台灣自主研發自動駕駛技術更進一步！歐特明電子與國家實驗研究院國家高速網路與計算中心（國研院國網中心）合作，運用臺灣AI雲（TWCC）加速產品研發速度，開發車用AI感知與辨識系統，實現自動駕駛level 4等級的記憶式無人自動代客泊車（Automated Valet Parking；AVP）系統。歐特明吳錫慶執行長表示，透過臺灣AI雲進行深度學習，讓每個單一訓練智慧自駕的AI模型速度能加快2倍，技術迭代升級速度更將加快4倍以上，未來臺灣以自駕車技術輸出國際市場不再遙不可及。

歐特明電子與國研院國網中心合作，實現自動駕駛level 4等級的記憶式無人自動代客泊車系統。

根據波士頓顧問公司（BCG）針對亞洲城市居民所做調查發現，每位駕駛人一年約花費9,360分鐘在停車上；而世界經濟論壇（WEF）針對全球27個國家的問卷調查中，有43.5%回答者認為自動駕駛的需求是來自停車問題。所以自動停車一直是自駕科技所關注的應用場景。

為與國際發展並駕齊驅，掌握臺灣本土自駕車的關鍵技術，歐特明開發無人駕駛自動代客泊車系統，將自動停車由駕駛視線範圍內的自動停車進化成2.0版本，即是可讓汽車在無人駕駛的情況下，自動駕駛前往100公尺內已記憶過的停車位。對駕駛者而言，只需讓車子學習過一次，即可自動完成每一次安全又精準的停車，替駕駛者節省大量時間。

此自動代客泊車系統主要是透過AI感知與辨識技術達成，利用車上的4個環景攝影鏡頭，融合12個超音波感測器，運用臺灣AI雲所訓練之深度學習模型，讓車子能感知周遭環境與辨識物件，並清楚辨識出停車位、車格線、障礙物等，車子彷彿有了視覺；再透過即時定位與地圖建構（SLAM）技術來進行定位及導航，結合車用電子控制，讓車輛行走在記憶路徑上。

透過臺灣AI雲的超強計算力，已協助歐特明訓練百萬張以上停車場景，未來並將持續更新訓練。在開發效率上，臺灣AI雲協助歐特明智慧自駕的AI模型深度學習時間減半，並可平行進行更多的開發任務，讓產品以4倍的速度發展，盡早掌握自主研發關鍵技術，以搶進世界市場。

歐特明吳錫慶執行長指出，目前已成功研發記憶式自動代客泊車系統，若結合高精地圖，未來就算是沒去過的停車場，讓車子「自己開去停」也不再是夢想。未來將以此Level 4等級的整合技術，與國際車廠建立合作，打入自駕車產業供應鏈。

國研院國網中心史曉斌主任表示，自駕車技術結合電腦視覺影像辨識、物聯網感測等科技，是臺灣AI雲高速GPU架構最能發揮整體效益的重點領域。國網中心希望能協助臺灣本土自駕車產業厚植基礎，走向國際。