近幾年來，汽車業界對於自動駕駛都有著相當高的期望，但隨著愈來愈多企業投入相關科技的開發與研究，但現實與完全自動駕駛實現間的距離，在過去兩年間，卻似乎並沒有縮短的跡象。最近也有愈來愈多汽車產業界人士發表，自動駕駛難以在短時間內具現的言論。到底，問題出在哪裡呢？ (文/張志康)
SONY在CES發表自動駕駛電動車，但普遍認為SONY的主要目標是放在推廣其CMOS圖像傳感器。
日前在美國拉斯維加斯舉行的CES消費性電子產品展，有不少業者展出了與自動駕駛相關的技術與產品，甚至一向只在消費性電子產品領域的SONY，也在今年的CES推出試製的自動駕駛電動車。但在此同時，有愈來愈多汽車產業的專業人士，發表完全自動駕駛難以在短時間內實現的言論。
SONY推出的VISION-S試製自動駕駛車，引起業界的討論，也重新聚焦自動駕駛這項技術。
從過去兩年來看，投入自動駕駛技術的業者愈來愈多，也逐漸形成了幾大不同的集團，那麼，為什麼包括前Alphabet首席技術長Chris Urmson、現任豐田研發中心執行長Gill Pratt都公開對於自動駕駛在未來數年間進入市場的前景表示悲觀？
豐田研發中心執行長Gill Pratt公開表示對自動駕駛的量產上市不表樂觀。
從現實層面來看，去年9月，摩根史坦利對Waymo的預期總市值發表了悲觀的看法，通用旗下負責自動駕駛的GM Cruise原本預期在2019年推出無人駕駛計程車，但去年7月便宣布時程延後。從各方面的角度來看，四級（含）以上的自動駕駛，想要突破小規模測試，恐怕不大可能在2020年代的前半實現。
去年中摩根史坦利對Google旗下的Waymo市值預估，發表悲觀的看法。
暫且撇開社會學角度，對於人類接受新科技的速度不談，單純以工程的條件來看，自動駕駛若要能夠達到美國工程學會（SAE International）與美國國家高速公路交通安全協會（NHTSA）畫分的四級自動駕駛，且成為量產車的一部分，還有一個很重要的關鍵，就是人工智能（AI）的研發。
人工智能的研發，是未來自動駕駛的研究重點。
到目前為止，自動駕駛所採用的軟體，大多仍處於傳統的程式設定，一旦遇到超出原本程式設定範圍，就如同2018年在美國發生的一起Uber自動駕駛死亡車禍般，自動駕駛系統就可能出現混亂。在這樣的前提下，具有基礎自我學習功能的AI，便顯得更為重要。
行駛在道路上，自動駕駛能否快速應對層出不窮的路面狀況，是主要關鍵。
舉個例子來說，人類在遇到狀況不明、可能造成交通事故的情況，在防衛駕駛的概念下，人類會主動避免可能發生的各種意外，不管是減速、繞道等決策，都有機會主動避免可能發生的事故。但對於自動駕駛系統來說，這樣的「預測」及判斷，都將是可見未來的難點。
自動駕駛系統能否學會「預測」路況，是最大的難關。
除此之外，其實自動駕駛系統中，各項相關的技術，是否具有量產化的能力，以及更進一步優化功能的表現，同樣也是自動駕駛技術發展至量產化的門檻。
自動駕駛車上使用許多新技術，其是否能夠量產，以及量產後的品質，是重要門檻。
就以今年在CES發表自動駕駛技術的SONY來說，該公司的著眼點並非是自動駕駛的主系統，而是在於SONY擁有研發優勢的「電子眼」技術。簡單來說，SONY有能力讓車載的鏡頭擁有更高的解析度、更好的辨識度、更好的低光源影像補捉能力，透過這些技術，就讓自動駕駛走得更快、更穩、更安全。
SONY切進自動駕駛領域的優勢，在於該公司擁有極高技術力的圖像傳感器。
自動駕駛技術究竟是不是未來的發展趨勢及未來的前景？當然是。只不過，就像木桶裝水一樣，木桶最短的那根木板，才是決定木桶能裝多少水的關鍵。換言之，想要看到自動駕駛的量產化，關鍵可能不在於走在最前面的系統AI進步速度，而是在於汽車及自動駕駛相關技術的產業，是否有著足夠量產自動駕駛系統的能力。
自動駕駛能否在未來成為人類生活的一部分，取決於相關技術的量產能力。
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作者張志康有20年以上的汽車新聞採訪經驗，曾任職於一手車訊、車主雜誌、汽車百科等專業媒體，與中央日報、欣傳媒、時報周刊等綜合性媒體，現任NOWnews資深要聞編輯。