去年9月，台北夜間的信義路公車專用道上，突然多了一台「幽靈馬車」，藍色的外觀在漆黑的夜裡緩慢行駛，這正是實驗中的「自駕巴士」。這案子不但在實驗上有所突破，更是獲得今年智慧城市展中的創新應用獎！跑了3個多月，台北自駕巴士的營運狀況如何？ 

「過去廠商都在實驗環境運作，上路後才發現許多困難，」台北市資訊局局長呂新科說，「台北市信義路公車專用道自駕巴士創新實驗計畫」這案子市府不需要花錢，而是給予行政層面的協助，幫忙廠商突破法規的限制跟各個局處的溝通協調。

截至2020年12月底，自駕巴士已累積2385人次搭乘，共開出734班次，行駛1316公里。目前時速保持在緩慢的20公里，今年目標要提速至每小時40公里。

圖／夜間自駕公車路線圖。台灣智慧駕駛公司提供

「開的慢是為確保安全，避免民眾發生意外，」交通局科長鐘惠存說，原先該項計畫將實施到二月底，正在向交通部申請，希望該項計畫可以再展延一年。

最難的實驗方案，開放真實場域讓廠商「練兵」 

起初，自駕巴士相當「敏感」，容易因一點風吹草動就停頓，有時還須仰賴人工介入、調整駕駛。鐘惠存坦言，現在自駕巴士仍有民眾反應行駛速度很慢，卡頓的情形仍有時存在。

呂新科補充，其實自駕巴士的開發難度外界難以想像，「這是台北市200多個POC案（政府和企業協力）中，難度最高的一個！」

「比如前方路口有異狀，可以提早100公尺回饋資料，反應時間夠長就可以緩慢減速，但如果今天車子速度提昇，電腦的反應時間是不是就減少了？」呂新科指出，自駕巴士檢測環境的技術需要仰賴5G，「4G還是會有資料延遲的問題，因此遠傳給予5G支援，同時驗證5G是否能應用在自駕車領域。」

圖／自駕車上的AI系統。

「演算法成熟，自駕巴士才能發展起來，」自駕巴士實際上路，才發現許多過去在單純環境實驗無法想像的特殊狀況，「比如樹葉的陰影會影響偵測，或有些車道誤闖、前方號誌秒速判讀錯誤的情況，而讓自駕巴士變化車道，判定範圍數據就要重新累積。」

呂新科解釋，這都是單純實驗環境中無法得知的情況，「就連TESLA的自駕車都有重大事故發生。像是撞山的事件，那代表什麼？代表那個情境不在他電腦判讀的案例裡面，AI判斷那裡沒東西就撞上去了，」因此相關經驗的累積，對自駕巴士來說至關重要。