ToF技术所用何处？ 伍硕抢进AMR、医疗、车用市场

根据交通部2021年全台事故造势原因分析报告中，死亡人数码居前五者为「未注意车前状况」、「为依规定让车」、「酒后驾驶失控」、「违反号志管制及指挥」及「左转弯为依规定」等；同时，再车祸负伤者中，尤以「未注意车前状况」及「未保持行车安全距离」两项最多，可见驾驶分心仍为导致交通事故的最大主因。

针对驾驶行为监控、警示，各家乘用车、商用车及先进驾驶辅助系统(ADAS)后装制造商皆期待可找到一有效途径，来因应驾驶分心问题，以确保驾驶者可以更清楚地得知前后及周边路况，同时针对驾驶行为状况进行监测与警示。

ToF技术所用何处？ 驾驶侦测、座舱手势操作都抢用

以此需求作为出发，飞行测距(ToF)技术于近年愈加受到车厂的重视。创立于2016年，深入研究3D影像识别技术的伍硕科技创始人林献堂表示，2020年已有德国Tier 1接触了解，希望可以以ToF技术作为未来车内驾驶监控的基础，在实务上，ToF技术相比于2D影像识别，在精准度及隐私性上皆具备绝对优势。ToF也是一种主动式深度传感技术，又分为间接飞行时间(iToF)和直接飞行时间(dToF)。

在车厂端，最早将ToF技术应用于汽车座舱者为BMW，其透过iToF 3D影像识别技术做到「悬浮手势操控」。所谓「悬浮手势操控」，意指人手不需直接触碰机器或屏幕，直接于空中做出相对应的手势变化，来达到操控机器的效果。此功能运用在座舱环境中，可协助驾驶在行车过程中不受机台按键的限制，优化与中控系统的互动，以增加行车过程的安全性。

除此之外，林献堂进一步提及，车内iToF技术应用还包括驾驶疲劳监测、乘客状态监测。当汽车自驾等级到达Level 3以上之后，驾驶疲劳监测可用以自动传感驾驶状态，当驾驶呈现疲劳状态，汽车可主动切换至「自驾模式」来降低疲劳驾驶可能造成的危险性；同时，亦可在侦测驾驶疲劳状况的同时，主动发出警示、通知紧急联络人。

3D V.S 2D　精准度、安全性、隐私性谁更胜出？

问及3D影像识别与2D影像识别之间的差异，林献堂指出，纯影像识别一般仅有平面及色彩两道信息，而ToF 3D影像识别则可提供相对完整的空间信息。当其成像包含X、Y、Z三轴空间及距离信息时，则可透过「距离」维度来精准化对于物件的判断，这也是为什麽该技术目前被广泛运用于自主移动机器人(AMR)的原因。

林献堂解释，由于人的距离传感需倚靠大脑辅助，而镜头的2D传感既缺乏了大脑辅助、又有判准的盲区，要使其愈精准，则需喂进更多数据来做交叉学习、判断，然巨大的数据对于汽车、机器人等边缘运算载具之效能造成负担；反之，3D影像传感因融入空间及距离信息，相同等级识别所需数据及运算量则有望大幅下降，相比之下，更合适于移动载具之应用。

即便如此，对于新创而言，要将该解决方案导入国际乘用车品牌，仍有其难处。林献堂坦言，2020年与德国车厂PoC的产品基本上已可做到车内驾驶监控，然该案最终仍遭搁置的原因，主要在于汽规的软硬件规范严密而复杂，若要做到符合国际车厂需求，则需透过顾问、认证等繁复流程，对于新创而言，耗时费力，难以在稳定营运现况的同时，投入大笔资源及资金完成法遵手续。新创要进军车用领域仍有其限制，在于代价高昂的车规流程对于台湾一般电子大厂来说姐有其门槛，更何况是小新创。

突破2D传感限制　ToF技术于AMR运用广

面对车用市场的高安规要求及较长的产品流程，林献堂指出，目前公司策略为三面着手，分别在商规、工规及车规祭出不同等级的产品，现阶段营收由条件较为宽松的商规承揽，如医疗及其他商用占目前公司营收约5成，AMR及其他工规产品则占约两成。

谈及ToF技术于工厂端的应用，深度传感为自动搬运机器人的核心，基于过去与清大育成中心团队的合作，目前其解决方案除了搭载地图扫描、空间定位及避障等功能之外，3D影像传感亦可做到近距离碰撞警示，它可自主侦测道路缝隙是否能够通过，在动线相对狭小、复杂的工厂及仓储中，将可发挥极大效用。

至于为什麽工厂、仓储、封闭场域运输的自驾多半以ToF技术取代2D视觉识别呢？2D识别主要倚靠特徵点，对于太过于单调的视野或是环境容易出现误判情形，这也是为什麽Tesla汽车容易发生撞上大型箱型车、油罐车事故的原因，而3D影像识别以3D空间为判断依据，在相较单纯、重复性高的场域中可以精准识别远近，以精准地完成任务。

责任编辑：舒能翊