異想不到的自駕車領導者，微軟「高效雲計算」成不可或缺夥伴

提到自動駕駛汽車，人們第一個想到的可能是傳統汽車大廠，例如：豐田、賓士、奧迪等，或是以共享為出發點的手機叫車服務企業Uber、Lyft 等，但其實近年轉型雲計算的微軟也早已布局自動駕駛汽車領域且成績斐然，微軟的Azure 雲平台不只提供大量存儲空間、高速運算能力，再加上內置的AI解決方案，可以提高自動駕駛汽車軟體的智能化程度，因而吸引許多企業選擇採用微軟解決方案進軍自動駕駛汽車市場。

在2017 年國際消費性電子展（CES）上，半導體大廠恩智浦（NXP）便選擇與微軟合作展示自動駕駛汽車。其中，恩智浦晶元負責處理車對車（V2V）、車對基礎設施（V2I）的安全通信，而微軟則應用Azure 雲平台，搜集雷達、攝影機、以及激光雷達（Lidar）等感測器數據，據此分析交通狀況和行人密度，並即時反饋給駕駛，同時還結合AI 技術來提高駕駛的人身安全，並打造個性化自動駕駛汽車體驗。

微軟Azure 如何協助自動駕駛汽車系統企業進行開發

恩智浦與微軟的合作，還只是在概念展示階段，歐洲FEV Europe GmbH 集團則將合作拉高到商品化階段，FEV 結合微軟Azure 的AI 解決方案，開發出適用於先進駕駛輔助系統（ADAS）的標籤工具Annotation Tool，並在2018 年CES 展上公開亮相。

ADAS 是自動駕駛汽車順利上路的重要關鍵，而標籤則是ADAS 的基礎，ADAS 必須從車輛數據中去識別物體，例如：移動中或靜止不動的汽車、腳踏車、行人…等，並粘貼標籤，才能執行後續的信息分析、危險預警等服務。由於一輛汽車上通常會有 2 個或以上的攝影機，再加上其他感測器所搜集到的數據，龐大的數據量，導致 ADAS 軟體開發工程師得花費很多時間來創建標籤資料庫。

為了提高貼標的效率與正確度，FEV 推出內置標籤資料庫的工具Annotation Tool，資料庫內有道路上經常會看到的物體，同時應用微軟Azure 雲計算上的Nvidia GPU 集群圖像處理進行運算，使得傳統要在本地端花費數小時、由工程師手動貼標的作業，現在可以在數據上傳後由雲中的FEV 軟體自動完成比對，無論何種規模的標籤任務都可以在短時間內完成。

LG 宣布微軟策略合作！共同開發先進自動駕駛汽車系統

除了FEV 之外，韓國電子大廠LG 也看中微軟AI 與雲平台的技術，在今（2019）年初舉辦的記者會上，LG 宣布將與微軟合作共同進行自動駕駛汽車軟體開發工作。

根據LG 規劃，未來除了在Azure 平台上開發、測試自動駕駛汽車演算法之外，還會應用Azure Data Box服務，讓自動駕駛汽車感測器所搜集到的數據可以自動上傳雲計算，並存放在特定資料庫，幫助自動駕駛汽車軟體變得更加智能化，以往LG 自動駕駛平台要行駛一整天才能理解的城市道路及交通模式，如今只要幾分鐘就可以分析完成。

此外，LG 也計劃將Azure 的AI 解決方案結合先進駕駛輔助系統、疲勞駕駛偵測系統（DSM）、多用途前向攝影機上，讓人工智慧教導LG 軟體區分行人與物體、學習路上其他車輛的駕駛模式等。由於微軟 AI 服務已經內置語音助理組件（Virtual Assistant Solution Accelerator），因此 LG 也規劃結合車載影音系統，讓駕駛可以用聲控的方式去搜索附近餐廳、了解交渠道況、播放喜歡的歌曲等。

自動駕駛汽車AI 的應用難處：為什麼微軟AI 能用在自動駕駛汽車上並不容易

人工智慧的發展早在1950 年代就開始，隨著計算機運算能力越來越強大，AI 技術也跟著進化，從最開始只有演算法，到後來以專家知識為基礎、用來解決特定問題的專家系統，再到現今的機器學習，通過大量學習數據，讓計算功能夠像人腦一樣識別聲音及圖片，根據當下遇到的問題即時做出判斷。

這種技術上的變革，讓AI 應用越來越多樣化，而自動駕駛汽車則是AI 應用的終極挑戰，因為現實中的交通環境其實非常混亂複雜且多變，再加上不同國家的交通環境也有很大的差異，像是機車、腳踏車、汽車、公共汽車/遊覽車混雜行駛在馬路上，而東南亞某些國家的馬路則如同螞蟻雄兵般擠滿了機車。

在此情況下，一般演算法無法處理複雜且大量的交通數據，必須靠著類神經網路模仿人腦構造，才能快速處理，除了技術難度高，自動駕駛汽車AI 應用還講求運算速度和數據傳輸效率，因為自動駕駛汽車在道路上行駛時，無論遇到何種情況，計算機都必須快速識別並做出決策，否則很可能會發生交通事故，嚴重一點還會危及人命，而微軟能夠吸引如此多企業在自動駕駛汽車領域上合作，顯見其在Azure 雲平台上的服務能量與人工智慧解決方案，能夠滿足自動駕駛汽車AI應用的各種需求。

以往提到微軟雲計算應用，大多集中在企業IT 類，像是數據存儲、零售數據分析、客服機器人…等，隨著技術成熟，微軟雲計算應用早已延伸至自動駕駛汽車領域，構建出比一般想像中更廣更寬的雲計算應用範疇。

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