相较于过去传统汽车将人安全的从甲地送到乙地，现在的汽车除了做到这样的要求之外，衍生出其他额外的需求，如感知、判断、控制、自我学习等。当汽车加入各种感测器、电子系统、资通娱乐等功能后，已经迈向更加智慧化的发展。

「现在的车子已经越来越聪明，」华创车电技术中心资深经理陈正夫说，过去汽车如有状况，就只能停在路边等待救援，现在的汽车因能够自我诊断、控制，当遇到问题时，能够做适当的操作，以安全的速度行驶至附近的维修厂。

随着科技不断进步，如今汽车已不再只是机械传统系统，而是一台及其复杂的电子产品，陈正夫指出，现在较先进的汽车，大约有40%的成本在电机电子上，并且这些电机电子将会越来越多。也因为如此，汽车技术研发已不再只局限在传统汽车大厂身上，就连Google这样的科技大厂也要进来分食一杯羹，例如打造无人驾驶汽车。

Google无人驾驶进展迅速，目前已在美国的街道上进行试驾，截至2012年8月为止，已经行驶超过300,000英哩(大约48万公里)，除了因人为介入的因素之外，没有发生任何事故，Google共同创办人Sergey Brin曾宣布，将在5年内推出无人驾驶汽车。

图一 : Google无人驾驶汽车所看到的道路。

安全驾驶为首要目的

根据工研院的定义，智慧车辆发展目标简而言之就是安全、舒适、与环保节能，然后才是更进一步的自动驾驶，这也是国际智慧车辆技术发展的共同目标。概念简单，但其中牵涉到许多技术。

安全，是汽车驾驶最基本的要求，随着驾驶辅助系统、碰撞预警系统、防碰撞系统、盲点警告等主动安全系统更加普遍，汽车可以警告或什至介入驾驶的操作，作更安全的控制。要做到这些动作，车子对于周遭环境的感知显得更为重要。

环境感知有多种不同的方法，例如汽车中的车前环境侦测系统中通常会透过雷达侦测物件、判断距离，再经由影像处理判断物件特性，进行警示或者刹车控制，根据距离不同，所使用的工具也不一样，可分为长距、中距及短距。例如车里常用的行车纪录器，为广角镜头，可看范围较大，通常用在短距离；夜视系统可看角度小，但距离远，可达一百公尺外的距离，因此用在长距监测。此外，汽车周围也有超音波、雷射、摄影机等可以感知周遭环境，让汽车安全大幅提升。

图二 : 行车环境可分为短距、中距、长距。

陈正夫举例，Volvo用了十几个雷射来扫描，加上十个以上的摄影机遍布车身，可侦测出路口、障碍物等路况，收集了汽车前后左右、大小角度、不同距离等资讯，借此做出判断与控制，最后成为无人驾驶汽车。

「智慧汽车是多种专长的组合，」陈正夫表示，就像人的五官可以感知环境变化，未来的汽车更将会有更类人的感官、思维，透过感测器、摄影机、雷达、雷射等工具，侦测周遭环境，作出相当程度的判断与控制，如提出警告或什至限速，让驾驶能够有更安全、更舒适的体验；同时也能自我诊断，掌控车子自身状况，并且透过自我学习，自动调整如零件老化、磨耗等参数。

会”说话”的汽车 提升驾驶安全性

除了汽车本身的判断、控制以及感测周遭环境外，与外在环境讯息沟通的车外安全系统也是智慧汽车发展的目标之一。未来的汽车不只能透过3G、4G网路连线或其他方式获得附近环境的即时资讯、做即时的动态路径规划，车子之间也能够互相「说话」，这将会增加许多可预测性资料。

外来资讯的取得，一般较常用的为导航系统。导航系统除了有GPS卫星导航技术外，也内建一些交通规则，如速限警告。然而，部分资讯没有办法及时更新，或者某些路段根据不同时间而有不同的速限，这些规则是导航系统没有办法做到，因此还必须仰赖摄影机、雷达或者透过网路连线，才能够有较为弹性的依据。为此，欧盟也计画在明年统一欧洲所有限速标志，让汽车能够更为容易的侦测，不仅交通便得更加顺畅，驾驶对于环境也更有掌握度。

图三 : 车与车之间的链接，可提升驾驶的安全性。

而更进一步的，是汽车之间的互相通讯。 IEEE智慧系统研究教授Azim Eskandarian表示，当多辆汽车开始互相沟通，若前方有事故发生，后方的汽车能够即时地警觉，且有较多的反应时间。 「你不用知道其他汽车的ID，但却可以知道每辆车的相对位置，」陈正夫说，如此一来，可增加更多的可预测性资料。这一点也是Google无人驾驶的目标之一：车与车之间的连结，借此提升驾驶的安全性。

无人驾驶漫漫长路

这样看来，只要有感测器、网路等工具，掌握详细路况资料，要做到无人驾驶似乎不难。届时，驾驶要做的事情就是放轻松的坐在座位上，然后享受整个旅程。根据IEEE预测，2040年路上将会有75%的汽车是无人驾驶。

然而，无人驾驶其实已不是什么新鲜技术，2009年汽车大厂宝马做已经做出无人驾驶车辆，并且曾环绕德国纽伯格林行驶，但至今无人驾驶车辆大多仍只是在测试阶段，不能真正上市。对此，陈正夫指出，要将这些技术模拟到跟人类感官一样，始终还差一点。

虽然汽车已可以提供多种资讯，但是对于介入操作及控制，甚至是无人驾驶，目前碍于技术，仍然有许多的变数。 Google无人驾驶专案负责人Chris Urmson就曾在他的部落格中写出，无人驾驶汽车目前还存在一些挑战，例如辨识被雪覆盖的道路、临时道路施工或辨别人工指挥等。

这也是为什么，Toyota、Audi等汽车大厂不将他们所研发的自动驾驶定义为无人驾驶汽车。 Toyota的Lexus LS配备GPS、立体摄影机、光线侦测雷达、雷射追踪等装置​​，并且可以提醒驾驶交通号志变换，他们强调这些功能是以"副驾驶"的角度来协助司机监控道路，并协助停车或达到其他自动安全功能，并非取代成为驾驶。

Toyota认为，自动驾驶只是研究的其中一部份，他们最终的目标是配备一个智慧系统，建立起共同驾驶的机制，让人们可以安全驾驶。另一方面，在Audi的Piloted driving计画中，也是以驾驶辅助系统的概念，协助驾驶开车，提升安全并减轻驾驶负担，而非无人驾驶。

不过尽管无人驾驶还有技术上的瓶颈，但不代表智慧汽车不可行。毫无疑问的，当运算能力越来越强大、通信技术的进步，汽车中的电子系统越来越普及，并且改变人们的驾驶体验，也让智慧车辆借着和外界的资讯服务能够与周遭环境做最佳的配合，发挥最佳的效能。