本次智駕電動車技術研討會在國際汽車零配件與車用電子展召開得恰逢其時。會議匯聚了業內頂尖的專家學者，圍繞智慧電動車的技術前沿、產業趨勢、安全挑戰等熱點議題展開了深入研討，除了揭露全球電動車市場與技術發展趨勢，也為產業揭示台灣未來在相關產業鏈中所能扮演的角色。

2024年智駕電動車技術與商機研討會與會貴賓　/　攝影：林宗輝

以智慧電動車為代表的新能源汽車產業正迎來前所未有的發展機遇。而隨著人工智慧、車聯網、新材料等前沿技術與汽車工業的不斷融合，智慧電動車也從單一的交通工具，加速進化為集智能駕駛、信息服務、娛樂社交等多功能於一體的新型移動空間，引領着未來出行模式的變革。但除了好處以外，電動車產業也正面臨著各種挑戰。汽車的智慧化、連網化雖然帶來了諸多便利，但也極大拓展了其網路攻擊面，駭客可以入侵汽車系統竊取隱私資料，甚至操控汽車，危及用戶生命財產安全。因此網路安全已經成為制約智慧電動車發展的關鍵瓶頸，亟需產學研各界協同攻關，探索安全與智慧並重的創新之路。

電動車產業趨勢

全球電動車市場正在加速成長，這股浪潮源於多方面的技術進步與政策支持。電池技術的突破，使得當前主流的鋰離子電池能量密度超過 250Wh/kg，續航里程達到 400-600km，未來固態電池有望將能量密度提升至 500Wh/kg 以上，實現 1000km 的超長續航。電機技術方面，永磁同步電機憑藉高效率、高功率密度等優勢廣受青睞，但在高速運行時易產生轉矩脈動，通過優化轉子結構和控制算法，可以有效抑制這一問題，提升 NVH 性能。

在政策扶持方面，歐美發達國家對於電動車的發展可謂不遺餘力。從研發補貼、購置稅減免，到充電基礎設施建設，再到碳排放信用交易，一系列政策紅利大大降低了電動車的使用門檻，極大地刺激了市場需求。根據 IEA 的統計，2020 年全球電動車銷量已達到 300 萬輛，同比增長 43%，其中歐洲市場增速最為亮眼，首次超越中國成為全球最大的電動車市場。

展望未來，在雙碳目標的引領下，電動車有望迎來更大規模的發展。預計到 2025 年，全球電動車銷量將突破 1000 萬輛，滲透率將超過 10%；到 2030 年，全球電動車保有量將達到 1.45 億輛，年銷量將達到 3000 萬輛，屆時電動車將佔據整體汽車市場份額的 30% 以上。

而隨著全球電動車產業的蓬勃發展，台灣在電動車供應鏈中可望扮演舉足輕重的角色。憑藉多年來在ICT產業積累的技術優勢和完善的供應鏈體系，台灣有望成為全球電動車產業的關鍵零組件供應基地。

台灣廠商在電動車三電系統、車載電子、關鍵零部件等領域已經做好準備，迎接電動車產業的浪潮。例如，在電池領域，台灣廠商可提供電芯、電池模組、電池管理系統等關鍵組件；在電控領域，台灣的電動馬達、電控系統已經進入國際整車廠的供應鏈；在車載電子方面，更是有許多優秀的IC設計公司，可提供各類車規級晶片。同時，在關鍵零部件如熱管理系統、輕量化材料等方面，台灣也有諸多實力廠商，已經切入國際大廠的供應體系。未來隨著電動車滲透率的不斷提升，台灣廠商將迎來更大的市場機遇，在電動車供應鏈中發揮更加重要的作用。

車用 AI 技術

人工智慧技術的發展，正在強化智慧電動車的感知、決策和控制。感知層作為智慧電動車的「五感」，主要借助機器視覺、多感測器融合等技術，對復雜行駛環境進行全方位感知。以視覺感知為例，當前業界主流是基於深度學習的 CNN 模型，可以實現車輛、行人、道路標識等關鍵目標的即時檢測與分割。同時，通過將視覺、激光雷達、毫米波雷達等異構傳感器資料進行時空配準與語義融合，可以生成統一的三維環境模型，克服單一傳感器的缺陷，實現全天候、全方位的環境感知。

在決策層，智慧電動車需要根據感知資訊，對行駛場景進行語義理解，預測其他交通參與者的行為意圖，並在考慮交通規則約束的前提下，規劃出安全、平穩、高效的行駛路徑。其中，基於貝葉斯網路、馬爾可夫模型等方法的行為預測和交互理解模型，可以推斷其他車輛和行人的運動趨勢，提前做出規避決策。在路徑規劃方面，則需要綜合考慮全局路網拓撲和局部路況資訊約束智慧電動車做出合適的行為決策。

在環境感知方面，機器視覺是車用AI的核心技術之一。通過深度學習算法，智慧汽車可以從攝像頭獲取的圖像數據中準確檢測和識別車輛、行人、道路標識等關鍵目標，並對其進行像素級別的語義分割。同時，激光雷達、毫米波雷達等傳感器可以為智慧汽車提供精準的距離和速度信息。通過多傳感器融合，智慧汽車可以在複雜環境中實現全方位、無死角的感知。值得一提的是，半監督學習、無監督學習等新範式的引入，將進一步提升感知算法的魯棒性和泛化能力，使得智慧汽車能夠應對惡劣天氣、極端光照等挑戰場景。

其次，在乘客體驗方面，AI技術的應用讓汽車更懂人心。基於機器視覺的駕駛員監測系統（DMS），可以實時跟蹤駕駛員的頭部姿態、眼球運動等信息，判斷其疲勞和注意力分散狀態，及時發出預警提示。同時，基於自然語言處理和語音識別技術的智能語音助手，可以通過車載麥克風接收駕乘人員的語音指令，並給出準確回應，實現導航、媒體控制、車輛調校等多種功能。隨著情感計算技術的發展，智慧汽車還將能夠感知乘客的情緒狀態，並相應地調節車內環境，提供更加個性化、人性化的出行體驗。

此外，AI還為車載信息娛樂系統（IVI）插上了智慧的翅膀。基於推薦系統演算法，IVI可以根據駕乘人員的歷史喜好，精准推薦音樂、電台等車載媒體內容，提供沉浸式娛樂體驗。同時，基於增強現實（AR）技術的抬頭顯示系統（HUD），可以在前擋風玻璃上投影導航、車速等關鍵駕駛信息，減少駕駛員的視線分散，提升行車安全性。

5G/V2X 通訊技術

隨著智慧電動車的發展，僅僅依靠單車智慧已經無法滿足未來自動駕駛等場景的需求。V2X 通信技術應運而生，其中 V2V、V2I、V2P、V2N 分別代表了車車、車路、車人、車網通信，旨在實現車、路、人、雲之間的資訊互聯互通，構建起萬物互聯的智慧交通體系。當前 V2X 通信主要有兩大技術路線：DSRC 和 C-V2X。DSRC 全稱專用短程通信，是基於 802.11p 標準的車聯網無線通信技術。

通過部署 V2X 通信系統，智慧電動車可以感知更廣區域的交通資訊，實現多車協同，提高整體交通效率與安全性。例如，車車通信可以讓前後車分享位置、速度等行駛資訊，在雙盲區、交叉路口等場景下預警碰撞風險。車路協同可以讓智慧電動車接收信號燈、限速標誌等路側設施的即時資訊，根據路況調整行駛策略。

車人通信則可以探測行人的位置，特別是在彎道、樹木遮擋等視線盲區，預警潛在碰撞風險。而車雲通信則可以實現車輛與交通管理中心、互聯網平台的資料交互，支持即時路況推送、遠程診斷、自動停車等功能。此外，V2X 技術還可以賦能自動駕駛。多車通過共享感知資訊，可以極大拓展單車的感知範圍，基於邊緣計算實現協同決策，從而應對更加複雜的交通場景。V2X+5G 還為遠程駕駛、車隊編隊等創新應用提供了可能。

至於在相關發展進度方面，美國是最早開始V2X研究的國家之一，其依托DSRC技術開展了大規模的車路協同試點項目。雖然NHTSA曾提出在新車中強制安裝DSRC設備的計劃，但該提案於2017年搁淺。目前，FCC已經批准開放5.9GHz頻段，允許C-V2X與DSRC並存。預計未來幾年內將實現C-V2X的規模部署。

歐洲各國在V2X方面處於全球領先地位。歐盟提出到2030年實現車路協同的戰略目標，傾向於采用ITS-G5標準，但同時也為LTE-V2X預留了應用場景。德法奧等國計劃在高速公路和主要幹道上鋪設路側設施，英國則計劃在主要城市和高速公路部署RSU。北歐國家也啟動了跨國的C-ITS corridor服務。

日本計劃在2025年實現V2I的全國普及，採用與歐洲接近的ARIB STD-T109標準。日系車廠均已量產搭載DSRC功能的車型，同時日本也在積極開展LTE-V2X的先導應用。

中國是V2X商業化部署進展最快的國家。工信部已經為LTE-V2X分配了專用頻段，並發佈了十五年發展規劃。在標準和產業布局上，中國也表現得非常積極。截至2022年底，全中國已經開展40多個V2X示範項目，預計到2025年將初步建成全國範圍的V2X網路。

韓國原本計劃到2020年在主要城市實現DSRC路側設施的全面部署，現代、起亞等車廠也在積極開展V2X量產車型研發。新加坡則是早從2014年就開始積極發展智慧城市，目前已經啟動了智慧交通系統試點，並計劃實現L4級自動駕駛商業化。

台灣的V2X計畫則是在淡海新市鎮進行，其正式名稱為「淡海新市鎮智慧交通場域試驗研究計畫」，主要是由台灣交通部主導、華電聯網負責建置的車聯網試驗場域。

智慧電動車的資安防護

電動車的智慧化、連網化在帶來便利出行體驗的同時，也擴大了其網路攻擊面，給車輛和乘客安全帶來新的挑戰。智慧電動車往往配備多個通信接口和開放式軟體平台，使得駭客可以通過多種途徑入侵車載系統，竊取隱私資料、篡改通信報文、發起拒絕服務攻擊，甚至遠程控制車輛，引發安全事故。

從攻擊面來看，智慧電動車主要面臨幾類安全風險：一是車載網路安全，如 CAN、LIN、FlexRay 等傳統匯流排，由於缺乏相應的安全機制，容易遭受資料窺探、資料篡改、節點僞造等網路攻擊。二是無線通信安全，包括蜂窩網路（4G/5G）、Wi-Fi、藍牙等車外無線通道，面臨竊聽、中間人攻擊、假基地台欺騙等風險。三是感知系統安全，如激光雷達、攝像頭、超聲波雷達等傳感器，駭客可以通過雷達欺騙或圖像對抗等手段，誤導感知模型做出錯誤判斷。四是儲存安全，車載資訊娛樂系統往往搭載開放的作業系統和第三方應用，可能存在代碼漏洞被利用，導致敏感資料泄露。最後是 OTA 空中升級的安全性，如果缺乏完善的軟體完整性校驗和授權機制，駭客可能通過偽造升級包的方式，獲取車輛控制權。

這些威脅不是理論上的猜想，而是確有發生的真實案例。2015 年「Jeep 切諾基事件」中，研究人員通過蜂窩網路遠程入侵了車載資訊娛樂系統，並進一步控制了剎車等汽車關鍵系統。2016 年特斯拉被駭客利用中控臺瀏覽器漏洞，遠程打開車門、操縱方向盤。2020 年一款知名品牌的智慧門鎖，被發現存在 APP 端解鎖漏洞，駭客利用這一漏洞成功盜竊了車輛。由此可見，保障智慧電動車的網路安全，已經刻不容緩。

那麼，如何構建智慧電動車的安全防護體系呢？首先要做好整車架構安全設計，如採用域控制器隔離車載網、引入 TPM 硬件安全模塊、部署 IDS 和防火牆等。在晶片和作業系統層面，要選擇安全等級更高的汽車級晶片和客製化車載作業系統。軟體開發要遵循安全規範，並經過嚴格的程式碼審核和滲透測試。資料要全程加密儲存和存取控制，敏感資料應使用白盒加密保護。通信協議要采用安全通道和雙向認證機制，對關鍵消息應使用數字簽名和時間戳防止篡改和重放。在 OTA 升級方面，要對升級包進行完整性校驗，並通過安全密鑰對升級指令進行授權。

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