根據全球自動駕駛汽車預測報告顯示，2020到2024年全球L1至L5等級自駕車，年複合成長率將達18.3%。隨著5G技術與基礎建設，於台灣持續演進與普及，此全球趨勢也不斷影響台灣自駕車產業發展。

台灣智慧駕駛（Turing Drive），致力於透過AWS的雲端科技，及其在台設立的AWS IoT Lab物聯網實驗室資源，提升處理來自車輛、道路和交通號誌等龐大資料的效率，不斷精進新世代的自動駕駛技術，打造安全的自駕車產品。

Turing Drive的技術核心為CPU、GPU平行運算，並且在結合GPS、光達、雷達、影像、車體慣性導航等優勢下，以資料融合定位技術為客戶提供最佳應用方案。

Turing Drive的應用方案服務不同用戶，而不同用戶都會使用不同廠牌提供的硬體，造成在實際操作時遇到諸多棘手問題，而AWS IoT Lab物聯網實驗室團隊透過動手實作，協助客戶解決各類場域問題，經過多次測試和驗證提供給客戶客製化的範例程式碼交付（code delivery），本次就幫助Turing Drive正確使用和搭配不同廠商的硬體方案以達到最大效益。

Turing Drive使用AWS IoT Device SDK，透過MQTT over TLS1.2安全機制加密協定與AWS IoT Core連結，在安全的環境下，讓開發團隊能夠遠距登入自駕車系統做軟體更新或回收資料等指令，大幅縮短開發和調校程式的時間，解決工程師必須到現場插拔硬碟的流程。

創新自動駕駛技術的過程中，有效管理並應用大量蒐集的資料極其重要。每輛配備進階感測器的汽車，每小時最多可以產生2TB的資料，以人工處理實體硬碟的資料存取已不再有效率。

在AWS IoT Lab物聯網實驗室建議下，Turing Drive選擇 AWS IoT Core服務，在無需佈建與管理伺服器的情況下，將裝置資料及感測器資料連線集中串聯至雲端，在幾天之內就可以完成網路服務佈建，從而能更快地梳理資料庫中的資料，持續優化自駕車路線。

最後，在自駕車運行所錄製的影像資料處理上，Turing Drive運用Amazon Kinesis Video Streams（Amazon KVS），安全且便利地將終端裝置的影像資料傳到AWS雲端，運用機器學習進行分析處理，讓Turing Drive無須再耗費人力傳輸影像資料，也幫助開發團隊更輕鬆地運用後續資料。

Turing Drive執行長沈大維認為：「在未來十至二十年，新世代的智慧車輛會趨向平台化發展，除了智慧城市的硬體環境外，AWS雲端服務也是不可或缺的一環，這是因為雲端技術可以幫助建構數位基礎設施，整合道路號誌及車輛運行資料。」

沈大維表示：「數位基礎設施透過雲端服務與不同的載具、路口設備、號誌等交通管理的中心結合應用，才能將手中握有的資料及取得的洞察發揮最大化效用。借助AWS IoT Lab物聯網實驗室服務和經驗，我們大幅提升了研發自動駕駛技術的時間及效率。Turing Drive會持續透過AWS推動新世代智慧車輛的數位基礎設施產品。」