生成式AI將為電動車發展帶來革新，量子運算可謂是重要助力，共同推動電動車的各種創新。本文討論量子運算如何完善先進車輛駕駛輔助系統，以及與這項顛覆性技術相關的資安風險。

生成式AI蓬勃發展，開啟全球AI智慧新時代，車用AI正迅速蔓延到整個汽車，如同資策會MIC日前指出，生成式AI將為電動車發展帶來革新。互為表裡的量子運算是重要助力，共同推動電動車的各種創新。然而，量子運算的資安風險將間接導致車輛運行的安全，本文討論量子運算如何進一步完善先進車輛駕駛輔助系統（Advanced Driver Assistance Systems；ADAS），以及與這項顛覆性技術相關的資安風險。

隨著量子技術在汽車電池、軟體定義車輛（Software Defined Vehicle；SDV）設計和車輛連接系統優化方面取得成功，汽車製造商，特別是特斯拉（Tesla），正越來越多地將其應用轉向先進駕駛輔助系統（ADAS）。他們期望利用量子人工智慧的優勢，並將其整合到特斯拉未來的全自動輔助駕駛（Full-Self Driving；FSD）功能中。

ADAS簡介

先進駕駛輔助系統（ADAS）是提高駕駛人安全性並改善駕駛體驗的電子系統。這些系統使用感測器、攝影機、雷達和光達等各種技術來提供即時資訊和駕駛輔助，它們具有自適應巡航控制（Adaptive cruise control；ACC）等功能，可主動調整車輛之間的距離、車道偏離警告和車道維持輔助。它們還具有保護其他車輛或行人的功能，例如前方碰撞警告、盲點偵測、行人偵測和停車輔助。

實現所有這些功能皆仰仗兩個關鍵組件：感測器（sensors）和人工智慧（AI）。搭載ADAS技術的車輛需要大量感測器來提供車輛內部、周圍環境等各方面完整且全面的數據。隨後，再透過車載或基於雲端的AI來做出判斷、促進智慧決策，以實現自動駕駛或無人駕駛功能。

圖一 : 搭載ADAS技術的車輛需要大量感測器來提供車輛內部、周圍環境等各方面完整且全面的數據。（source：VicOne）

量子運算如何增強ADAS

與傳統的車輛感測器相比，量子感測器利用量子糾纏、量子疊加等量子力學特性，為自動駕駛車輛開創了更多可能性。儘管這些最先進的感測器仍處於早期開發階段，但它們有潛力透過以下功能使ADAS更加強大和可靠：

‧ 感知能力增強：將量子感測器整合到ADAS中可以增強車輛的感知能力。量子感測器的高靈敏度和高精度可以檢測周圍環境的細微變化，例如識別道路上的障礙物以及其他車輛或行人的位置和移動，使得系統能夠更早警覺到潛在風險。

‧ 精準定位、導航：利用量子感測器的高精度測量能力，可以實現更精準的定位及導航功能。這些功能可以改善ADAS的車輛定位、道路地圖更新和自動駕駛路徑規劃，使車輛能夠更準確地行駛，並更好地應對複雜的交通狀況。

‧ 減少誤報和誤判：量子感測器的高靈敏度和低雜訊特性，有助於減少ADAS中的誤報和誤判。透過使用量子感測器提供的精確數據，系統可以更好地區分真正危險的情況與其他無害的環境變化，從而提高系統的可靠性和性能。

‧ 增強自學習與優化：將量子感測器與ADAS的智慧學習和最佳化功能結合，可實現更高水準的自學習和最佳化。系統可以根據從量子感測器獲得的數據來改進其行為和決策，從而不斷提高其性能和適應性。

ADAS需要強大的運算能力來實現AI功能，例如NVIDIA的Orin X運算晶片提供的運算能力，可提供每晶片每秒254兆次操作（TOPS）的運算能力。Tesla Model 3 Highland版本提供了更高的運算能力，達到720 TOPS。除了透過增強CPU和GPU來提升效能並提供更多運算能力之外，NPU（Neural Processing Unit；神經處理單元或AI加速器）最近也開始蓬勃發展。此外，QPU（Quantum Processing Unit；量子處理單元）被認為是未來之星，有望為車內使用提供更高的運算能力。

除了在車輛內提供高運算能力之外，量子電腦還可以在雲端提供更大、更好、更穩定的運算能力。IBM去年在歐洲推出了第一個量子資料中心，這並不奇怪。

圖二 : 除了在車輛內提供高運算能力之外，量子電腦還可以在雲端提供更大、更好、更穩定的運算能力。

安全保障風險 安全和安全風險

隨著量子運算技術及其孿生兄弟—人工智慧（AI）—廣泛應用在自駕車，人們開始擔心量子運算的中斷或對量子電腦操作的干擾，可能會導致安全或安保問題，更不用說對人類生命造成風險了。

主要風險是量子去相干（quantum decoherence）：在量子電腦中提供高運算能力的核心可能會被破壞。

以下是一些可以破壞它的方法：

‧ 由於環境交互作用而導致的去相干：與環境的相互作用，例如熱波動、電磁場或其他形式的噪音，可能會導致去相干。當量子系統與周圍環境糾纏在一起，導致相干性喪失時，通常會發生這種情況。

‧ 散射和碰撞過程：與其他粒子的相互作用，例如散射事件或碰撞，可能會導致相移或量子態的改變，從而導致去相干。

‧ 控制和測量不完善：控製或測量量子系統的不準確性，可能會引入錯誤並破壞相干性。這些包括門操作中的錯誤、不完美的測量或實驗設備的限制。

‧ 透過耗散去相干：能量耗散過程，例如與熱儲層的耦合，可能會導致去相干。這會導致量子資訊丟失到環境中，從而很難隨著時間的推移保持相干性。

‧ 環境波動：環境特性的波動（例如溫度、壓力或電磁場）可能會擾亂量子系統並導致去相干。

‧ 外部來源導致的量子干擾：外部干擾源，例如雜散電磁場或背景輻射，可能會干擾量子系統的相干演化。

‧ 幾何相位和拓樸效應：雖然幾何相位和拓撲效應可以導致對某些類型的去相干機制的穩健性，但特定的幾何相位也可能容易受到某些擾動的影響。

‧ 糾纏喪失：與其他系統的糾纏可以保護量子系統免於去相干。然而，由於與環境的相互作用而導致的糾纏損失或退化，可能會導致量子系統中相干性的破壞。

了解並降低這些干擾對於量子技術的開發和實際實施至關重要，尤其是在ADAS中。

結論

量子技術提供的巨大運算能力和精確的環境監測為ADAS操作提供了必要的資源。因此，將量子技術整合到ADAS應用中不僅有望成為主流，還將為汽車產業帶來重大的經濟影響。

根據麥肯錫的報告，至2030年，這項顛覆性技術預計將為汽車產業帶來20億美元至30億美元的收入。在汽車產業積極擁抱量子技術的同時，必須對於與量子技術相關的風險保持警覺，並且實施緩解策略，以確保車輛的安全性。

（本文作者張裕敏（Ziv Chang）為VicOne汽車網路威脅研究副總裁）

**刊頭圖（source：VicOne）