2018年3月，正積極發展自駕車載客服務、國際知名的叫車服務業者Uber在美國亞利桑那州坦佩市（Tempe）發生全球首宗自駕車車禍致死事件。而國際汽車大廠豐田亦在該事件後暫停於美國的測試。此次事件雖然並未終結全球大廠開發自駕車的決心，但也確實凸顯了目前自駕車技術仍有相當安全風險、必須更小心謹慎進行開發的現實。

然而，目前以AI為基礎的自駕車系統要「學會」對應各種路況，必須經由不斷派遣測試車輛進行道路測試，但是在AI尚未學會對應所有路況的情形下，又必須面對有可能發生如同Uber事故的潛在風險。如何突破「自駕車必須上路才能訓練、上路訓練又會有安全風險」的兩難，堪稱目前自駕車發展上的關鍵瓶頸之一。

使用「環境虛擬軟體」訓練自動駕駛AI漸成顯學

要讓自駕車AI在現實世界駕駛過絕大部分的道路、經歷過絕大部分可能發生的交通狀況、並學會對應各種交通狀況，所需耗用的時間與資源極其龐大。此時，若有一個「環境虛擬軟體」能夠任意生成各種虛擬環境與交通狀況，讓自駕車AI在「虛擬世界」內進行學習，將可望大幅增加自駕車AI學習的效率，同時避免在學習的過程中，因為AI尚未成熟而引發的交通事故。

因此，「環境虛擬軟體」近期已成為自駕車產業內最重要的研發項目之一，包含Google自駕車子公司Waymo、Microsoft等大廠、眾多軟體新創公司（如Audi之合作對象Cognata）甚至開源生態系（如CARLA）均正挹注大量資源在此方向上進行突破。

效果有多顯著？以目前公認自駕車研發領頭羊的Google自駕車子公司Waymo為例，Waymo自2009至2018年7月累積了8百萬英里的真實世界道路測試經驗。而Waymo所製造的環境虛擬軟體「carcraft」，則號稱僅需要一天，就能讓自駕車在虛擬環境中完成同樣8百萬英里的測試訓練。

在我國使用「環境虛擬軟體」訓練自駕車，更有價值

回到我國，為了早日實現自駕車提昇我國生活環境的願景，政府陸續規劃了包含台南沙崙、桃園虎頭山、桃園農業博覽會、台中花卉博覽會等各種的「自駕車測試場域」，同時也積極規劃「無人載具科技創新實驗條例」等允許自駕車在開放道路進行測試的法規，惟目前仍尚待立法院議決，不若美德等先進國家已於2017年通過開放全國級法律讓自駕車可經地方政府同意後即可在真實的馬路上進行訓練與測試。

然而，我國真實街道巷弄的交通環境遠較歐美都市複雜。前述我國各地的「自駕車測試場域」，其環境都經過極度的簡化，與我國道路不時可見汽機車與行人交織穿梭、巷弄狹小擁擠的真實情況差距甚大。當這些從迥異於台灣真實路況的「測試場域」內所訓練出來的自駕車行駛在真實都市的複雜環境時，其安全風險不言可喻。因此，運用「環境虛擬軟體」模擬出逼真的我國複雜交通環境、先在虛擬環境中將自駕車訓練至一定程度後，才實際到真實環境進行測試，對於我國發展自駕車而言，就更顯必要。

最後，根據上述現況，若我國發展自駕車的目標是「升級交通系統、實現社會優化」，則最快速之路應為直接引進如年底要在鳳凰城商用化的Waymo。其次，若考慮以國產自駕車方案升級交通系統，則也可考慮以政府公共資源引進Nvidia等大廠之環境虛擬軟體，供國內業者進行訓練，加速國產自駕車上市之時程。

另一方面，若我國欲更進一步發展國產自駕車關聯軟體產業，則可思考透過促使產業轉型的相關基金，進一步尋找目前仍屬低資本但擁有優異演算法的新創企業加以購併（如新創企業Cognata及Metamoto等），並藉由台灣大廠的扶持、資工領域學界技術的投入、以及政府提供實際道路影像資源，未來或可在此未有霸主的無主處女地，闖出屬於台灣的一片天空。