駕駛汽車已經被批准，可以在加州的公共道路上載客行駛。該公司慶祝了這一個里程碑，並表示這是「歷史上第一次專門建造的機器人計程車，其沒有任何手動控制裝置，並可以在有乘客的情況下自主行駛。」

據外媒綜合報導，Zoox沒有傳統的控制裝置的無人駕駛計程車已經被加州的車輛管理局（DMV）批准，並可以上路進行測試。Zoox表示，作為其努力使自動駕駛汽車廣泛使用的關鍵一步，這輛無人駕駛計程車在美國時間2月11日於加州福斯特城的總部為員工提供首次班車服務。

據報導，加州的車輛管理局（DMV）允許Zoox的新車在公司總部所在地加州福斯特城的 「有限區域」測試其機器人汽車。但Zoox的專用機器人車也不是可以隨心所欲的行駛。根據DMV的規定，該車的最高時速只能開到40英里（約為64公里），並且只能在周六和周日的白天運行，也禁止其在惡劣天氣下行駛。

作為目前在加州公共道路上測試自動駕駛汽車的幾十家公司之一，雖然Zoox在技術商業化的競賽中可能落後於Waymo和Cruise等競爭對手，但值得注意的是，大多數正在開發的自動駕駛汽車都與目前在路上的汽車相似，而Zoox的這輛車則放棄了方向盤和剎車踏板等人工控制裝置。他們表示，在沒有人類駕駛員的情況下，這些功能是不必要的。

Zoox首席執行長Aicha Evans表示：「隨著我們的自動駕駛員工班車的首次運行，我們讓這個行業在過去一年中取得的進展又向前一步，並使Zoox離為公眾提供商業化的專用機器人計程車服務更近一步。」

現在，全職員工可以在Zoox的兩棟主要辦公大樓之間的路程乘坐這輛自動駕駛計程車。這輛車一次可以載四個人，行駛速度最高可達每小時35英里（約為56公里），其座位也被設計成面對面，讓乘客之間可以輕鬆的進行交談。

參考資料：CNN、The Verge

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編譯／施毓萱 知名iPhone零組件製造商鴻海，將在旗下的自動駕駛汽車平台中使用Nvidia晶片。鴻海與Nvi …

編譯／施毓萱

知名iPhone零組件製造商鴻海，將在旗下的自動駕駛汽車平台中使用Nvidia晶片。鴻海與Nvidia表示，專注於自動駕駛汽車的Nvidia的DRIVE Orin晶片和DRIVE Hyperion感應器，將在鴻海面向全球市場的電子控制單元（ECU）中發揮作用。 Nvidia DRIVE Orin系統單片晶(system-on-a-chip)將作為車輛「大腦」，感應器則作為「中樞神經系統」。

Nvidia將因為與鴻海合作而進一步擴大規模，因為Nvidia發現越來越多的企業選擇DRIVE Orin來製造智慧汽車。此外，通過在DRIVE Hyperion合格的感應器組上建造電動車，鴻海也將加快其上市時間。

鴻海對於電動汽車產業的投入日益加深，此次與Nvidia將加速鴻海發展速度，因為鴻海最終目標是希望能為特斯拉生產電動汽車。2022年5月鴻海以以2.3億美元收購了電動汽車公司Lordstown Motors的製造工廠，並成為該公司第一款汽車Endurance皮卡車的合約製造商。同時又預計在2023年前於該工廠製造Fisker項目的PEAR電動運動型用途車(SUV)。種種跡象都表明，鴻海將持續加強並擴大其電動汽車製造能力和範圍。

資料來源:The Register

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編譯／莊閔棻 為了讓車子可以在各種具挑戰性和複雜性的路況下做出反應，土耳其伊斯坦堡海峽大學（Boğaziçi） …

編譯／莊閔棻

為了讓車子可以在各種具挑戰性和複雜性的路況下做出反應，土耳其伊斯坦堡海峽大學（Boğaziçi）正在和英國牛津大學合作開發訓練自動駕駛人工智慧（AI）模型。

根據土耳其《每日晨報》的報導，在電腦工程教授Mehmet Turan博士的領導下，海峽大學的研究團隊正在與牛津大學合作，就自動駕駛汽車安全AI展開研究。

Turan表示，在過去10年中，人工智慧有許多有趣的發展，但即使如此，AI仍然遠遠落後人腦。對於AI來說，人類的智慧推理、分析、推演、決策等高級功能，又或是針對大腦從未遇到過的情況產生解決方案的能力，都是AI遙不可及的，而對於自動駕駛來說更是如此。

他還提到，雖然特斯拉和Google等科技巨頭都正在對全自動駕駛汽車進行學術和工業研究，但他認為，在未來 10 到 15 年內實現的可能性很小，而且他們的研究規模都不大。Turan表示，照目前來說，自動駕駛技術仍然依賴感測器，但當馬路上突然出現一個行人，或者道路因為施工而被封鎖，又或者當兩輛車相撞時，感測器的視線都會因為突然變小，而無法反應。

但即使如此，這項技術還是值得開發的。Turan說，為了讓自動駕駛汽車能夠在各種道路和各種天氣條件下安全行駛，他們正在研究專門為具有挑戰性和各種複雜場景開發和訓練的AI模型。透過監督下的機器學習，且更注重於考慮各種情況建構的AI演算法，他希望他們的模型遇到具有挑戰性的場景時，可以自動產生解決方案給駕駛。

參考資料：DailySabah

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