由車輛的自動導航到光達

6月1日清晨，國道一號嘉義水上路段，一部使用自動導航的Tesla電動車撞上前方橫倒於車道上的白色貨車，這部貨車是因為先前的前方車輛緊急剎車，閃躲不及而翻覆。如果仔細看現場照片，清晨斜射的陽光正好直射到翻覆貨車白色的頂棚，而又恰恰好反射到Tesla上，甚至有可能將太陽的光點反射到Tesla的攝影鏡頭。

這幾乎就是在2016年5月的佛羅里達，Tesla第一次因為自動導航所導致死亡車禍的翻版，如出一轍的場景是前方的白色貨車以及陽光的反射。所幸台灣的駕駛者機警地踩了剎車，避免了一場110公里車速所造成的悲劇。

為什麼車子的導航系統沒有偵測出前方的障礙物，而做出必要的防範措施？Tesla雖然一再強調，它的自動導航系統，還是需要駕駛者隨時注意車況及路況。然而一旦駕駛者享受到了科技的便利，就很容易失去警覺心，這也是人之常情。在第二級自動駕駛(level 2)以下，也就是偶而使用自動導航，車輛上裝置了立體攝影鏡頭、超音波測距及雷達(短距為24 GHz，長距為77 GHz)即可，雷達在Tesla還不是標配。但是在第三級(level 3)，有限度的自動駕駛，通常就必須裝上光達(LiDAR)了。

Tesla的創辦人馬斯克，是所有車廠的CEO最排斥光達，而全心擁護立體攝影鏡頭(stereo camera)以及演算法(algorithm)的人了。他曾說「anything relying on LiDAR is doomed」以及「camera-only algorithms can work surprisingly well」。立體攝影鏡頭是利用兩個以上的鏡頭，間隔一段距離以產生所需的視角，並搭配必要的演算法，才有可能計算出不同物體間相隔的距離。

這在一般正常情況下，都可以精確的操作，而不會誤判。但畢竟是演算法的計算，在非常少數的極端案例，有可能造成演算過程無法收斂，讓導航系統無法做出判斷而導致車禍發生。馬斯克是位AI的倡議者，他是DeepMind最初期的投資者之一，也曾說過AI的威力勝過核彈，會超越人類的智慧，以及引發第三次世界大戰等發人深省的警語。Tesla也從事AI晶片的開發，並經由不斷的數據學習，應用在自動導航系統內。

光達的操作方式就很直接，原理跟雷達是一樣的，所不同的是光達用的是光波(紅外線)，而雷達用的是電磁波。兩者都是發射一時序的脈衝光波或電磁波，波前進遇到物體時會產生反射，當接收到反射波脈衝並計算其時間差(time of flight)，就可以量測到彼此間的距離。這過程是很直接的數學計算，不牽涉到演算法及人工智慧。光波因為波長較短，因此對於前方物體可以有精準分辨率及量測結果，而雷達的波長較長，會很難分辨出前方物件是行人還是電線桿。

光達在應用於自動導航之前，就已經在其他的領域使用過。我曾在國家地理頻道上，看到研究人員利用光達及空拍機，在柬埔寨的吳哥窟發現到實際上更大規模古城遺址。另外光達也被應用到風力發電機上，來測量風的速度及方向，以調整最佳迎風的角度。

光達最令人詬病的是價格太貴，主要是其使用了一長串的高功率半導體雷射，並做360度的旋轉掃描以取得全方位的3D影像，不論是光學系統或機械旋轉都所費不貲。近來為了普及化及降低成本，光達的設計上逐漸捨棄360度，而改採小於180度及較短的偵測範圍，這樣就可以使用面射型雷射(VCSEL)，以及微機電反射鏡(digital light processor；DLP)或使用繞射光學面，以產生出雷射光的陣列(array)，在成本結構才會有競爭力。

假以時日當自動導航越來越普遍，可以想像滿街都是光達的紅外線雷射訊號，對於行人的眼睛及皮膚一定會造成影響，這時就有必要降低雷射光的強度，換言之也就是需要在光達上裝置一個靈敏度非常高的光感測器(photodetector)。所幸在上世紀九十年代，半導體元件物理學家就已經發展出單光子的光感測器(SPAD)。

一般的光感測器是操作在元件的逆向偏壓的微小暗電流區，一旦有光訊號進入就會增強電流，但是至少得有上萬個光子，才可能產生明顯的光電流。單光子光感測器是刻意讓元件操作在逆偏壓的崩潰區，只要有一顆光子進入，就會造成實質的崩潰，崩潰之後又可以馬上回復。所以只要去計算元件崩潰了幾次，就知道有多少顆光子被收集到，因此靈敏度是一下子增加了好幾個數量級。

科技的發明經常一開始並不清楚其適當應用的場景，就像單光子光感測器，甚至會被評論為「solution looking for problem」，然而一旦時機到了就得挺身而出粉墨登場。自駕車未來要做到第五級(level 5)的完全自動駕駛，不論就立體攝影鏡頭、光達、雷達或超音波，車廠必須要有能力將這些不同的偵測系統作完整的融合(fusion)，因為沒有任何單一的偵測系統可以提供在不同天候、距離以及精度上完整的數據。但是如果變成了各人一把號，各吹各的調，就會是個大災難了！