創立于 2014 年，承攬＂無人車＂軟件開發及車輛硬件制造業務、標榜＂零事故＂的 EasyMile，對＂自駕車＂與＂無人車＂給予開宗明義。
自駕車 vs. 無人車
EasyMile 日本／南韓／臺灣區營銷總監 Jean-marc DESVAUX 陳述自駕車 (Self-Driving) 的特色是：有方向盤、Level 2 等級、最終由駕駛人決策、可行駛于所有道路，只須法規認可 (Homologation)；但無人車 (Driverless) 沒有方向盤設置、至少 Level 4 起跳、由安全操作員或行控中心決策，主要用于最初和最后一英里的接駁或可控環境中，需正式認證 (Certification)。迄今，EasyMile 在 25 個國家有超過 230 個開發案，所研發的全人工智能 (AI) 無人駕駛的 EZ10 小巴已在 14 個國家、50 個據點運行，全球達 100 輛，逾 32 萬運輸人次，累積里程達 25 萬公里，2017 年更吸引法國鐵路建設公司 Alstom 投資 1,400 萬歐元。
EasyMile 日本／南韓／臺灣區營銷總監 Jean-marc DESVAUX 陳述自駕車 (Self-Driving) 的特色是：有方向盤、Level 2 等級、最終由駕駛人決策、可行駛于所有道路，只須法規認可 (Homologation)；但無人車 (Driverless) 沒有方向盤設置、至少 Level 4 起跳、由安全操作員或行控中心決策，主要用于最初和最后一英里的接駁或可控環境中，需正式認證 (Certification)。迄今，EasyMile 在 25 個國家有超過 230 個開發案，所研發的全人工智能 (AI) 無人駕駛的 EZ10 小巴已在 14 個國家、50 個據點運行，全球達 100 輛，逾 32 萬運輸人次，累積里程達 25 萬公里，2017 年更吸引法國鐵路建設公司 Alstom 投資 1,400 萬歐元。
照片人物：EasyMile 日本／南韓／臺灣區營銷總監 Jean-marc DESVAUX
DESVAUX 說明，無人車系統有三大面向：1.行控中心——監督車輛效能和安全，確保與用戶的通信，如：攝影機、對講機等；2.任務及車隊管理——車輛調度、定義任務，如：隨需、共享搭乘、出車模式等；3.數據報告和統計——收集關于車輛使用型態和效能的信息。EZ10 無人接駁小巴可行駛于封閉區域、市區、郊區或鄉村，旨在解決共享運輸最初和最后一英里，無論是戶外或室內。總公司位于法國圖魯茲 (Toulouse) 的 EasyMile，已將技術導入歐霸 (IVECO)、阿爾斯通 (Alstom) 及法國專業機場地勤設備制造商龍頭 TLD 集團。
封閉區域／私有站點可縮短頭尾距離、速度不快、車流不多、使用者和駕駛人皆有意識，典型案例是 TLD 集團，其主要工廠本身就是個開放式展場，以拖車 (tow tractor) 負責廠內員工運輸并展示無人車技術。場域環境是：從工廠到食堂單程約 700 公尺，行人居多、有部分單車及少數機動載具。有操作員最高時速為 3.5 英里、完全無人時約 3 英里。該計劃于 2018 年 6 月底開始建置，經過認證后進行站點分析并出具評估報告，在 10 月底建立行控中心后上線。隨后，設定驗證準則及員工通勤計劃，在 11 月 7 日正式啟用。
實施無人駕駛的先決條件
初期還有遠程操作，如今已進入無人操控狀態，只有位于 EasyMile 法國總部、受到完整訓練的監督員 (Supervisor) 全程遠程監控，每天例行發布行車任務并確保與乘客通信的順暢。目前有 50% 的 TLD 工廠員工每天使用無人駕駛接駁車，且這個比例并沒有因操作員的消失而改變，證明 EasyMile 是安全、可靠的服務，員工反應都十分正面，在大熱天時尤其歡迎這樣的接駁。DESVAUX 強調撤掉操作員有兩大先決條件：1.做好站點評估，減少不必要措施；2.設定關鍵績效指標 (KPI)，供審核之用。第二點尤為重要。
初期還有遠程操作，如今已進入無人操控狀態，只有位于 EasyMile 法國總部、受到完整訓練的監督員 (Supervisor) 全程遠程監控，每天例行發布行車任務并確保與乘客通信的順暢。目前有 50% 的 TLD 工廠員工每天使用無人駕駛接駁車，且這個比例并沒有因操作員的消失而改變，證明 EasyMile 是安全、可靠的服務，員工反應都十分正面，在大熱天時尤其歡迎這樣的接駁。DESVAUX 強調撤掉操作員有兩大先決條件：1.做好站點評估，減少不必要措施；2.設定關鍵績效指標 (KPI)，供審核之用。第二點尤為重要。
圖1：在 TLD 集團的 Sorigny 工廠，EZ10 班車將員工帶到自助餐廳，于每天 11:20～13:30 用餐時段行駛，每周往返四天
資料來源：https://easymile.com/another-milestone-for-easymile-the-first-fully-driverless-service-of-our-ez10-driverless-shuttle/
例如，由 EasyMile 工程師全權負責驗證、不得有不明緊急煞停、緊急停止操作每小時須＜0.1 次、基于風險考慮不能由操作員緊急煞停、使用者不得做出可能釀成意外的危險行為……。DESVAUX 統整無操作員的關鍵成功因素是：1.在車流有限的封閉私有站點實施；2.限制與其他車輛的互動；3.訂立 KPI；4.逐步完善流程；5.整段路程已做好區域劃分并擁有良好的 4G 覆蓋率；6.自動停煞；7.全面通信；8.遵守乘車規則。EasyMile 在德國、新加坡、澳洲、日本和中國皆有據點，在新加坡和美國也設有辦公室，中東地區及日本另有配合的經銷商。
日本亦十分熱衷于無人車發展。豐田通商 (Toyota Tsusho) 次世代移動電子事業部門自動駕駛群總監奧野潤介紹，日本有 13 個無人車示范場域 (當中有 6 個皆有 Toyota 的參與)——9 個是提供人們＂最后一英里＂運輸，4 個是機場接駁；前者結合毫米波雷達、LTE 和 GPS 補足車站到家的動線，后者不僅可解決駕駛不足問題，航空公司亦可省下大量成本，且可為重量級貴賓提供彈性運輸服務。豐田通商還展開＂Truck Platooning＂自動駕駛卡車項目，藉由協同式自適應巡航控制系統 (CACC) 及 V2V 通信技術驅動卡車車隊在 10 公尺以內互相跟隨。
照片人物：豐田通商 (Toyota Tsusho) 次世代移動電子事業部門自動駕駛群總監奧野潤
＂MaaS＂主心骨：智能運輸系統
豐田通商認為這對運輸部門極有潛力，有助于改善交通安全、燃油成本和二氧化碳排放，并順暢車流、提升基礎設施能力。因此，還參與新加坡國際港務集團 (PSA) 與運輸部門主導的＂Truck Platooning＂項目，將分兩階段展示測試成果；未來兩年用于往返新加坡各港口運送貨柜以驗證運營可行性，現正擬定第二期的企劃書。另一日商 NEC 著眼于自駕車／無人車的生態系統過于龐大，整合不易，立志＂建構自駕環境和框架＂。臺灣專業解決方案服務群協理何彥明認為：2014 年芬蘭所提出的＂MaaS＂(Mobility as Service，公共運輸移動服務)，是共享經濟的好議題。
豐田通商認為這對運輸部門極有潛力，有助于改善交通安全、燃油成本和二氧化碳排放，并順暢車流、提升基礎設施能力。因此，還參與新加坡國際港務集團 (PSA) 與運輸部門主導的＂Truck Platooning＂項目，將分兩階段展示測試成果；未來兩年用于往返新加坡各港口運送貨柜以驗證運營可行性，現正擬定第二期的企劃書。另一日商 NEC 著眼于自駕車／無人車的生態系統過于龐大，整合不易，立志＂建構自駕環境和框架＂。臺灣專業解決方案服務群協理何彥明認為：2014 年芬蘭所提出的＂MaaS＂(Mobility as Service，公共運輸移動服務)，是共享經濟的好議題。
何彥明指出，隨著人事物快速成長，交通環境變得擁擠，使自有車輛有 95% 的時間皆是呈現靜止狀態；以擁有安全便利的＂交通服務＂取代工具本身是 MaaS 要義，在歐洲發展很快且已得到落實，其主心骨就是＂智能運輸系統＂(ITS)，分為三大區塊：智能基礎設施、數據整合與智能服務，皆與自駕車高度相關。本業做通信起家的 NEC，從海底電纜到天上的衛星皆有涉獵，加上具有圖像／生物辨識專長，有能力將監控環境與自駕車做結合、做主動事故預防；一是發展自適應性網絡控制系統，二是基于 AI 解決方案做可視化、分析和指示。
照片人物：NEC 臺灣專業解決方案服務群協理何彥明
有鑒于自駕車響應時間須＜100ms 才來得及應變周遭環境，NEC 與 3GPP 合作＂Context-Aware Service Controller＂項目，旨在依據前一事件排定優先順位，給予最大、最穩定的帶寬支持，與前端整合作為辨識條件之一；而 AI 除了自有方案，也提供量身訂做的端到端服務。英特爾 (Intel) 則是號稱＂唯一能提供端到端解決方案的芯片供貨商＂，資深亞洲區市場開發營銷總監桑和崇表示，智慧運輸 (Intelligent Transportation) 其實與智慧城市 (Smart City) 的基礎設施牽連甚深，意在解決兩大痛點。
節點有了計算能力后，該思考的是：＂如何智能化＂
一是有 70% 臺北市民每天要花 90 分鐘在工作通勤，浪費 15% 產值；二是有 30 % 行駛中的車輛是在找停車位。車聯網 (V2X) 遇到的問題也有兩個：1.傳感器融合 (Sensors Fusion)，如何整合、固化眾多組件的工作流程？2.收集進來的資料是什么？3.如何發現相關性，找到商機？桑和崇主張，在 IP 的世界里，有 80% 流量來自于視頻；要從傳感器產出的數據中找到菁華，也要從視頻下手。近千億個物聯網 (IoT) 設備，應該將計算能力建置在哪里？邊緣設備 (Edge)、傳感器 (Sensor)、還是數據中心 (Data Center)？或是當使用者發出需求時，才觸發智能？
照片人物：Intel 資深亞洲區市場開發營銷總監桑和崇
桑和崇統整普遍共識是：為每一個節點設備賦予計算能力。但要從硬件升級為平臺、再到服務，就不能只考慮計算能力的問題，而是要＂如何智能化＂。他解釋，英特爾之所以狂撒巨資先后買下 Altera 和 Mobileye (前者 160 億美元、后者 150 億美元)，就是為了打通 IoT 和 AI 之＂端到端＂的任督二脈——即使曾被外界嘲笑為不明智的投資。爾后，為了 Edge 端低功耗需求，再出手并購 movidus。＂FPGA 早期多作為原型研發，但現在已蛻變為解決 Edge 加速之最受歡迎的架構，微軟 Azure 服務及許多大型電商平臺的加速皆是通過 FPGA＂，桑和崇補充。
他聲明，英特爾早已跳脫傳統電腦芯片大廠的既定印象，去年全球 IoT 業務營收近 40 億美元，等同于 3,700 萬臺邊緣計算 (Edge Computing) 服務器的規模；其中，有七成是由臺灣出貨。他透露，臺灣是世界公認的＂AI 工程師中樞＂(Engineers Hub)，人才素質高，年輕學子在國際競賽更屢屢奪得前三名佳績，呼吁企業要把 AI 融入核心競爭力。從亞洲 AI 市場來看，20～50 支攝影機的項目最普遍、500 支以上屈指可數，50～500 支的區間則是空白的。
AI 模型日新月異，＂OpenVINO＂加速落地
這意味著大部分的電腦視覺 (Computer Vision) 或機器視覺 (Machine Vision) 應用仍在概念驗證 (POC) 階段。桑和崇表示，現有八成 AI 開發者是在云端開發 pre-train 模型，如何落地是個大問題，故英特爾與工業電腦廠商共同建立邊緣端 (推論) 生態系。為協助企業、產品轉型，且顧及 AI 每個季度都有更準、更快的新模型問市，于 2018 年推出電腦視覺推論及深度學習神經網絡的免費優化工具套件＂OpenVINO＂，方便業者快速展示人流統計、情緒識別等不同應用。
這意味著大部分的電腦視覺 (Computer Vision) 或機器視覺 (Machine Vision) 應用仍在概念驗證 (POC) 階段。桑和崇表示，現有八成 AI 開發者是在云端開發 pre-train 模型，如何落地是個大問題，故英特爾與工業電腦廠商共同建立邊緣端 (推論) 生態系。為協助企業、產品轉型，且顧及 AI 每個季度都有更準、更快的新模型問市，于 2018 年推出電腦視覺推論及深度學習神經網絡的免費優化工具套件＂OpenVINO＂，方便業者快速展示人流統計、情緒識別等不同應用。
圖2：＂OpenVINO＂工具套件具有通用 API，并基于 OpenCL / OpenCV / OpenVX 等通用開發標準
資料來源：https://software.intel.com/en-us/blogs/2018/05/15/accelerate-computer-vision-from-edge-to-cloud-with-openvino-toolkit
它是 Open Visual Inference & Neural Network Optimization Toolkit 的簡稱，可在端點上的任一環節、以任一程序語言和開發框架執行。世足賽硬件保全、偵測不明遺失物等系統，以及飛利浦 (Philips) 許多電腦斷層 (CT)、核磁共振 (MRI) 等專業醫療設備技術皆是以＂OpenVINO＂實現算法，就連 Mobileye 的自動駕駛輔助系統 (ADAS) 也不例外。桑和崇描述，＂OpenVINO＂一如它的另一個涵義：一瓶價錢不貴的紅酒，意謂 AI 開發的進入門坎亦不高。為加速上手，英特爾還委托資策會開設工作坊，期讓有志者能盡快品嘗到伴隨轉型而來的佳釀。
