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前瞻技術脈動：運輸科技（202401）

關鍵字：重型車輛；電動車；空氣汙染；電氣化；QCNet人工智慧系統；自駕車；即時預測；多模態預測策略；無人機(UAV)；邊緣運算；目標檢測系統；NVIDIA GPU；
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科技產業資訊室 - 技術發展藍圖研析團隊 發表於 2024年1月12日
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圖、前瞻技術脈動：運輸科技（202401）

重型車輛電氣化可以減少環境不平等
西北大學的研究團隊使用高分辨率的空氣質量模型，透過模擬並將污染水平量化，以區域居民為基礎，追蹤一氧化氮、臭氧和顆粒物的水平，考慮了不同污染物的形成和傳播，以及受影響地區的社會和人口特徵。發現若芝加哥地區將30%的重型車輛轉換為電動車，能大幅減少空氣污染，每年將挽救數百人的生命，特別是在弱勢社區中，主要受益是以黑人、西班牙裔和拉丁裔居民為主的社區。儘管重型車輛只占道路車輛總數的6%，但它們的污染物排放量甚大，實有轉為電動車的必要。此舉這也將節省大量的醫療費用，並有助於改善環境公平性，相關研究成果已發表在《Nature Sustainability》期刊上。
參考資料：Electrifying heavy-duty vehicles could reduce environmental inequalities. TechXplore, 2023/09/05.
 
新穎的人工智慧系統能增進自動駕駛的預測準確性
增加對於附近車輛或行人的移動的預測準確性對於自駕車產業來說是一大努力方向。香港城市大學開發了名為QCNet的人工智慧系統，旨在提高自駕車的預測準確性，透過引入一種基於查詢的場景編碼方法，實現更具效率的即時預測。QCNet的查詢中心設計使得它可以重複使用之前計算的編碼，以減少預測上的時間延遲。此外，QCNet還引入了多模態預測策略，能夠處理道路使用行為的多樣性。該系統在實際測試中表現出色，為實現更安全的自駕車技術提供了潛在可能，研究成果已發表在《IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference》論文集。
參考資料：Novel AI system enhances the predictive accuracy of autonomous driving. TechXplore, 2023/09/06.
 
基於邊緣運算的無人機節能目標檢測系統
現有的無人機(UAV)在進行目標和感興趣物體的檢測時，需要解決能源消耗的問題。雲南大學和中國科學院的團隊發展了一種基於邊緣運算的目標檢測系統，旨在幫助UAV減少能源消耗。該系統運用多個網路或鄰近設備執行計算，確定滿足檢測任務所需的節能飛行參數(包括飛行高度、飛行速度、取樣率)，使UAV能夠在檢測周圍物體時消耗最少的能源。研究團隊在NVIDIA GPU上進行了模擬實驗，並在DJI的Mavic Air 2無人機上進行了性能評估，測試結果顯示該系統在實際情境中可顯著減少能源消耗。未來，該系統可能在其他UAV上進行實施和測試，相關研究成果已發表在《IEEE Internet of Things Journal》期刊上。（793字；圖1）
參考資料：An energy-efficient object detection system for UAVs based on edge computing. TechXplore, 2023/09/01.


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