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【智能交通专辑】台湾自驾车产业年末点兵 待2020年再攀高峰

【自驾车专辑】自驾车上路 改变城市信息搜集方式(之三)

过去主要由公部门持有的交通数据,在这场车辆连网化、自驾化的趋势中,逐渐转移到民间业者的手上。李逸涵

自驾车上路,不论是前端的车辆计算机、各式感知设备如光达、雷达、摄影机,其成本皆将随著自驾车产业的成熟逐步降低,渐渐促成自驾车服务的规模化。这个产业演进的趋势,一并带动了车联网普及,车厂逐渐推出具备多样传感器的车款,在后装市场上,感测设备的效能越来越高,成本越来越低。

这让车辆不再只是移动工具,而是一辆辆城市中移动的感测设备;搭载AI发展,终端设备对路况、交通环境的解读将益发精确,逐渐趋于真实。起初人们出于驾驶安全的考量,在车上安装行车记录器,根据个人消费等级,每台车的设备规格不等;然而随著商用车队逐渐提高对感测设备的导入与应用,以稳健的通讯建设为基础,购入统一的设备、架构实时同步的后台云端系统等,持有这些车队的业者,将成为城市信息的拥有者,而这些车辆搜集到的数据,其资料价值之高难以估量。

过去主要由公部门持有的交通数据,在这场车辆连网化、自驾化的趋势中,逐渐转移到民间业者的手上;这将改变城市管理的原则与运行模式。

2020年自驾车实证运行计画开跑,初步将以公路运输的型式提供服务。公路运输服务以安全为最高原则,服务的族群广大,且容错空间小;短期内上路自驾车数量不多,搜集的数据就难以显示出价值。而在自驾车规模化之前,成本低、高质量的感测设备与辨识能力,已先于其它交通服务产业进行翻转。如商用车队如物流、公路客运如巴士、共享运输服务供应商、车联网业者等。

如以车联网方案供应商为核心精神的共享机车业者WeMo,其机车上配备多样传感器,除了搜集用路人驾驶数据之外,透过车体物理参数的纪录,进一步能够推测出车辆行经的路况,从车速推测壅塞程度、从颠簸程度推测路平状态,更进一步,从用户行驶大数据推测出商业热区的转移趋势。

除了共享机车之外,物流车队、公车车队等经常在同样区域、路线行驶的车辆,其上路车辆数多、行驶频率高,能够搜集到大量的原始数据,若搭载精确的辨识技术,其对道路路况的掌握程度将趋于精确且实时。据业者指出,现便有商用物流车队与ADAS业者合作,在管理商用车队出行效率之外,将透过道路信息盘点、路况更新等应用,开发新的商业价值。

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