AI駕駛新浪潮──引爆交通運輸的變革
技術演進×產業全景×發展趨勢
從感測、運算到智慧決策，
完整剖析自動駕駛技術的研發脈絡與應用挑戰
▎尖端技術與背景
本書以業界自動駕駛技術研發流程為主線，結合理論與實務，深入解析自動駕駛的原理、架構與應用場景。序言與前言部分指出，人工智慧的發展已使機器具備部分思考與決策能力，其中自動駕駛是交通領域的重大突破，將改變城市結構、移動模式與社會形態。書中強調，自動駕駛不僅影響汽車產業，也將牽動雲端運算、5G/6G通訊、智慧城市等多個領域。為降低初學者進入AI領域的門檻，作者以智慧小車與模擬車道沙盤作為教學實驗平臺，讓讀者在動手實作中掌握從「看車」到「玩車」的全流程知識。
▎技術基礎與研發流程
書中首先系統介紹自動駕駛的概念、分級標準（NHTSA與SAE J3016）、產業現況與核心技術挑戰。自動駕駛的實現需具備感測、感知、決策與執行四大功能，並涵蓋資訊採集、傳輸、辨識、決策及輸出等關鍵環節。作者詳細拆解業界研發流程：從路測規劃、測試車改裝、資料採集與上傳、數據淨化與標註，到演算法訓練、虛擬模擬、硬體驗證、道路測試與量產。技術面除需克服算力不足、感測器成熟度、軟體架構轉型等問題，也涉及高精地圖「鮮度」、長尾情境測試等挑戰。
▎人工智慧在自動駕駛中的應用
本書深入闡述AI特別是深度學習在自動駕駛中的角色，包括監督學習、無監督學習與強化學習等方法。透過模仿學習與逆強化學習，自動駕駛系統可從人類駕駛行為中學習，並在未知環境下做出合理決策。作者強調，現有多數自動駕駛系統採用模組化設計與端到端模型相結合的方式，以平衡效能最佳化與系統可維護性。同時也介紹了環境感知、智慧運輸、路徑規劃、軌跡預測與精準控制等AI應用實例，並結合智慧小車作為教學案例，幫助讀者理解抽象演算法如何應用於實體車輛。
▎社會影響與未來展望
除了技術層面，本書亦探討自動駕駛的非技術挑戰，如交通事故責任歸屬、車輛物權變化、AI倫理、資訊不全決策風險及社會接受度等議題。作者提醒，自動駕駛的普及需在法律、政策、產業鏈合作與大眾認知等方面達成平衡。書末以「開放性思考」的方式，鼓勵讀者思考自動駕駛的產業機遇、人才培養方向、普及策略與城市管理挑戰。全書結構環環相扣，既提供系統化的知識框架，又保留了實驗與創新的空間，適合作為教學教材、研發參考與產業入門指南。
【本書特色】：
本書以自動駕駛技術研發流程為主線，結合理論解析與實例探討，讓讀者從零開始掌握AI在交通領域的應用。內容涵蓋感測、感知、決策、執行等核心技術，並深入介紹資料採集、模型訓練、模擬驗證到量產部署的全流程。兼顧技術深度與教學易用性，更探討法律、倫理與社會影響，全面呈現自動駕駛的挑戰與機遇。
技術演進×產業全景×發展趨勢
從感測、運算到智慧決策，
完整剖析自動駕駛技術的研發脈絡與應用挑戰
▎尖端技術與背景
本書以業界自動駕駛技術研發流程為主線，結合理論與實務，深入解析自動駕駛的原理、架構與應用場景。序言與前言部分指出，人工智慧的發展已使機器具備部分思考與決策能力，其中自動駕駛是交通領域的重大突破，將改變城市結構、移動模式與社會形態。書中強調，自動駕駛不僅影響汽車產業，也將牽動雲端運算、5G/6G通訊、智慧城市等多個領域。為降低初學者進入AI領域的門檻，作者以智慧小車與模擬車道沙盤作為教學實驗平臺，讓讀者在動手實作中掌握從「看車」到「玩車」的全流程知識。
▎技術基礎與研發流程
書中首先系統介紹自動駕駛的概念、分級標準（NHTSA與SAE J3016）、產業現況與核心技術挑戰。自動駕駛的實現需具備感測、感知、決策與執行四大功能，並涵蓋資訊採集、傳輸、辨識、決策及輸出等關鍵環節。作者詳細拆解業界研發流程：從路測規劃、測試車改裝、資料採集與上傳、數據淨化與標註，到演算法訓練、虛擬模擬、硬體驗證、道路測試與量產。技術面除需克服算力不足、感測器成熟度、軟體架構轉型等問題，也涉及高精地圖「鮮度」、長尾情境測試等挑戰。
▎人工智慧在自動駕駛中的應用
本書深入闡述AI特別是深度學習在自動駕駛中的角色，包括監督學習、無監督學習與強化學習等方法。透過模仿學習與逆強化學習，自動駕駛系統可從人類駕駛行為中學習，並在未知環境下做出合理決策。作者強調，現有多數自動駕駛系統採用模組化設計與端到端模型相結合的方式，以平衡效能最佳化與系統可維護性。同時也介紹了環境感知、智慧運輸、路徑規劃、軌跡預測與精準控制等AI應用實例，並結合智慧小車作為教學案例，幫助讀者理解抽象演算法如何應用於實體車輛。
▎社會影響與未來展望
除了技術層面，本書亦探討自動駕駛的非技術挑戰，如交通事故責任歸屬、車輛物權變化、AI倫理、資訊不全決策風險及社會接受度等議題。作者提醒，自動駕駛的普及需在法律、政策、產業鏈合作與大眾認知等方面達成平衡。書末以「開放性思考」的方式，鼓勵讀者思考自動駕駛的產業機遇、人才培養方向、普及策略與城市管理挑戰。全書結構環環相扣，既提供系統化的知識框架，又保留了實驗與創新的空間，適合作為教學教材、研發參考與產業入門指南。
【本書特色】：
本書以自動駕駛技術研發流程為主線，結合理論解析與實例探討，讓讀者從零開始掌握AI在交通領域的應用。內容涵蓋感測、感知、決策、執行等核心技術，並深入介紹資料採集、模型訓練、模擬驗證到量產部署的全流程。兼顧技術深度與教學易用性，更探討法律、倫理與社會影響，全面呈現自動駕駛的挑戰與機遇。
