预测后方 3 秒内超车，交大首创自驾车智慧之眼

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交大教授郭峻因结合 AI 人工智慧与自驾车开发出“嵌入式 AI 物件辨识系统”，包括高效率的自动化标记，可侦测 200 公尺外车辆，还能预测后方车辆未来 3 秒内是否超车，目前已获 28 家厂商合作。

AI 时代来临，自驾车更是 AI 人工智慧技术的重要应用领域，预估 2025 年全球自驾车相关产值上看 420 亿美元。科技部上午举行“自驾车智慧之眼深耕八年有成，嵌入式 AI 物件辨识系统技术领先国际”研究成果发表记者会。

交通大学电子研究所教授郭峻因表示，团队借由分析影像实现自驾车进阶驾驶辅助系统（ADAS），成功开发嵌入式电脑视觉深度学习技术，透过快速自动化标记工具，产生大量 AI 人工智慧学习的资料库，搭配团队开发的即时软件演算法，降低了 AI 电脑视觉所需的运算平台成本，且无需昂贵的 GPU（绘图处理器）运算平台。

他说，AI 可替人类分析与辨识影像内的各式物件，但必须先有“工人智慧”，要有人去一一标记各种物件，建构足够的资料库。

而郭峻因团队开发出全世界第一套快速视讯资料自动化标记工具（ezLabel 2.0），用来标记并提供 AI 学习的资料，标记效率超过目前现有手动资料标记工具达 10~15 倍以上，并获得于 AUDI 奥迪汽车主办的第一届中国台湾 AUDI Innovation Award 两项大奖，马来西亚已有多家厂商试用。

郭峻因表示，团队已经建置超过 1,500 万笔适合中国台湾地区的自驾车影像资料库，有助于开发适合中国台湾地区的 AI 自驾车物件辨识技术，今年预计要达到 3,000 万笔资料。而中国台湾拥有国外相当缺乏的机车资料库，他认为中国台湾要发展自驾车产业，掌握图资是关键。

郭峻因团队开发出最远可侦测超过 200 公尺外车辆的嵌入式深度学习演算法，超越现阶段文献标竿演算法（YOLO v2）4 倍，且准确度更高，适用于各种天候，非常适合自驾车应用。

此外，团队还首创深度学习行为预测技术，开发全球首见可预测后方车辆（汽车或机车）3 秒内是否超车，当作车辆驾驶第三只眼睛，守护行车安全。

郭峻因表示，团队所产出的嵌入式 AI 自驾车快速资料标记工具、自驾车图资、物件侦测与行为预测深度学习技术的产业应用潜力庞大，目前合作厂商已达 28 家，未来潜在的合作厂商包含 AI 晶片公司、车电系统公司与自驾车图资公司等。

他说，嵌入式 AI 系统除了应用在自驾车，对于未来智慧城市、交通的应用非常广，只要有照相摄影的地方，都可以导入，像大家常用的扫地机器人也有装镜头辨识前方物体，他笑称，“拥抱嵌入式 AI，才会发大财。”

（作者：刘丽荣；首图左起科技部工程司徐硕鸿司长、科技部许有进次长、交通大学郭峻因教授；来源：科技部）

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