自動駕駛汽車的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

半導體地緣政治學

為了解決自動駕駛汽車的問題，作者太田泰彦 這樣論述：

國家級戰略物資──半導體 霸權競爭舞台上，最致命的攻擊武器！ ▋地緣政治╳晶片大戰略 ▋   　　＼＼本書焦點議題／／ 　　【台灣爭奪戰】【習近平的100年戰爭】 　　【普丁與高加索矽山】【新加坡的祕密】 　　【環太平洋半導體同盟】【數位三國志開打】 　　【陸基神盾系統攻防戰】   　　美、中、歐、俄、台日韓爭相投資半導體供應鏈，砸下超過上兆美元，堪稱史上獲得最高補助款的單一產業。   　　全球政府為了守護晶片供應安全，強勢介入半導體供應鏈，不只加強防守，更試圖找出戰略咽喉點，透過掐住供應鏈其中一環，讓敵人舉國崩潰……   　　半導體如

何影響多極霸權的板塊角力？ 　　世界供應鏈正在發生什麼巨變？   　　本書作者憑藉超過35年的半導體產業報導經驗，精準分析20多國半導體產業的優勢與劣勢，清楚整理出國際鬥爭檯面下，各國真正的競合戰略，帶領讀者看見一顆小小的晶片，如何在全球地緣政治掀起巨大海嘯！   　　＼＼這些戰略物資，都搭載半導體／／ 　　✔5G基地台 ✔電動車 ✔雲端資料中心 ✔太空火箭 ✔戰鬥無人機 ✔反彈道飛彈系統   　　★剖析各國晶片戰略思維！ 　　．英國「以小搏大」：雖非半導體大國，但擁有全球供應鏈最上游的IC設計企業，能靠著控制關鍵節點影響全局！ 　　．美國「鎖國策略」：不

遵守國際分工邏輯，目標是在國內建立完整供應鏈，脅迫台、韓晶圓代工廠赴美設廠？ 　　．中國「特洛伊木馬」：擅長發動制海權，並用廣大的內需市場牽制他國，試圖用美國企業扳倒美國政府。 　　．荷+德+瑞士「歐洲半導體聯盟」：掌握全球最關鍵的光刻技術，透過建立聯盟，目標攻佔2奈米製程。 　　．阿拉伯「主權基金」：阿拉伯聯合大公國擅用投資、收購策略，掌握了美國最大的晶圓代工廠格羅方德的經營實權。 　　．新加坡「戰略模糊」：為什麼刻意在晶片產業保持戰略模糊？又為什麼渴望加深中美對立？   　　★半導體引發的各國勢力消長！ 　　．以色列提供的高端晶片，決定了土俄兩國在高加索地區「代理

人戰爭」的勝負！ 　　．一場併購造成英美兩國反目，一顆電動車用晶片導致德國反中。 　　．白宮邀請19位半導體企業執行長開會，為什麼刻意遺漏歐洲、日韓車廠？   　　★科技巨頭GAFA╳BATH的全球晶片布局！ 　　．Google的亞洲資料中心為什麼只設在台灣、新加坡？ 　　．騰訊、阿里巴巴為什麼重視深圳？這裡具備什麼特殊優勢？   　　★揭露半導體產業祕辛！ 　　．台積電為了平衡美中對立風險，採取哪些地緣政治避險策略？ 　　．短短半年內，台、日三家晶圓製造廠接連起火，幕後黑手究竟是誰？   本書特色   　　1. 提供第一手報導資料 　　作者

親自訪談包括：台積電、華為……等半導體公司董事長及高階主管，呈現企業對地緣政治的策略思考！   　　2. 圖表輔助．完整解說半導體供應鏈 　　從最上游的矽智財企業、IC設計，到中游的晶圓製造、代工，以及下游的封測、銷售，一網打盡分析各國在供應鏈中的市占率。   　　3. 涉及國家最多 　　涵蓋台、美、中、英、荷、比、法、義、土、俄羅斯、亞美尼亞、亞塞拜然、新、馬、日、韓……等超過20個國家。   　　4. 涵蓋企業最多 　　包含台積電、艾司摩爾、安謀、英特爾、中芯國際、長江存儲、三星電子、恩智浦……等超過40家半導體供應鏈上中下游企業。   一致推薦  

　　▷ 沈榮欽｜加拿大約克大學副教授 　　▷ 范琪斐｜資深媒體人 　　▷ 陳良基｜前科技部部長、臺大電機系名譽教授 　　▷ 陳松興｜東華大學新經濟政策研究中心主任 　　▷ 蔡依橙｜陪你看國際新聞 創辦人 　　▷ 謝金河｜財信傳媒集團董事長 　　▷ 顏擇雅｜作家 　　（按姓氏筆畫排序）   日本Amazon讀者五星推薦   　　★理應是嚴肅生硬的內容，讀來卻宛如戲劇般生動。作者以俯瞰的角度詳細寫出半導體對各國的重要性。不僅是日本政府或企業角度，包括美國、中國政府及企業界人士的採訪，內容相當豐富精彩。──YOKO   　　★原本應該是冰冷不帶

情感，以數字建構成世界的「半導體」，作者卻以「人」的聲音為軸心，生動描寫在數位化世界中，占重要角色的半導體。不禁令人思索，日本現今貿易政策與國家安全保障，是否達成平衡。──Yossarian   　　★1980年半導體的日美摩擦到現在，即使是對並不熟悉當時狀況的我這個世代而言，本書透過引述相關人士的言論，讓我看到日本面對的困境以及透出的一線曙光。──もんじゃ焼きが  

自動駕駛汽車進入發燒排行的影片

人工智慧之刑法相關議題研究

為了解決自動駕駛汽車的問題，作者邱云莉 這樣論述：

「人工智慧」係指擁有類似人類智慧的電腦程式，透過電腦的發明、網際網路的盛行、人類神經細胞的分析與仿造等，人類的智慧得以在機器上重現且漸趨完整。尤其在大數據及深度學習出現後，再次將人工智慧發展推向另一波高潮，惟在新技術問世後，許多問題即陸續接踵而來。而人工智慧與其他新科技技術不同的是其擁有如同人類智慧般的思考模式，甚至連程式設計者本身皆無法完全了解其演算過程。也因為人工智慧的難預測性、不透明性等問題，對於傳統刑法體系將可能造成衝擊，例如人工智慧是否具有法律人格的問題，以及發生損害結果時應如何劃分責任歸屬的爭議。 本文主要透過文獻分析、比較研究及綜合歸納的方法進行研究。首先針對人工智慧是否

具有法律人格的問題進行釐清，本文認為基於人工智慧技術目前的發展狀況，應採取否定說，唯有未來真出現完全不受人類程式編列限制、可依自主意識行為的強人工智慧時，才應例外採取區分說。 接著本文將分別介紹人工智慧的三大應用領域－自動駕駛、司法系統及醫療系統。除了介紹人工智慧在各領域應用的基礎外，也將分別提出人工智慧將帶來的影響，以及發生刑法爭議時責任歸屬的劃分。尤其是當人類與人工智慧共同造成損害結果時，刑事責任應如何歸責即成為重點。本文將分析現有的學說文獻及相關見解，並提出個人見解，希望可藉此提供解決之道。而目前人工智慧仍處於剛開始發展的狀態，為了促進人工智慧的發展，政府應建立良好的實驗場域供民間

投入研究。此外，目前我國關於人工智慧法律規範尚未完備，若未來發生有關人工智慧的法律爭議，將可能會是相當棘手的問題，因此促進相關法規的訂定係為我國應持續努力的目標。

元宇宙：浪潮之巔+無限創新(Metaverse Next Level)

為了解決自動駕駛汽車的問題，作者危文 這樣論述：

# 2020 年五月天線上演唱會全球觀看次數突破 3500 萬 # 2021 年 Epic Games CEO Tim Sweeney 拋出元宇宙的概念 # 2021 年 Facebook 祖克柏宣布將轉型為元宇宙公司並將 Facebook 更名為『Meta』 元宇宙不僅能夠實現這些創舉，促使世界IT巨頭紛紛開始部署元宇宙，更能創造各產業更多的可能！ ．．． 　　何謂「元宇宙／Metaverse」？ 　　廣義的元宇宙可理解為：一個平行於現實世界，又獨立於現實世界的虛擬空間，是反映現實世界的線上虛擬世界，是趨於真實、有連結感受的數位虛擬世界，並將成為未來的網路世界。 　　元宇宙

於 Microsoft、Apple、Google、Facebook、騰訊、Epic Games 等世界級的資訊產業遍地開花。融合虛擬實境、人工智慧、雲端運算、5G 和區塊鏈等 IT 技術的新興網路型態，元宇宙不僅為 IT 產業締造令人驚嘆的成績，更帶領其他領域之產業產生無限的商機。 　　對元宇宙感到十分興趣嗎？ 　　想讓您的商業模式進入更高的 Level 嗎？ 　　透過本書，不僅能夠建立最熱門的元宇宙概念，本書亦闡述產業現狀、未來趨勢、過度追求虛擬世界是否會造成現今文化發展停滯，針對各個產業層面建立詳細的分析，促進讀者反思，不僅能夠使對於仍無相關概念的讀者更加知悉相關知識，更對於想要推動擴

展新型商業型態的創業／就業讀者來說是必須擁有的好書！ 　　**『本書經電腦專家——洪錦魁 審閱與推薦』** 　　本書重點 　　NFT 　　NFT (Non-Fungible Token，非同質化代幣) 核心價值為將畫作、藝術品、影音、遊戲等數位內容資產化，作為 block chain 交易中唯一的、不可竄改、不可分割的數位加密權益之證明，能夠保證數位資產的唯一性、真實性、永久性、以及提升流動性，並提升數位資產的歸屬保證。本書以全球最大 NFT 綜合交易平台 OpenSea、Somnium Space 作為該領域的 case 進行介紹，DeFi( Decentralized Finance，

去中心化金融 )如何正向提升 NFT 於商業中的營利模式，以及其他著名的 NFT 平台虛擬藝術品與虛擬土地的應用。 　　元宇宙 × 產業商業模式 　　元宇宙巧妙催化了這些領域的商業模式： 　　● 銷售藝術品 NFT (BCA Gallery) 　　● 元宇宙建造服務公司 (MetaEstate 建造的 Cryptovoxels 平臺) 　　● 廣告宣傳 (Metaverse Billboards 於 Cryptovoxels 平台佈局了 250 多個看板) 　　其他領域包含地產租賃、沉浸式體驗計畫領域、遊戲產業、服飾銷售、線上KTV、資料服務商……等元宇宙帶來的商業模式等待著您一同窺探究竟。

　　元宇宙 × IT巨頭 　　● Microsoft 　　目前為了建立元宇宙，致力於硬體入口、底層技術、內容 3 方面，透過 HoloLens 混合現實頭戴式顯示器、Azure Digital Twins、Microsoft Power、Minecraft、模擬飛行等實際應用實現探索元宇宙的世界。此外，為世人最常使用的辦公室 meeting 小幫手 Microsoft Teams 亦將被大改造為元宇宙，除了融合 Microsoft Mesh (多使用者、跨平臺的混合現實應用程式)，Microsoft 還計畫將 Microsoft Teams 新增 3D 虛擬化身功能，不需要使用 VR/AR

裝置之輔助，使用者就能以虛擬人物的形式出現在視訊會議中。 　　● NVIDIA 　　除了發展 GPU 硬體層面的支援，亦致力於建立一個強大且開源的影像處理平台，影像開發的工作者能夠利用這個平台模擬出十分逼近現實的世界，這為 3D 建築設計師、3D 遊戲場景動畫設計師、自動駕駛汽車開發工程師實際應用大大地提升一個檔次！ 　　創辦人黃仁勳更於 GTC 大會上利用自家研發的 Omniverse 基礎建模平台仿真建模、光線追蹤技術、GPU 圖像渲染建造一場虛擬的發表會，逼真程度之高，甚至於發表會結束後沒有任何外界發現，這為 NVIDIA 進行了天然的宣傳，NVIDIA 更獲得 Adobe、Ble

nder 等 IT 軟體公司支持。  

車道辨識之卷積神經網路架構設計

為了解決自動駕駛汽車的問題，作者黃孟涵 這樣論述：

本論文設計並實作一款應用於車道辨識之卷積神經網路 (Convolutional neural network, CNN) 模型。首先，製作了一台架設160度廣角相機之輪型機器人，並分別使用手動及無線搖桿二種方式，控制輪型機器人在車道場地上行走在不同的位置上同時拍攝照片，蒐集到的照片作為卷積神經網路之訓練及測試資料集。接下來，使用PyTorch作為深度學習框架，包含定義CNN架構、訓練及測試模型。經過數個不同的模型參數的測試，包含隱藏層層數、全連接層之神經元數量、學習率和兩種不同的優化器等。最後設計完成之CNN模型包括：輸入層為3×220×220的三維矩陣，輸出層為5個類別的分類節點，隱藏層由

2層卷積層、2層池化層及2層全連接層所組成。此模型在車道辨識的準確率可達到99.6%。訓練完成之CNN模型被實現在輪型機器人的微控制器中，並在實驗車道場地上進行測試。實驗結果顯示在整體的測試例中，CNN模型的判斷準確率為92.5%，但在輪型機器人處於道路右側進行右轉的條件下，CNN模型準確率僅82.5%，還需進一步研究及改善。