進軍車用戰局　緯創、聯發科都找他

自駕車熱潮方興未艾，全球不少老牌汽車、新創公司，皆想涉足這個領域，台灣也有不少企業躍躍欲試。無奈晶片、軟體、模組各領域術業有專攻，要把每個領域串聯、整合起來，並非易事，很少有人能把整個產業的上下游一起勾勒出來。正因自駕車、先進駕駛輔助（ADAS）整合系統難作，交通大學電機學院副院長郭峻因的研究就更彌足珍貴。

郭峻因的研究內容，涵蓋圖資、人工智慧（AI）自動標註系統、晶片運算平台、ADAS模組，以及下游的自駕輪椅、自駕高爾夫球車等應用，一應俱全，與過往廠商只在一個領域單打獨鬥不同。他的系統技術完整，更在校園建立完整的小型自駕車生態系。自動標註、模型優化、AI晶片，每一塊領域都各有佼佼者，「但如果要有影響力，每一階段都要環環相扣、都必須去著墨，帶來的影響力會更大。」郭峻因說。

細數郭峻因過去二十年的研究歷程，那可是轉了個大彎。他說：「我最早做的是行車記錄器上的影像壓縮晶片。」在行車記錄器剛起飛的年代，他把自己研究出來的專利（IP）授權給智原，為當時的智原創造了二十億元營收。只不過，IC設計產業變化快速，影像壓縮技術做著做著，他開始思考如何將基礎影像延伸到其他領域，最後決定把研究焦點放在影像分析上。

郭峻因回憶，他當時觀察色列公司Mobileye，「我感覺ADAS很有機會，就把研究領域轉到影像分析。」發展ADAS技術五年後，更因為AI興起，他開始將AI導進嵌入式系統、晶片，做影像分析，順利提升辨識準確度一○至二○％。在台灣，郭峻因是相當早就將類神經網路應用放進嵌入式系統的學者，「而且還是放在車用。」業界人士觀察，整合類神經網路功能的晶片，具備低耗能效果，可取代原本耗電的圖形處理器（GPU），不僅省電，還能做到完整的影像辨識。

這套系統研究了一段時間後，郭峻因發現，如果不上、下游一條龍全包，恐怕無法有最好的綜效，「單靠IC晶片沒辦法產生影響力，還是得要連後段的軟體工具、圖資工具齊備，才有成果。」因此，他也同步開展標註系統、圖資、軟體模型等軟體研究，經過三年的資料蒐集與分析，他建置的資料庫已有九千萬筆圖資。也是因為這套豐富的圖資資料，更讓他的研究開始邁進AI自動標註系統。

AI自動標註系統可運用的領域，包括智慧工廠、智慧交通等，非常廣泛。特別在自駕車領域中，自駕車系統必須辨識交通路況，判斷出哪些是建築物、哪些是樹、哪些是行人，才能維持行車安全、減少交通事故。而郭峻因做出來的AI自動標註系統，速度較人工標記快上四十至兩百倍左右，大幅減少人工需求，「過去在實驗室，光是請工讀生標註，一年就要花費一百萬元，現在有了自動標註系統，相關花費有望大幅減少。」這套系統不僅效率更高，也更節省成本。

ADAS的用途極廣，除了應用於自駕車系統外，防撞、偏移警示也靠它發揮效能，而且愈來愈普及。正因如此，郭峻因團隊研發的ADAS技術，也陸續授權給不少台廠，積極搶攻一線車廠訂單。現在，郭峻因研發的AI自動標註技術，更受到科技大廠關注，緯創、聯發科、研華等，都陸續找他合作。

看準AI技術在汽車領域的應用廣泛，緯創今年十一月底與交大電機學院合作成立「緯創－交大嵌入式人工智慧研究中心」，雙方合作的第一個項目就聚焦智慧交通。事實上，不只是緯創而已，就連全球第二大手機晶片設計公司聯發科，也找上郭峻因團隊，一起探索車用雷達晶片。郭峻因同時也將AI自動標註系統的部分研究內容，技轉給全球工業電腦龍頭研華，運用在智慧工廠領域。

找來郭峻因擔任獨立董事的台灣辨識IC公司芯鼎科技董事長詹文雄說，「郭教授的研究屬於準量產型，若放到商業化應用，是很有可能在兩、三年內實現的。」不過技術要落地，除了產品以外，也需要資源支持，若能找到贊助對象，也將帶動郭峻因的研究，往前邁進一大步。但不管是AI晶片，還是AI自動標註系統，目前還沒有穩定的商業模式，前期投資也相當龐大。對此，郭峻因表示，因為自己研究切入得早，「我們光是做模組，就引起很多人對智慧交通的應用產生興趣。」隨著未來資金逐步到位，他談及自己的目標，就是研發的技術能夠逐步普及，大幅降低自駕車平台成本，「希望以後路口、車上，都有地方逐漸使用我們的技術。」