【推薦序】自駕車，產業商機與社會衝擊的技術革命
文／丁彥允（喜門史塔雷克〔7Starlake〕創辦人）
2017年5月，喜門史塔雷克（7Starlake）把臺灣跟法國EASIMILE合作開發的EZ10無人小巴引進臺灣以來，從台北市信義路公車專用道、高雄亞洲新灣區、彰化高鐵特定區、嘉義故宮南院、雲林台西安西府、臺灣大學水源校區、台南成功大學光復校區，再回到台北101大樓。
這輛自駕小巴走過了大半個臺灣，搭載過了臺灣社會各個階層領域對「自動駕駛」充滿好奇與期待的心，希望藉由試乘來親自體驗及了解無人小巴是否能夠成為「最後一哩」接駁的交通運具。
更多的是迫不及待希望能了解這輛「聰明的運輸機器人」裡面的科技成分是否能夠連結臺灣現有的產業技術，讓臺灣在這波「人工智慧」的發展下銜接上光速般進展的技術革命浪潮。
「無人駕駛」這個議題為何一直占據媒體的主要版面，我想有幾個特點：
1.自動駕駛社會學
自動駕駛即將解構「傳統運輸及交通產業」、就像十七世紀的資本主義發生在歐洲、解放了土地的生產力，新的動力來源（蒸汽機）提供超越動物百倍以上的動力與方便性、進而帶動了第一波工業革命。
無人駕駛雖然尚未大量的走入我們的生活，但是光想像隨叫隨到、沒有司機的服務模式，大家立即紛紛預測哪些行業會因為需求遞減而式微，如果車輛變少了那麼都市的停車場釋放出來後的空間要如何應用？
現有的道路空間及都市規畫方式也要重新思考。這個面向衝擊的交通營運及都市計畫、這樣的討論只會跟隨著新科技的發展而增加更多的媒體報導與討論。
2.自動駕駛應用科學
延續上一門學科自動駕駛社會學帶來城市面貌的改變，因為個人的移動（Mobility）變得無比的方便與高效率，在總體車輛減少後，因應智慧移動需求增加所需要的「共享接駁」營運需要仰賴大量的資料收集分析及運算才能驅動新商業模式的運行。
增加的每輛自動駕駛車輛互聯(Vehicles to Vehicles,V2V, 車聯網)、與交通基礎建設、交通的關聯系統和裝置相互聯結（Vehicles to Infrastructure & Everything，V2X），背後其實需要的是前所未有的大數據（Big Data，海量資料）、物聯網 （Internet of Things，IoT，萬物聯網）和超級運算（Super Computing）。
光想到這幾個專業詞彙，以臺灣目前占據全球資通訊產業（Information and Communication Technologies, ICT）發展的領先地位而言，一定是傾注全力，希望能搶占產業先機。
3.自動駕駛基礎科學
「聰明的運輸機器人」自己規畫移動路線、辨識障礙物、加速行駛去載客，到達目的地時精準的停車在你身邊。這個場景要能夠發生所需要的就是「人工智慧」的集成、分析與判斷。
人工智慧作為自動駕駛「基礎科學」之一，其實不是這十年內才有的項目，早在第一次世界大戰時期（1912年），盟軍希望研發一種 「機器戰犬」 ，就是一輛裝有輪子的移動鐵盒在黑暗之中如果感知到敵方的光線即可自動導引移動到光源發出位置、然後引爆自身的炸藥。
本書用了將近七成的篇幅，把一百年來機器人發展歷程所需要的各種基礎科學，用科普教育的方式把無人駕駛車的作業系統分為控制工程（Control Engineering） 和人工智慧（Artificial Intelligence，AI）研究，控制工程又稱為底層控制、主要在於協調車輛系統，例如煞車、油門及方向盤。
人工智慧系統又稱為高階控制、著重於導航及路線規畫。為何這二項工程的統合之後便能夠在近幾年內達到非凡的成就來實現了Level 3及限定條件Level 4 的無人駕駛呢？
這要歸功於下列科技有如指數率的成長：CPU運算能力、感應器科技、通訊頻寬、資料儲存。
這四項科技每年隨著摩爾定律（Moore's law）提高大約五成的計算效能但是同時可以減少25~30%的體積大小，有了這些基礎才能讓人工智慧演算法能夠分析高解析度複雜影像、處理光達的點雲（Point of Cloud）巨量資料，深度學習軟體依靠自己的改良能力做到「同步定位與地圖建構」（Simultaneous Location and Mapping，SLAM），這套演算法最終能夠持續不斷的調教機器人地圖的精準度，把這個演算法融合電腦視覺資料後即可以使無人空拍機繪製出山川地貌、運用潛水艇就可以畫出海床的地圖。
當人工智慧的演算法可以把導航地圖及路線規畫融合車輛控制系統的那刻起，也開啟了無人駕駛的篇章。
本書內容引領讀者思索，當人工智慧協助我們發展實現「零阻力個人移動」的時候，代表著這項科技也擁有了大量的資料、包含了個人移動習性、城市的車流、人流動態，還有高解析度感知器所記錄下來的乘客特徵等等。不間斷學習的人工智慧軟體自動分析判斷你我的衣著、年齡、性別、生活行為模式。
知道乘客的習性將會主動帶來新的服務、管理、商業與行銷模式，例如利用對城市車流量的分析、搭配人潮的移動就能重新訂定道路的使用價格；提供「對客戶胃口」的建議，帶你去可以拿折扣的餐廳；主動告知乘客在不趕時間的旅程中如果願意跟其他人共乘一輛車就可以為你解省荷包。這一切看似充滿驚喜的新服務與新商業模式即將因為高度人工智慧走入我們生活。
然而從反面思考，擁有了這些資料的部門機構、企業公司也等於掌握了你我的「隱私」，這些資料儲存了我們個人的「獨特性」，甚至可以說代表了我們作為存在的個體、我們的生命。
會被機器用來「分析思考」的、被機關掌握的「我們資料」，既可以增進我們生活的便利，也可以變成監控你我的利器，因此資料隱私如同電車軌道上的人命選擇，是無人駕駛車輛及其背後的人工智慧科技發展過程必須面對和處理的道德難題之一。
人類文明史上每一項科技的重大發明或是社會制度的改變，為何稱是一場「典範轉移」? 亦即：一人有得，一人有失。
自動駕駛的高安全性能夠減少95%的車禍發生、也省下大量的通勤運輸時間。車禍減少帶來的正面利益可聯想的是拯救了上百萬日常交通因為人類駕駛失誤（或甚至犯罪）而可能損失的生命、經濟上也因為交通意外和傷害減少，可減少受因為傷害待在醫院不能工作的損失。
然而正面利益背後，也勢必將面對傳統駕駛體系的司機等人類勞動機會的被剝削，甚至會損失原有的交通支援系統商業機會，例如平時提供道路救援、急診醫療、車禍律師、保險業務到器官捐贈體系。
這些龐大產業鏈將因為需求降低而遭受衝擊，如同1940年代的「創造性破壞」經濟學理論描述顛覆式科技出現後的產業重新建構過程：科技摧毀了舊產業時、就會誕生下個新產業。
無人駕駛的字義比較容易聯想、相關的產業衝擊也應該可以預先準備，但是其背後的人工智慧科技牽涉的龐大關連產業鏈商機和社會系統衝擊，就像是冰山底下的體積難以估計，亟待具有豐富想像力的科學家、社會學家及你我一起來努力！
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