改變汽車產業的 AI 技術：智慧座艙與自動駕駛

引言

汽車產業正透過與人工智慧（AI）的深度整合，以前所未有的速度持續革新。

AI 已不再是遙遠的未來技術，而是從車輛設計、製造流程，到實際的駕駛與乘坐體驗，全面貫穿整個汽車產業鏈的關鍵核心技術。

本文將聚焦兩個備受關注的重點領域——智慧座艙 與 自動駕駛 中的 AI 應用，並透過實際案例，深入說明：

• AI 在各領域中的實際應用場景
• 支撐這些應用的關鍵資料類型
• 與資料標註相關的重要環節

智慧座艙中的 AI 應用案例

智慧座艙是指在汽車駕駛座周邊，結合先進的數位功能與 AI 技術，所打造的新世代車內操作與互動環境。

近年來，汽車製造商導入智慧座艙，主要希望達成以下幾個目標：

• 降低駕駛者的操作負擔
• 提升行車安全性
• 打造更舒適、便利且直覺的車內體驗

以下為智慧座艙中常見且具代表性的 AI 應用案例：

語音操作介面（AI 語音助理）

語音操作介面是讓使用者能透過語音指令操控車輛功能的 AI 助理，支援免持操作，可在行車過程中提升安全性與使用便利性。

例如，這類系統通常能理解並回應以下語音指令：

• 「把溫度調到 26 度」
• 「幫我找附近的加油站」
• 「播放爵士樂」

此外，AI 語音助理能逐步適應不同使用者的說話習慣、方言與口音，且隨著使用次數增加，語音辨識的準確度也會持續提升。

Volkswagen 的語音操作介面

德國汽車製造商 Volkswagen 將 ChatGPT 整合至自家開發的數位語音助理 IDA 中，讓系統能處理更複雜、連貫的對話情境，明顯提升駕駛與車輛之間的互動流暢度與理解能力。

透過這項整合，駕駛不僅能下達基本控制指令，還能進行更自然的問答式互動，讓語音助理在實際行車情境中更貼近「對話夥伴」的角色。

參考資料：ChatGPT is now available in many Volkswagen models

駕駛員監控系統（DMS）

駕駛員監控系統（Driver Monitoring System, DMS）透過車內配置的攝影機與感測器，即時監測駕駛的臉部表情、視線方向、眨眼頻率與頭部動作等狀態，用以判斷是否出現疲勞駕駛、分心駕駛等風險，並即時發出提醒，提升行車安全。

常見的警示方式包含語音提醒、座椅震動或儀表顯示提示，能有效降低重大交通事故發生的機率，已成為智慧座艙與先進駕駛輔助系統中的重要安全功能之一。

豐田汽車的駕駛員監控系統

豐田汽車將駕駛員異常狀態偵測納入智慧座艙安全架構中，透過辨識駕駛的臉部朝向、視線方向以及眼睛開合程度等指標，判斷是否出現疲勞或注意力不集中的徵兆，並即時發出提醒，以守護行車安全。

此外，當系統偵測到駕駛員可能發生突發身體不適等緊急狀況時，還能主動協助車輛減速甚至安全停車，進一步降低事故風險。

參考資料：トヨタの安全技術（豐田汽車安全技術）

個人化車內體驗

AI 透過學習駕駛者的偏好與過往使用紀錄，為每位使用者量身打造更貼合需求的車內體驗，包括：

• 早晨自動播放常聽、喜愛的 Podcast
• 依照歷史設定自動調整座椅位置與腰部支撐
• 支援多使用者切換，進入車內即可自動套用個人化設定檔

車內監控輔助功能

結合 AI、車內攝影機與感測器的車內監控系統，不僅能關注駕駛者狀態，也能持續掌握乘客與車內物品的情況，常見應用場景包括：

• 遺留物品偵測：主動提醒「後座遺留背包」等訊息
• 寵物行為辨識：偵測異常狀態並建議調整車內空調溫度
• 嬰幼兒狀態感知：提示「寶寶醒了」，或自動播放安撫音樂

智慧座艙所需的資料

要打造以 AI 為核心的智慧座艙系統，關鍵在於大規模、多元化的資料採集，以及高精度的資料標註，才能讓模型在真實駕駛情境中穩定運作。

以下將說明智慧座艙中常見的主要資料類型，以及對應的標註方式：

語音資料

語音資料的採集

為了實現高準確度的語音操作功能，需要在各種真實使用情境下，蒐集大量且多元的語音資料，包含：

• 來自不同年齡、性別、口音與說話習慣的語音指令

（例如：「開窗」、「檢查後座」等）

• 含有各類背景環境音的語音資料

（如雨聲、車外交通噪音、引擎聲等）

這類資料能幫助語音模型在行車過程中，仍能穩定辨識指令，提升智慧座艙的安全性與使用體驗。

語音資料的標註

將蒐集到的語音資料轉寫為文字，並進一步標註其使用意圖與情境屬性，例如：

使用意圖：

• 「空調調整」
• 「安全確認」

使用情境：

• 高緊急度需求
• 日常、非即時請求

透過這類標註，能讓 AI 不只「聽懂你說什麼」，也能理解「你為什麼這麼說」，進而做出更符合行車情境的回應。

駕駛員與車內監控資料

駕駛員與車內監控資料的採集

AI 若要準確判斷駕駛狀態與車內情況，必須同時整合車內攝影機影像與多種感測器資料，例如：

• 車內影像：
• 駕駛員臉部、視線、頭部動作
• 乘客、寵物、行李等車內狀態

• 感測器資料：
• 方向盤握持方式
• 座椅壓力分布

這些資料能支援 AI 辨識如駕駛是否疲勞、注意力是否分散、車內是否有乘員或遺留物品等關鍵狀況。

駕駛員與車內監控資料的標註

針對蒐集到的影像與感測器資料，需進行結構化標註，例如：

• 駕駛員狀態：
• 疲勞
• 注意力分散（如使用手機）
• 專注駕駛

• 車內要素：
• 寵物（焦躁狀態）
• 嬰兒（哭鬧）
• 筆電（遺留物品）

• 感測器狀態：
• 正常握持方向盤
• 無壓力（座椅空置）

這些精細標註能幫助模型準確學習不同狀態之間的差異，進一步提升智慧座艙在安全提醒與情境判斷上的可靠度。

自動駕駛中的 AI

自動駕駛技術的目標，是盡可能降低對人工操作的依賴，甚至在特定或所有情境下，讓車輛能自行完成判斷與駕駛行為。

國際標準組織 SAE International 對自動駕駛的自動化等級定義如下：

• Level 0：完全由人類駕駛
• Level 1～2：部分駕駛輔助（如車道維持、ACC）
• Level 3～4：有條件或高度自動駕駛
• Level 5：全場景、完全自動駕駛

在自動駕駛系統中，AI（人工智慧）是核心引擎。

它在車輛內即時執行一套關鍵流程：

環境感知 → 推理與規劃 → 行動控制

透過這個循環，AI 能取代駕駛員完成對道路、車輛與周邊環境的判斷，並做出對應的駕駛決策，進而實現更安全、更穩定的行車體驗。

自動駕駛中的 AI 應用案例

以下將介紹自動駕駛領域中，幾項關鍵的 AI 應用實例：

環境感知（Environmental Perception）

自動駕駛系統會整合多種感測設備，包括 攝影機、光達（LiDAR）、毫米波雷達、超音波感測器 等，全面掌握車輛周遭的即時環境狀態，其核心能力包含：

• 物體偵測與分類：即時辨識並分類車輛、行人、自行車、道路標誌、車道線、交通號誌等關鍵物件
• 全天候穩定辨識：即使在夜間、逆光、雨霧等複雜天候與光線條件下，仍能維持穩定且可靠的辨識表現

透過多感測器融合（Sensor Fusion）與 AI 視覺模型，自動駕駛車輛得以建立精準的「環境理解」，作為後續推理與行動決策的基礎。

路徑規劃（Path Planning）

在完成周邊環境感知後，AI 會即時進行路徑規劃，計算當下最合適的行駛路線。規劃過程中會綜合考量多項因素，包括即時交通狀況、道路條件、速限規範與周遭動態物件，並據此執行如避讓行人、在紅綠燈前減速或停車等行為。

系統通常會搭配 強化學習（Reinforcement Learning） 技術，透過對安全、平順且符合法規的駕駛行為給予「獎勵」，持續優化路徑選擇策略，使決策結果隨使用情境逐步提升。

控制系統（Control System）

控制系統會依據已規劃完成的行駛路線，實際執行車輛的 加速、減速與轉向 等操作。同時，系統也會根據即時環境與車輛狀態進行動態調整，例如在雨天或積雪路面降低車速，或因應不同載重條件調整控制參數。

整體目標是在確保行車安全的前提下，兼顧行駛穩定性與乘坐舒適度。

決策系統（Decision Making）

在如高速公路匯入、複雜路口或壅塞車流等高難度場景中，AI 決策系統需在極短時間內評估多種可能行動方案。這些判斷依據來自大量實際行駛資料與模擬數據所訓練的模型。

決策過程會以 遵守交通規則與降低風險 為優先原則，透過即時分析與取捨，選擇事故風險最低的行動策略，確保整體行車安全。

自動駕駛 AI 所需的資料

要實現可靠的自動駕駛 AI，必須仰賴 規模龐大、類型多元的資料。由於自動駕駛直接關係到行車安全與人命風險，任何感知或判斷上的誤差都可能造成嚴重後果，因此 高精度且一致性良好的資料標註 是整個系統能否落地的關鍵。

以下將從 2D、3D 與 4D 三個層次，說明自動駕駛 AI 所需的主要資料類型與用途。

2D 資料

2D 資料主要來自車載攝影機所拍攝的平面影像，用於辨識道路結構與各類交通元素，例如車道線、交通標誌與號誌燈等。

資料需求重點：

必須涵蓋各種實際行車環境，包括白天、夜晚、雨天、起霧、下雪、逆光等情境

主要用途：

• 物件偵測（車輛、行人、自行車等）
• 車道線辨識
• 交通號誌與標誌判讀

3D 資料

3D 資料通常來自 光達（LiDAR）或毫米波雷達，提供車輛周遭環境的立體結構與距離資訊。

資料需求重點：

需具備多視角、高解析度的掃描資料，以完整還原空間結構

主要用途：

• 精準判斷障礙物的位置、高度與距離
• 作為立體空間建模與路徑規劃的重要基礎資料

4D 資料

4D 資料是在空間資訊之外，進一步納入 時間維度 的感測器資料，用來描述物體隨時間變化的動態行為。

• 範例：行人在 10 秒內的移動軌跡

• 用途：分析物體的移動模式與行為變化，並用於預測潛在的碰撞風險

自動駕駛 AI 的資料標註

所蒐集的原始資料，必須透過精準的處理與轉換，才能成為 AI 可理解與學習的訓練資料，這個過程即為 資料標註（Data Annotation）。

以下依不同資料類型，說明自動駕駛中常見的標註方式。

2D 資料的標註方式

框選標註（Bounding Box）

使用矩形框標示影像中的物體位置，例如汽車、行人、自行車等，並同時加上類別標籤，如「轎車」、「公車」等，作為物件偵測的基礎資料。

語義分割（Semantic Segmentation）

為影像中的每一個像素賦予語義標籤，例如「道路」、「天空」、「車道線」，讓模型能理解場景的整體結構與區域分布。

多邊形標註（Polygon Annotation）

針對標誌、路面坑洞等形狀不規則、難以以矩形框準確標示的物件，使用多邊形進行精細描繪，以提升標註精度。

3D 資料標註

3D 框選標註

透過立體邊界框標註物體，明確定義其高度、寬度、深度與朝向等空間參數。

點雲分割（Point Cloud Segmentation）

針對由光達（LiDAR）取得的點雲資料，為每一個點標註對應類別，例如「樹木」、「路燈」等。

深度圖（Depth Map）

為影像中的每一個像素賦予距離資訊，用以串接 2D 影像與 3D 空間資訊。

4D 資料標註

時序追蹤（Temporal Tracking）

依照時間序列持續追蹤物體的位置與運動狀態，例如：「行人以每秒 2 公尺的速度向東移動」。

事件標記（Event Tagging）

針對「車輛煞車」、「號誌燈轉為紅燈」等動態事件，加上對應的時間戳記進行記錄。

運動向量（Motion Vector）

記錄物體的移動方向與速度，用於預測如「兒童突然衝向道路」等高風險行為。

總結

AI 正快速推動汽車產業在車內體驗個人化與邁向零事故社會兩大方向的關鍵進化。

特別是在智慧座艙與自動駕駛 AI 領域中，海量感測器資料的蒐集，以及高精度資料標註技術，直接影響系統穩定性與整體可靠度的提升。在這樣的發展脈絡下，汽車正逐步從單一的交通工具，轉型為能夠理解行車情境、輔助並陪伴駕駛者的智慧夥伴。

不可否認的是，資料隱私保護與法規適配等挑戰仍將長期存在；然而可以確定的是，AI 所驅動的技術革新，將從根本上改變未來的駕駛方式、移動概念，以及人與汽車之間的互動關係。

自動駕駛 AI 的發展，正站在形塑未來出行樣貌的最前線。