根据全球自动驾驶汽车预测报告显示，2020到2024年全球L1至L5等级自驾车，年复合成长率将达18.3%。随着5G技术与基础建设，於台湾持续演进与普及，此全球趋势也不断影响台湾自驾车产业发展。

台湾智慧驾驶（Turing Drive），致力於透过AWS的云端科技，及其在台设立的AWS IoT Lab物联网实验室资源，提升处理来自车辆、道路和交通号志等庞大资料的效率，不断精进新世代的自动驾驶技术，打造安全的自驾车产品。

Turing Drive的技术核心为CPU、GPU平行运算，并且在结合GPS、光达、雷达、影像、车体惯性导航等优势下，以资料融合定位技术为客户提供最隹应用方案。

Turing Drive的应用方案服务不同用户，而不同用户都会使用不同厂牌提供的硬体，造成在实际操作时遇到诸多棘手问题，而AWS IoT Lab物联网实验室团队透过动手实作，协助客户解决各类场域问题，经过多次测试和验证提供给客户客制化的范例程式码交付（code delivery），本次就帮助Turing Drive正确使用和搭配不同厂商的硬体方案以达到最大效益。

Turing Drive使用AWS IoT Device SDK，透过MQTT over TLS1.2安全机制加密协定与AWS IoT Core连结，在安全的环境下，让开发团队能够远距登入自驾车系统做软体更新或回收资料等指令，大幅缩短开发和调校程式的时间，解决工程师必须到现场??拔硬碟的流程。

创新自动驾驶技术的过程中，有效管理并应用大量搜集的资料极其重要。每辆配备进阶感测器的汽车，每小时最多可以产生2TB的资料，以人工处理实体硬碟的资料存取已不再有效率。

在AWS IoT Lab物联网实验室建议下，Turing Drive选择 AWS IoT Core服务，在无需布建与管理伺服器的情况下，将装置资料及感测器资料连线集中串联至云端，在几天之?就可以完成网路服务布建，从而能更快地梳理资料库中的资料，持续优化自驾车路线。

最後，在自驾车运行所录制的影像资料处理上，Turing Drive运用Amazon Kinesis Video Streams（Amazon KVS），安全且便利地将终端装置的影像资料传到AWS云端，运用机器学习进行分析处理，让Turing Drive无须再耗费人力传输影像资料，也帮助开发团队更轻松地运用後续资料。

Turing Drive执行长沈大维认为：「在未来十至二十年，新世代的智慧车辆会趋向平台化发展，除了智慧城市的硬体环境外，AWS云端服务也是不可或缺的一环，这是因?云端技术可以帮助建构数位基础设施，整合道路号志及车辆运行资料。」

沈大维表示：「数位基础设施透过云端服务与不同的载具、路囗设备、号志等交通管理的中心结合应用，才能将手中握有的资料及取得的洞察发挥最大化效用。借助AWS IoT Lab物联网实验室服务和经验，我们大幅提升了研发自动驾驶技术的时间及效率。Turing Drive会持续透过AWS推动新世代智慧车辆的数位基础设施?品。」