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現今在實現AI（人工智慧）與真實世界互動的技術中，自動駕駛是其中的一大發展方向。科技巨頭如輝達（NVIDIA）、特斯拉等競相努力讓AI能接管更多的車輛操作，終極目標是讓車輛能擁有完整的判斷能力，如同人類駕駛能開車載乘客到任何地方。
我們離車輛完全自主行動的願景還有多遠？有機會在台灣坐到無人駕駛的計程車和公車嗎？在自動駕駛車輛的領域中，有哪些供應鏈角色是應該認識的？經濟日報帶您一起來了解。
一、自駕車等級怎麼分？從輔助到完全取代人類
在美國汽車工程師協會（SAE）對於自動駕駛車輛的自動化等級分類中，分為0到5的六個等級，從Level 0的無自動化裝置，到Level 5可完全取代人類司機。其中自駕車的自動化程度大致可如下劃分：
Level 0：車輛能為駕駛人提供一些提示的警示音或燈號，系統無法介入車輛的操控或只能瞬間制動。
Level 1、2：車輛能在駕駛人駕駛車輛時，進行輔助性質的操控，如與前車維持一定距離，或維持車輛在車道中行駛等。能執行單純的駕駛任務，但對周圍環境的認知能力較少，只能作為人類正常駕駛行為中的補充作用。特斯拉電動車配備的最高等級自駕功能FSD（Full Self-Driving）即標註為Level 2。
Level 3：車輛完全自行操控，駕駛人只須待在方向盤前，在自駕系統無法應對的特殊情況發生時，隨時接手應對即可。
Level 4：車輛不再配備人類駕駛，以及用於操控的方向盤和煞車、油門等，可以在一個劃定範圍的穩定環境中，完全自行運作。這一等級是無人計程車能夠用作商業車隊運營的指標，如Waymo無人計程車。
Level 5：車輛不但不須人類駕駛操作，也不受到特定使用範圍的限制，可以依自身所處環境，做出適當的判斷而運作。Level 5的車輛是目前自駕車行業假定的最終目標，要達到的是自駕系統可以完全等同甚至超越一般的人類駕駛，並且對周圍的環境有高度精確的感測和認知能力。
二、自駕車感測兩大陣營：純視覺 vs. 多感測融合
當前自駕車感測外界的方式，可以分為主流的多種感測器配合和輝達的純視覺感測兩種路線。
以Waymo為代表的大多數自駕車，以高解析度地圖、光達（LiDAR）、雷達與攝影機等多種感測方案，結合內在神經網路來分析、統整出外界的情況並做出決策。其以多種偵測管道創造出「安全冗餘」，防止單一方面的盲點。
特斯拉的自駕系統則反其道而行，採用純視覺的發展方向，只用攝影機傳來的影像分析外界環境。
三、輝達自駕決策平台進化：補足剩餘1％的極端情況
在自駕車負責做決策的AI（人工智慧）方面，輝達在2026 CES展上發表了將導入賓士CLA系列車款的Alpamayo自動駕駛平台，訂定自動駕駛等級為Level 2++。
Alpamayo能夠評估行駛場景的各種發展可能，補足除了99％日常狀況之外的1％特殊狀況。在決策模型上，Alpamayo採用雙軌模式，平時使用Alpamayo的主系統，遇到風險較高的情況時自動切換到保守模式。
與許多AI服務不同的是，Alpamayo在做出操控時的邏輯鏈都會保存下來，提供監管機構和工程端能夠參考評估，不再是AI的「黑箱決策」。（延伸閱讀：黃仁勳：機器人的 GPT 時代來臨 首款 L2++自駕車平台導入賓士 CLA 首季上路）
四、無人計程車難落地？台灣自駕公車上路實驗
無人計程車被視為自動駕駛中自主程度最高的應用，能在限定區域內完成全程載客服務。以Waymo為代表的業者，已在歐美城市建立具規模的商業營運模式。
然而，台灣因機車密度高、交通行為複雜，對自駕系統的要求更為嚴苛，使無人計程車直接落地的門檻明顯高於歐美與大陸城市。
相較之下，政府選擇以「自駕公車」作為切入點。台北市政府已配合輝達台灣總部進駐北士科，規劃於北士科至芝山捷運站等路段建置自駕公車測試場域，目標在2029年配合國際智慧運輸世界大會（ITS）展示應用成果。（延伸閱讀：輝達效應！北市府擬在北士科推自駕公車 盼2029年商轉營運）
五、車用晶片、光達背後的關鍵推手 台廠已插旗自駕車供應鏈
台灣企業憑藉在 AI 伺服器與半導體的優勢，已成為全球自駕車生態系不可或缺的夥伴。
系統整合與代工：鴻海（2317）與NVIDIA、Uber、Stellantis合作開發L4 Robotaxi。提供高效能運算（HPC）與感測器集成。
智慧座艙晶片：聯發科（2454）與NVIDIA合作開發旗艦座艙平台C-X1，採用3奈米製程，整合 Blackwell GPU提供強大AI算力。
AI 訓練伺服器：緯創（3231）供應訓練自駕AI所需的AI伺服器主機板，受惠於特斯拉等大廠對算力的龐大需求。
光學感測模組：亞光（3019）、佳能（2374）供應關鍵的車載鏡頭。亞光主攻歐美及特斯拉市場；佳能轉型提供360度商務影像與AI整合方案。
光達與感測元件：穩懋（3105）、宏捷科（8086）供應光達（LiDAR）與感測器相關化合物半導體元件。
電力與機械傳動：貿聯-KY（3665）供應電動車線束與充電站纜線；和大（1536）則提供電動車用的減速齒輪箱。
AI 視覺應用：所羅門（2359）輝達長期夥伴，透過AI 3D視覺技術協助機器人與自駕系統在複雜環境中的目標辨識。
無人駕駛的核心不僅是車輛自動行駛，而是結合感測、運算與決策的完整系統工程。從多感測融合或純視覺路線，到高效能AI推論平台與可解釋決策模型，技術門檻仍在快速演進中。無人計程車成為驗證這些技術成熟度的最佳場域，也將持續推動自駕車從輔助駕駛走向高度自動化。
（資料來源：編譯黃淑玲、記者陳昱翔、蕭君暉、鐘惠玲、洪子凱、簡永祥；AI協作）
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