拓展智能驾驶打群架 微软Azure扮推手

微软(Microsoft)持续扩展云业务。台湾微软宣布，与高科大、凌华、Turing Drive(台湾智能驾驶)推出自驾车解决方案，该方案将采用微软的Azure云端平台。

高科大近年以自驾车研发及云端科技做为未来重点发展领域，结合高科大研发长郭俊贤过去研发燃料电池之专业，与微软Azure AI平台强大的云端运算服务，期望能成为国内学术界无人载具研发的典范。

为提升整体自驾车研发效能，高科大在自驾车研发过程中，除导入微软Azure AI服务外，亦联手Turing Drive及凌华科技，期望透过高科大研发人才、合作夥伴的软硬件实力，充分发挥四方合作的优势。

Turing Drive首度采用微软Azure AI服务开发自驾车模块，透过中小型巴士及慢速车等车辆平台的开发经验，与在多种场域运行的自驾研发成果，搭配凌华的边缘运算服务，加上Azure云端平台大幅缩短开发时间，仅耗时2个月完成。

高科大将凌华自驾车开源社群软件Autoware置于Azure Machine Learning平台上进行测试与模拟，包含控制行车方向、轨迹等，运用Azure Machine Learning提供的各项工具与服务，加快模型的训练过程，如自动辅助的标注工具即可降低60%以上的标注时间，快速累积训练数据集。

Azure Machine Learning的整合性与MLOps功能，更可让 30人以上同时针对同一个模型做调校，有效降低实际上路会遇到的棘手问题。透过Azure认知服务中的自订视觉服务，高科大可以快速进行路上影像识别，精确判断障碍物的位置进而安全规避。

高科大将3D激光雷达传感器放置于Azure虚拟机器上，透过Azure可扩展与弹性的运算资源，支持激光雷达传感器实时扫描周遭环境、计算与障碍物的距离，并整合3D地图、物件检测及各项识别应用，更与Autoware导航与控制模块整合，进行整车系统运作模拟。

以往自驾车从开发到实际上路需克服数据的储存、加值、运作以及繁复的测试流程，且需整合多个不同的自驾车软件，进入门槛相对较高。透过微软Azure平台完整的服务，可以大幅减少研发的时间，将云端平台高效的模拟以及运算能力结合自驾车载体，让更多学生参与。

责任编辑：朱原弘