近期，美國國家運輸安全委員會（NTSB）公布了2018年3月18日晚上Uber自駕車撞死人的調查報告，是日，Uber自駕車在亞利桑那州坦佩市以時速70公里的速度行駛，49歲的Elaine Herzberg則正推著單車橫越馬路，她離最近的人行穿越道約109公尺。事故發生前5.6秒，自動駕駛系統首次「看」到Herzberg。然而，Uber自動駕駛系統只能判斷前方有物件，無法進一步辨識該物件究竟是什麼。於是，系統猜她也許是「車輛」，然後依次將判斷改為「其他」→「車輛」→「其他」→「單車」→「其他」，但最後決策落在「單車」。然而，自動駕駛系統「改變想法」時，每改變一次「主意」，系統就得重新估算眼前物體的移動趨勢。事故發生前1.2秒，Uber自駕車系統確認將撞上Herzberg，想繞開又不可行，於是系統決定，得剎車了。這時，另一個被詬病的功能開始作用──行動抑制機制（action suppression）。出現需剎車的情況，「行動抑制機制」會將緊急停車的動作延後1秒，以二次確認「風險本質」，規避誤判。同時，這也是安全駕駛員可直接剎車的時間，只是當時駕駛正在看手機，並沒有留意到眼前的行人。事故發生前0.2秒，自動駕駛系統發出警告聲，安全員接手方向盤。車撞上Herzberg近1秒後，安全駕駛員才踩剎車。(https://reurl.cc/72K0N5)。

因此，我們會看到新聞媒體敍述著這項「讓人不安的發現」──Uber 的自動駕駛系統是「看」到推著單車過馬路的受害者，但由於她不是走在斑馬線上，系統無法辨識她是人。事實上，如果將上述媒體所報導之車禍事故調查結果進一步分析，筆者以為此次自駕撞死人車禍可究責於Uber自駕車系統對以下關鍵技術的缺口：（1）感測器—事實上，並不是所有自駕車系統都無法辨識前方物件究竟是不是人，Uber自駕車系統無法辨識前方物件為人，主要乃因其為節省成本之故未配置光達，若光達設備充足應可克服無法辨識前方物件為何之難題。另外，Uber自駕車車禍發生於晚間，視線不佳及極端氣候一直是自動駕駛感測器持續在改善解決的課題；（2）人工智慧晶片運算或車聯網—從NTSB的報告中，我們知道從Uber自駕車系統看到Herzberg到發生車禍的時間點只有5.6秒。當中，光是為了要辨識該物件為何然後做出正確決策便花了4秒多的時間。因此，我們總是會想著，如果我們有更強大的晶片、5G通訊車聯網系統來幫助電腦運算更快以及更有效率的接收資訊，或能避免該事故；（3）自動駕駛決策系統—自動駕駛決策系統取決於背後各式演算法，然而，演算法如何撰寫不僅是程式問題，更牽扯道德問題，有賴各方如何整合出完整的自動駕駛規範。此外，人工智慧演算法再如何強大畢竟不是人，自人類出現的500多萬年來，人類為躱避各式災害，大腦運作也不斷的在演化，其中，捷思反應（Heuristic Actions）幫助人類能在瞬間避開災害的重要功能，自駕車訓練未來是否能像人腦反應不得而知。

正因上述自駕車關鍵技術尚未完備成熟，因此，各路兵家對技術的渴求也反應在早期投資上，2017、2018年皆有許多自動駕駛決策系統及光達公司獲投，2019年無論大廠或智慧資本皆意識到自駕車關鍵技術需要極大量的資金投入，因此，將資本集中在幾家已有成績的企業上（如Argo AI、Innoviz、…），希望能在既有基礎下取得突破。以下本文將介紹10月份自駕車領域早期投資重要獲投項目。

1.自動駕駛決策公司Zoox再獲2億美元繼續用於自動駕駛研發

Zoox成立於2014年，公司總部位於加州，該公司的願景是開發和生產非常個性化的無人駕駛汽車，其規劃中的自動駕駛汽車沒有明顯的前後之分，車內將取消方向盤、制動器和油門踏板，甚至還會取消儀表控制盤，同時，Zoox在自駕車的發展也極具野心，不但是生產自動駕駛軟體及感測器硬體，更計劃在2020年之前開發製造一輛完整的自動駕駛汽車並提供出行服務。10月份Zoox近日簽署了2億美元的可轉換債券，此次簽署可轉換債券是公司完成C輪募資的第一步，該輪募資將會在今年晚些時候或者明年年初完成。（https://reurl.cc/lLzN0l）

                                                    資料來源:Automotive News, https://reurl.cc/b6W3n6

2.以色列汽車資安公司Upstream Security獲3,000萬美元B輪投資

據IHS Markit預計，汽車網絡安全市場規模將會迎來指數級增長，從2017年的1600萬美元成長到2025年的23億美元。因此，早期投資市場投資人也積極找尋投資標的，以色列新創企業Upstream Security便獲得了由法國汽車製造商雷諾、日本汽車製造商日產和三菱所設立的投資基金Alliance Ventures的3000萬美元投資，同時瑞典卡車製造商沃爾沃集團、韓國現代汽車、Nationwide Mutual Insurance以及該公司的早期投資方Charles River Ventures、Glilot Capital和Maniv Mobility也參與了該公司的本輪投資。Upstream Security將尋求進入競爭日益激烈的軟體市場，從而保護車輛免遭黑客攻擊。（https://reurl.cc/VaY045）

                                                    資料來源:Automotive News, https://reurl.cc/b6W3n6

3. 自動駕駛電動運輸車Einride獲2,500萬美元A輪投資

成立於2016年的瑞典新創公司Einride研發出一個軟體平台和模組化自動駕駛電動車Einride Pods，該車可以適應各種負載。隨著全球範圍內對商品的需求不斷增長，物流系統已經不堪重負，因此加速發展更高效、更可持續的物流系統已經非常迫切。此外，該公司研發出一套自動駕駛電動運輸系統，因沒有座位可以實現更大的載荷，能夠提更高效、更可持續的物流系統。10月份獲得由EQT Ventures和NordicNinja VC領投，愛立信風險投資、Norrsken基金會、Plum Alley Investments和Plug and Play風險投資參投的2,500萬美元A輪投資。（https://pse.is/LWTXP）

                                                    資料來源:Automotive News, https://reurl.cc/b6W3n6

4.降低自駕車發生碰撞意外風險的Realtime Robotics獲1,170萬美元A輪投資

自駕車不僅需要規劃從起點到目的地的詳細路線，還需要預見在接下來的幾秒鐘內處理可能發生的狀況，確保自駕車可以安全地應對各種可能性的情境。優秀的駕駛員可以做到，自動駕駛系統則未必能做到。成立於2016年的Realtime Robotics便是針對感測器資料及人工智慧模型推論所有潛在事件及其各種機率並計算最佳的即時行動來開發更加敏捷的自動駕駛系統幫助他們避免在空間移動時，特別是動態環境下，所發生的碰撞。包含Hyundai與Toyota皆為Realtime Robotics本輪投資人。（https://pse.is/LUE6K）

                                                    資料來源:KKNews, https://pse.is/LWTXP

5. Waycarey利用大數據人工智慧模型降低車禍事故獲725萬美元A輪投資

以色列新創Waycare於2016年在美國加州成立，該公司利用人工智能和預測分析技術進行主動交通管理優化，從現有交通網絡和車載數據源中的大量數據點中提取資訊，以提供可行的見解。據該公司表示，其服務已幫助拉斯維加斯市改善其最繁忙的高速公路之一的道路安全，並將撞車事故減少約17%，協助交通管理當局做出更明智的決策。Waycare於10月份獲得由SJF Ventures領投的A輪725萬美元資金，資金將用於推動在北美，歐洲和以色列的業務，並增強其雲端平台服務。（https://pse.is/JVJK6）

                                                       資料來源:Automotive News, https://reurl.cc/b6W3n6

近年自動駕駛領域變化快速，繼早期資金瘋狂追捧關鍵技術後，2019年我們似已能嗅出資本有逐漸集中的趨勢，未來，自駕車關鍵技術提供者不會是許多家，而會是少數幾家的寡占局面。然而，也隨著自動駕駛關鍵技術越發成熟，我們也在早期投資市場看到汽車資安、車禍事故預測及預防等週邊技術的崛起，當然在卡車物流應用領域也提供給無人貨車更多的想像。韓國政府於10月份也正式公告原本Level4自駕車在2030年於南韓進行商用化的目標將推前至2027年。如果實現的話，南韓將是全球首個達成Level4自駕車商用化目標的國家。另外，也預計在2025年，讓飛天汽車進入實用階段（https://pse.is/LG4GQ）。上述皆反應了在自駕車領域的發展策略上，該追求的不只是關鍵技術上的精進，還有許多空間會在整體自駕車生態系技術的提升及顛覆性的創造上。

參考來源

科技新報、鉅亨網、KKNews、Automotive News、Upstream Security、Realtime Robotics、nocamels(張嘉玲摘要整理)