另外一個部分是，希望可以結合產學研的計畫資源，因為這一些產業需求也在這裡面，產業也跟這計畫先作業界的先期合作，因此計畫的發展規格，也就是產業需求的產品規格，我們希望藉由跨部會資源的支持來作一些業界科專的協助，協助我們把整個產品來作商品化的發展。
最後，當然需要測試驗證場域的建置，才能把這個自駕車的相關系統，在這一個場域裡面作測試驗證跟示範型的推動。
我們運行的模式大概分成兩個部分，一個是封閉的固定市場，一個是開放市場，剛剛也有提到一些，在很多地方都可以做開放式。在封閉式裡面，像高雄市的哈瑪星碼頭，圍一個固定路徑上來，這是因為外面的車子無法進入，如果把剛剛提到2.1、2.4公頃的那兩個區域放在這裡，這就是封閉式的場域。
另外一個部分是開放式的，也就是會有外面的車輛跟我們的系統在運行時會夾雜在一起，比如南投的中興新村的場域，或者是台中機場之烏日高鐵接駁，台中過去有BRT的專用道，可以利用此專用道作開放場域自駕車的示範運行。
比如我們以沙崙綠能科學城當作是綠能的場域，我們大概要結合各法人的能量，來推動自駕車跟聯網車示範運行的園區，比方第一個情境是，到高鐵沙崙的綠能科學園區出差，我到高鐵的時候，車子就可以自動接駁，載我到園區裡面去開會。
到園區裡面的時候，除了可以在整個園區固定路徑作定點接駁以外，也可以作一些導覽，甚至於可以預約停車位，到某一個地點開會的時候可以自動停車，等我開完會的時候再來接我。
第三，因為這一些車輛都是綠能車輛，都需要一些充電的場域，因此我們也規劃了綠能智慧的電能充電，也就是作無線充電的功能，這就是我們在推自駕車跟聯網車輛園區的構想。
預期的目標跟成果，我想簡單來講，臺灣要有一個自動駕駛的行駛載具，這一個載具要自主化跟所謂自主驗證的能量，這都要建立，我們才有辦法創造更高的附加價值，帶動整個自動車或自駕車或聯網車的輸出。
再者，推動臺灣自動駕駛車系統的產業鏈升級，主要是打造這一部車之後，我們可以帶動整個產業作轉型，因為過去臺灣的技術產業都在傳統的部分，將來配合ICT產業的時候，我們可以作e-Auto Shuttle，可以配合新創事業的營運服務模式及新產業的執行。
在社會方面，我想自動駕駛車輛公共運輸推動，可以實現智慧交通以外，可以更便捷與節能，以上特別報告，謝謝。
政委、各位業界先進大家好，我首先就三種封閉式的無人車測試場域評估跟各位報告，我會簡單帶到自動駕駛車全球發展的情況，國際上自動測試驗證場域的標竿是以M-city為主，最後有提到三種場域的評估情況。
前幾次會議的結果，我們希望可以做智能交通，對產業鏈發展有幫助的技術或區塊，因此我們希望打造Shuttle Bus，當成一個載台，讓業界的系統跟產品可以放在載台上載我們的測試驗證場域去做實際的測試驗證，整個功能都完整之後，可以去做販售的商品。
針對M-city跟沙盒現有的規劃跟中心場地的規劃去作，全球有24個自動駕駛的運行場域，其中有9個Shuttle Bus，所以我們針對這一個智慧能交通的需求，來作Shuttle Bus的選擇。
第二個部分是，國際標竿自動駕駛的測試場域，我想在歐洲、美國或者是亞洲的區域，大部分都是以美國密西根的M-city當作一個標竿。大陸、瑞典及日本都有一些場域，現在還是以美國M-city為主，在自動駕駛或者是聯網車輛的測試會比較完整。
（簡報第5頁）場域的評估還是會以M-city為主，我們簡單跟大家簡單說明M-city，M-city是12.8公頃的封閉式場域，裡面有很多場景，裡面有16個場景，包括市區、郊區的這些路有彎曲的，另外一個部分是高速路段，大概是400公尺，總車道的長度8公里左右，一個簡單的影片讓大家知道，這個是市區建了一些看板，讓自動駕駛可以偵測，自動駕駛可以作匯入及匯出，這個是高速公路的路段，這個是M-city的整體情況。
（簡報第7頁）另外一個部分，這是NAVYA的Shuttle Bus是在密西根作簡單的測試、運行，是在比較高速的路段測試，也經過市區的環境作偵測的辯識動作，不管是在Shuttle Bus或者是什麼車，都在這個地方有做過無人車的動作。
簡單跟各位報告方案的評估，因為簡報有做一些調整，所以大家拿到的簡報，可能有一些調整。
主要還是希望以M-city當作測試場域為參考來規劃，如果臺灣需要這麼大區域的話，我們先把它做一個評估，北部、中部或者是南部都沒有問題，所以說16個測試場域、12.8公頃，地點我們可以再談，因為這樣子的需求之後，長、寬大概是400×260的面積，主要有10幾個，上次有提過，我就不再提。
最重要的是，有一些高速路段及下坡路段，這個地方大家可以看到沒有號誌，但是有一些標線，讓自駕車去作辨識跟通行。
（圖中長方形區域）這一個區域會模擬樹蔭，因為美國很多地方都有樹蔭會遮蔽，請訊會怕遮蔽，不管是建築物或者是樹蔭都會影響，因此在模擬真實的環境，對於自駕車及車聯網的影響程度。
還要做一些屏障，看會不會把訊號遮蔽掉。另外一個最重要的是，會根據市區的一些場景，好比人行道，讓自駕車辨識，這個是M-city的場域。
第二個部分為沙崙場域的規劃，當時黃主任有初步規劃，大概有11個情境，面積大概是2至3公頃。一個是在交大附近，一個是在台南高鐵附近，一個2.4公頃、一個2.1公頃，裡面的規劃大概有11個測試路況。雖然是以M-city為參考標的，但是仍缺乏高速路段，因為我們看到M-city比較高速，另外一個部分是比較沒有郊區，因為路全部都是直的，好比是在都會區的道路，並沒有考量到臺灣的真實路況。
ARTC場域的規劃，是利用現有試車廠的測試道來應用，擴充市區跟郊區的情境，目前這兩個區域合起來大概是20.4公里左右，我們只是需要擴充4.4公里，16公頃是用既有的測試去作測試規劃。
中心大概有12條的測試道，除了可以作車輛零組件跟整車的產品研發測試以外，像我們還可以做AV自動型煞車測試、車道偏離警示系統及前方車輛碰撞，這一些都有ISO的測試規範，將來都會有一些法規會強制，因此我們把A2區當作是高速路段的測試場域，另外一個位置是選擇這個地方，也就是去建置4.4公頃左右的市區跟郊區的測試路段。
整體來講，中心自駕車的測試驗證場域是參考M-city的測試驗證驗證，中心跟M-city的教授有一些合作關係，有一些合作案，所以在建置場域的時候，也跟密西根討論過兩次。
另外一個部分是根據臺灣交通路況，也參酌臺灣大學的教授跟世曦工程的意見作架構，A1區跟A3區的道路測試道。
另外一個部分是，剛剛有提到A2區的滑行測試道，把整個城市郊區跟高速路段的測試道路建置起來，包括號誌、聯網的軟硬體系統，都會在廠裡面。
整個佔地有20.4公頃，總車道長度大概是8.4公里，有17個測試路況，最主要是我們增加機慢車的車道到，臺灣跟國外不一樣，因此臺灣特有的機慢車增加到這一個場域裡面來。 相信還是沒有照明的路段及高架橋，這都是臺灣的特有道路情況，我們增加到這一個系統裡面來，希望可以做到比較完整的自駕車的測試場域規劃。
A1、A3的大小，以A3區的話是200x150，A1區是185×74，請大家參考。
主要在A1區裡面的一些設施規劃，我們模擬整個城市的區域，因此在這個地方會有M-city城市看法，也就是模擬城市的一些建築，讓自駕車去作練習。另外一個是無柵欄的平交道，我們可以建置在這一個區域裡面。
這裡有一個A1、A3的聯絡道，我們會模擬道路旁邊，不管是平行或者是斜角的停車格，我們模擬一個道路當中有停車格的時候，自駕車是不是會通過或者是會暫停的動作。
A3區模擬比較多，除了包括剛剛有提到的，因為主車道跟機慢車的車道，在混流的情況底下，自駕車是不是會自己作判斷，另外一個部分也有地下道或者是隧道的模擬，其他的部分大概會比較像我們看到斑馬線，也就是機車的停等區，都會在郊區的測試場域的測試規劃裡面。
我就把這三個部分來作比較，情境個數並不是主要的差異，個數是一個，但是範圍的大小、能不能建置一個場域，讓我們區域裡面可以開到，比如市區的限速可能30公里/時、郊區的限速可能50公里/時的情境，在這一個場域可以行駛，對我們真正在臺灣道路的擬真性會更足夠。
主要的差別雖然有一個機慢車車道，郊區基本上都有路況作相對的辨識。剛剛也有提到高速路段利用中心既有的測試道去執行，因此可以變成更完整的加減速的測試。
國內道路設施的情況，我們也根據交通狀況分析，大部分的市區跟郊區跟M-city是類似的，因此擬真度符合臺灣真實交通的需求。
第二個部分，我們有搭配A2區的滑行車道，大概有4公里左右，因此我們要做高速行駛測試，沒有太大的問題。當然，我們可以搭配其他測試，以進行所謂車電系統的發展測試，剛剛有提到車道的法規標準測試。
最後的結論，因為中心場域比較類似臺灣大部分的需求，也跟台大、密西根單位有一些討論，我們可以建構大概20.4公頃，車道，車道8.4公里，可滿足17個情境，而優於其他兩者。
增加的三個情境，包括機、慢車道、無柵欄平交道、高架橋部分，這個是屬於臺灣比較特殊的情形，也就是滿足臺灣現有的基本需求。另外一個是滑行車道可以長時間加減速的動作。
因為中心還有12條的測試道，因此可以做一些自動駕駛的驗證場域，提供自駕車單一系統功能或整車測試驗證需求，以上報告，謝謝。
我想裡面一些細節的東西，剛剛法人、單位都有報告，我簡單帶過，我的強調會放在平台。
最主要美國交通部在去年9月份有公布自駕車要有15項安全評估，包括汽車道路的辨識、系統安全界面，要明顯告訴駕駛人現在是在自動駕駛模式及受動模式，這幾個都要很明確，剛剛也有提到聯網資料、保密性的問題。
去年12月美國交通部都有公布，所有的新車都要搭載所謂的V2V的防撞裝置，這個是自駕車的概況，這個剛剛也有提過，應該是說最主要新創公司結合系統商、運輸業者、後台管理業者去作Shuttle Bus營運管理，而傳統業者基本上都是以一般的使用車跟高速公路運行。
自駕車的技術架構，我舉例以Google這一部車來看的話，主要搭配攝影機、雷達及定位感測器，再配合強大的Google Map去作車子在什麼地方可以作自動駕駛的規劃，以達到自動駕駛的測試。
簡單來講，就是分為sensor的部分，另外一個是認知判斷，也就是去判斷障礙物或者是人或者是車輛，最後的行車規劃做轉向來作煞車的調整，也就是透過這一些sensor感應到環境的行車狀況，還有感應搭配3D的圖資來判斷車子現在在什麼位置，不管是人工智慧的路徑規劃去控制，而達到自駕車，這大概整個自駕車子的狀況。
整個核心技術除了剛剛所講的感應、認知判斷、駕駛操控以外，因為聯網上一頁沒有提到，聯網車輛的關鍵系統都會在自駕車的核心技術裡面，這一些技術都必須搭配不一樣的環境、不一樣的道路，才能呈現安全功能，因此這個是為什麼我們剛剛一再提到需要一些封閉場域或開放場域去測這一些系統的產品功能。
在這一個開發階段當中，除了一個場域以外，我們當然希望模擬的軟體及測試的驗證平台來搭載這一些系統，在自駕車的驗證裡面，我們希望有場域以外，還有一些模擬跟測試搭載的平台，去實現所謂的感知、決策、操控及聯網車輛的相關技術。
我想再跟大家說明一下，中心本來就有模擬道路環境、感測器、雷達、攝影機的軟體都有，將來會擴充一個虛擬車輛，也就是類似球狀的動態車輛平台，來作車輛動態的模擬。
最後就可以把整個模擬完的結果，包括演算法的開發，而放到實際的場域去作測試驗證。
剛剛也有提到中心或者是沙崙，未來封閉的無人車或者是聯網車的測試場域，在場域裡面測試完畢之後，我們就會到外面開放式的場域，包括沙崙或是高雄這幾個試運行場域去作示範運行。
臺灣需要發展e-Auto Shuttle的可行性考量，剛剛也提到，全球已經往這方向發展，臺灣合適優先發展公共運輸跟接駁的服務，因為臺灣需要的一些智能交通，也需要我們產業鏈相關發展，因此我們以這樣的電動接駁車作為這一個計畫的發展平台。
