微软携手高科大、Turing Drive与凌华，打造亚洲首部以Azure AI驱动的自驾车

微软宣布与高雄科技大学、Turing Drive （智慧驾驶），以及凌华科技合作，共同打造以Azure AI服务平台驱动的自驾车，强调以完整布署环境与高度整合开发资源，缩减研发所需人力成本与自驾车模型训练时间，藉此加速自驾车发展。

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因应全球数位转型趋势，高雄科技大学近年以自驾车研发与云端科技做为未来重点发展，结合高雄科技大学研发长郭俊贤过去研发燃料电池专业技术，结合微软Azure AI服务平台云端运算资源，藉此推动学术界无人载具研发。

而此次合作采用Azure AI服务平台运算资源，分别如下：

• 透过Azure Machine Learning打造高效且友善的开发环境：高科大将凌华自驾车开源社群软件Autoware置于Azure Machine Learning平台进行测试与模拟，包含控制行车方向、轨迹等，运用Azure Machine Learning提供各项工具与服务，加快模型训练过程，例如通过自动辅助的标注工具降低60%以上的标注时间，借此快速累积训练数据集。

另外，藉由Azure Machine Learning与MLOps功能整合，更可让30人以上团队成员，同时针对相同模型做调校，有效降低实际上路会遇到的棘手问题。

• 藉由自订视觉服务（Custom Vision）快速辨识障碍物：透过Azure认知服务（Azure Cognitive Services）的自订视觉（Custom Vision），使得高雄科技大学可以快速进行路上影像辨识，精确判断障碍物的位置，并且进行安全规避。

• 高效运算资源支持3D激光雷达传感器增加行车安全：将3D激光雷达传感器放置于Azure虚拟机上，透过Azure云端服务可扩展及弹性运算资源，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，并且整合3D地图、对象检测及各项辨识应用，更与Autoware的导航与控制模块整合，进行整车系统运作模拟，提供可靠的环周对象感知能力及导航与控制系统，确保自驾车行进的安全。

过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，并且需要整合多个不同的自驾车软件，使得进入门槛相对较高。但透过微软Azure平台完整服务，可大幅减少研发的时间，实现「单一平台、轻松开发、所得即所见」的优势，将云端平台高效的仿真及运算能力与自驾车载体结合，透过容易使用的服务与操作介面降低学习与使用门槛，藉此让更多学生参与，深度体验云端进而拥抱云端。

整合Turing Drive与凌华科技软硬体，展现自驾车研发综效

为了提升整体自驾车研发效能，高雄科技大学在自驾车研发过程中，除了导入微软Azure AI服务，更与Turing Drive及凌华科技合作，期望透过高科大研发人才、微软Azure AI服务平台，结合Turing Drive与凌华科技的软硬体实力，藉此发挥彼此合作优势。

其中，Turing Drive首度采用微软 Azure AI服务开发自驾车模组，透过Turing Drive于中小型巴士及慢速车等车辆平台的开发经验，以及在封闭、半开放、开放市道路等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云端平台的高度整合性、容易上手、高效率与提供在地支持等优势，大幅缩短开发时间，使得整体研发到展现优异的成果，仅需花费两个月即可完成。