因为疫情关系，导致Uber业绩下滑达80%，其中大众减少出门是主要原因，即使大众愿意出门，也不敢搭乘Uber，担心司机接触其他生病乘客而被病毒感染，并继续传染给下一位乘客。此时不免想到，若自动驾驶汽车若能上路，在车上没有司机的状况下，或许乘客可以消除这样的疑虑，Uber的业绩说不定还能逆势增长。
事实上，自动驾驶汽车的发展不曾停滞，去年七月，软银对通用底下的自动驾驶汽车公司Cruise进行22.5亿美元的投资，而今年三月，Google旗下的自动驾驶汽车公司Waymo从外部投资人取得22.5亿美元的资金；再从自动驾驶汽车道路测试进度来看，根据加州车辆管理局（California Department of Motor Vehicles）2019年的自动驾驶汽车道路测试报告显示，Cruise与Waymo的自动驾驶汽车行驶都超过100万公里，其极低的自驾解除率（Disengagement）相较于2018年有更佳的表现。
综观来看，从投资人对自动驾驶汽车发展的信心，以及自动驾驶汽车领头羊Cruise和Waymo的持续推进，似乎自动驾驶汽车的商业化出现一线曙光，期待看到自动驾驶汽车在路上满街跑的景象不再是遥不可及。
自动驾驶汽车的技术大部分是附加在传统车厂的车辆上，比方说，Waymo新一代自动驾驶汽车与Jaguar合作，将自动驾驶汽车系统导入Jaguar电动汽车I-Pace进行测试。自动驾驶汽车为了取代人类驾驶而集成许多现有车辆没有的功能，这就需要多方的产品与技术投入，就如同Waymo的首席执行官John Krafcik提到：“Waymo能够完成现阶段任务，是来自于与许多伙伴的共同合作与增长”。所谓共同合作涉及哪些技术领域以及有哪些玩家参与，我想通过简单的专利信息调查，或许可以给我们答案。
传感技术与人工智能结合，帮助自动驾驶汽车做决定
世博科技一共调查约8,000件与自动驾驶汽车相关的美国专利，初步观察许多专利都和系统及软件有关，其中传感技术结合人工智能（AI）是自动驾驶的核心，自动驾驶汽车需通过AI来分析即时的传感信息提升决策的可靠性，尤其当自动驾驶汽车行驶在道路状况不明的区域、特殊时段或季节时，若只依靠原始存储在车辆中或从云计算定期更新的路况资料是不足够的，更好的方法是通过多个传感器，包括激光雷达（LiDAR）、图片传感器（Image Sensor）、毫米波雷达（Radar）、超音波（Ultrasonic）等，在车辆行驶间即时搜集动态资料，让AI可以同步使用资料描绘周围环境，并经演算后向自动驾驶汽车提供行驶建议与决策方向，以提高自动驾驶自主性与安全性。
若以Waymo的专利技术为例，其中包括针对周边物体行为的预测来模拟车辆移动、预先对驾驶开车模式的分析学习，以及预测何时该把控制权交还给驾驶来处理紧急情况等。就好比今天自动驾驶汽车在台北市与高雄市上路，两个城市的驾驶开车习惯不同、行人走路节奏不同、对号志灯理解不同等，自动驾驶汽车必须于行驶中不断搜集资料，并自我学习来适应当下环境。
新一代通信系统的加持，让自动驾驶汽车联网更具可靠性
除了车上的传感技术及AI集成进化外，专利技术的演进也显示出新一代的通信系统扮演重要角色。早期采用全球定位系统（GPS），但GPS的定位不够精确，导致车辆位置错误，或卫星配置的变化对更新频率较低的GPS造成延迟。从近几年的通信专利来看，通过3G及4G，或Wi-Fi与蓝牙等通信系统，车辆已经可和周围的物体联系，但仍有延迟通信及周围环境信息缺乏的问题，尤其是在紧急情况下，仍然无法有即时性的资料处理和交换。
为了解决上述问题，自动驾驶汽车将需要一个更可靠的通信系统来完成低延迟通信和大带宽数据传输，例如，当多辆车同时行经一个路口时，各车辆即时共享其传感器及分析资料，借由资料的互相传递可以让多辆车自动安排通过路口的行驶顺序。这个通信系统会随着通信技术标准的发展变得越来越成熟，其中包括IEEE 802.11p的专用短距离通信（DSRC），或现阶段标准制定组织第三代合作伙伴计划（3GPP）制定的5G通信标准，都能为所谓车联网（Vehicle to Everything, V2X）铺路，而那些协助开发通信产品技术的企业（例如高通、三星、夏普、华为）将是未来车联网领域的重要推手。
传统车厂与ICT公司相辅相成，引领自动驾驶汽车进入市场
进一步观察专利数量排名前30名的公司（参考下图一），其中Waymo拥有512件专利（6.56%），位居第一。Cruise（3.87%）和福特（2.79%）分别排名第二和第三。丰田（2.71%）和本田（1.52%）则是第四和第五，随后是IBM（1.51%），波音（1.37%）和Here Global（1.31%）等，资料显示除了传统车厂拥有自动驾驶汽车相关专利，而其他产业（如信息平台、电子零部件和机器人等）的企业也申请了大量专利。
《图一》自动驾驶汽车相关企业与专利数量
传统车厂花了多年时间研制Level 1和Level 2的自驾辅助系统（美国汽车工程师协会定义自驾等级从Level 0至Level 5，参考下表一），例如丰田的Toyota Safety Sense、福特的Co-pilot 360、大众的IQ.Drive等，但是要提升到Level 3以上，存在着更大的门槛，Level 3的自动驾驶汽车在某些场景已经不需要驾驶操控，除非系统认为需要驾驶介入时才会切换给驾驶控制。
为了达到Level 3以上，传统车厂若判断跨越门槛难度高，与其消耗庞大资源重新做起，不如投资具有技术底子的公司或进行共同研发，传统车厂借由与ICT（信息及通信科技）公司的合作，将各种ICT技术集成到自动驾驶汽车中。举几个例子，通用汽车收购Cruise Automation加速自动驾驶汽车研发；福特收购SAIPS年取得自动驾驶机器学习和视觉技术，并投资Argo AI将福特的自动驾驶汽车与机器人技术相结合；Tesla著名的自动驾驶控制系统“Autopilot”最初也是与以色列公司Mobileye合作开发的。
《表一》自动驾驶分级
从自动驾驶汽车专利涉及的产品技术来看，系统与软件技术在自动驾驶汽车发展过程展现高度价值，台湾企业若以ICT或AI这块切入是有机会的。建议不论从自动驾驶汽车产业链的哪个等级切入，都可以事先调查专利信息，方能掌握技术发展轨迹及竞争者专利布局，不仅加速研发，避免资源浪费，也能降低侵权风险。另一方面，拥有高品质与价值的知识产权仍是未来企业持续争取与大厂合作的关键点，因此必须思考如何强化自身专利组合，以确保当自动驾驶汽车大举进入市场时能有更多谈判筹码与运营获益。