交大教授郭峻因結合AI人工智慧與自駕車開發出「嵌入式AI物件辨識系統」，包括高效率的自動化標記，可偵測200公尺外車輛，還能預測後方車輛3秒內是否超車，已獲28家廠商合作。
AI時代來臨，自駕車更是AI人工智慧技術的重要應用領域，預估2025年全球自駕車相關產值上看420億美元。科技部上午舉行「自駕車智慧之眼深耕八年有成，嵌入式AI物件辨識系統技術領先國際」研究成果發表記者會。
交通大學電子研究所教授郭峻因表示，團隊藉由分析影像實現自駕車進階駕駛輔助系統(ADAS)，成功開發嵌入式電腦視覺深度學習技術，透過快速自動化標記工具，產生大量AI人工智慧學習的資料庫，搭配團隊開發的即時軟體演算法，降低了AI電腦視覺所需的運算平台成本，且無需昂貴的GPU（繪圖處理器）運算平台。
他說，AI可以替人類分析與辨識影像內的各式物件，但必須先有「工人智慧」，要有人去一一標記各種物件，建構足夠的資料庫。
而郭峻因團隊開發出全世界第一套快速視訊資料自動化標記工具（ezLabel 2.0），用來標記並提供AI學習的資料，標記效率超過目前現有手動資料標記工具達10到15倍以上，並獲得於AUDI奧迪汽車所主辦的第一屆台灣AUDI Innovation Award兩項大獎，國內已有多家廠商進行試用。
郭峻因表示，團隊已經建置超過1500萬筆適合台灣地區的自駕車影像資料庫，有助於開發適合台灣地區的AI自駕車物件辨識技術，今年預計要達到3000萬筆資料。而台灣擁有國外相當缺乏的機車資料庫，他認為台灣要發展自駕車產業，掌握圖資是關鍵。
郭峻因團隊開發出最遠可偵測超過200公尺外車輛的嵌入式深度學習演算法，超越現階段文獻標竿演算法（YOLO v2）的4倍，且準確度更高，適用於各種天候，非常適合自駕車應用。
此外，團隊還首創深度學習行為預測技術，開發全球首見可預測後方車輛（汽車或機車）3秒內是否超車，作為車輛駕駛人第3隻眼睛，守護行車安全。
郭峻因表示，團隊所產出的嵌入式AI自駕車快速資料標記工具、自駕車圖資、物件偵測與行為預測深度學習技術的產業應用潛力龐大，目前合作廠商已達28家，未來潛在的合作廠商包含AI晶片公司、車電系統公司與自駕車圖資公司等。
他說，嵌入式AI系統除了應用在自駕車，對於未來智慧城市、交通的應用非常廣，只要有照相攝影的地方，都可以導入，像大家常用的掃地機器人也有裝鏡頭來辨識前方物體，他笑稱，「擁抱嵌入式AI，才會發大財。」（中央社）
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