鐵人賽也快接近尾聲了，今天來到最後一個部分 AI × 社會。我們會分 10 大領域找出實用和特殊的案例作介紹，透過了解各產業如何運用 AI，提供我們一些新奇想法來思考 AI 可以做什麼。並補充一些相關 AI 知識。最後再探討 AI 對社會的影響。
介紹第一彈就是台灣！台灣智慧駕駛公司於2020年曾開放業界試乘的無人自駕巴士，每天半夜12：30至2：30，在台北市信義路一段到五段的公車專用道上自動行駛及停靠，還可以依據狀況自動閃避和即時剎車。後來也有新竹縣府和工研院合作的新竹高鐵到市內自駕巴士，可惜皆因疫情關係階段性中止試營運。測試報告看得出來還有一些技術上需克服的問題如車速過慢，突發狀況反應不佳，加上台灣法規也尚未鬆綁的情況下，短期內很難正式上路。
| 無人自駕巴士 | 行駛路線 |
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達美樂 和 自動駕駛運輸公司 Nuro 合作，於2020年 4 月在美國休斯頓推出了自動無人車披薩外送服務。使用者只要網路付款，車子到達時輸入驗證碼就能解鎖自取披薩。
ーー 出處
UberEat 和 FoodPanda 改用無人車外送的可行性？
2022年5月 UberEat 開始在洛杉磯做無人車送餐的短期試行
國際自動機工程師學會（SAE ）制定的標準。各國針對各個等級有不同的法規規定。
| 等級 | 內容 | 操作者 |
|---|---|---|
| 0 | 無自動駕駛 | 駕駛者 |
| 1 | 協助駕駛，如車道偏離警告等 | 駕駛者 |
| 2 | 部分自動，如巡航定速等 | 駕駛者 |
| 3 | 條件自動駕駛，特定條件及場所可自動駕駛，緊急時需手動 | 自駕系統 |
| 4 | 高度自動駕駛，特定場所可自動駕駛 | 自駕系統 |
| 5 | 完全自動駕駛，所有場所可自動駕駛 | 自駕系統 |
德國 2021年已允許等級4的自駕車在2022年合法上路，日本則是 2021年允許販賣等級3的自駕車，並允許非緊急時該等級的駕駛者可以將手離開方向盤使用手機。但台灣法規目前仍停留在「無人載具科技創新實驗條例」階段，尚沒有相關配套的規定。（有錯請指正。）
台灣再過一天 0+7免居家防疫就要上路，大家都買好機票了嗎？
日本成田機場透過影像辨識出飛機門的位置，讓空橋自動去做對準，大幅減少空橋接續的時間和接續失敗的次數，進而讓旅客不用花費時間等待。目前為了安全會在接續剩10～15公分左右切時換成人員手動操作，預估約2026年完全自動化。
ーー 出處
安全性考量初期果然還是 AI × 人的組合呢。
日本知名的美乃滋品牌 Kewpie（Q比） ，和 google、BrainPad 合作，由於嬰兒食品的原料常遇到食安問題，試圖將嬰兒食品的原料馬鈴薯切丁用影像辨識排除不良品。結果不良品的圖像資料實在相對過少無法有效預測，於是反向思考！反過來學習預測良品，而其他非良品的馬鈴薯用空氣吹槍給去除，這樣的構成因為不用預測還有哪些層出不窮的不良品狀況，所以導入後也不用作微調，節省了人員目視檢查的時間而且檢測率也比人工作業還要高。
ーー 不預測不良品，反過來預測良品。出處
這個案例獲得日本2019年深度學習商用大賞。
日本北海道有名的和菓子製造商六花亭製菓，和 IMV、NTT-TX 合作，透過物聯網（IoT）收集的震動資料來隨時監視機器的狀態，進而預測故障的可能性，提早做機器維護來預防突發性的停止生產。
ーー 出處
在製造業有所謂的生產流程，常常會有一條生產線因為中間某台裝置故障導致後面其他裝置也跟著停擺，在交貨期限壓力下非常注重稼動率的製造業是不能允許發生的問題。以往是通過定期的設備檢查和更換新的零件來預防，但無法真正的發現故障跡象來有效處理。
Infarm 公司透過無人機收集的圖片辨識出雜草，並將資料下載到 USB，只要將 USB 插到拖拉機，接下來由數據決定噴嘴開關，自動噴撒除草劑，比傳統的方法便宜了3倍！
ーー 雜草辨識，出處
關於無人機法規
台灣法規規定，無人機應遠離機場，建築物和大眾運輸工具 30公尺以上。
2 公斤以下無人機（空拍機）不用考取操作證，但是要注意飛行高度不可超過120公尺（約40層樓），不可飛越人群上空。法規出處：全國法規資料庫
Climate 公司的 FieldView 透過大量數據可視化來幫助農民們做決策，預測最佳收穫日期，並可對玉米，大豆，小麥等作物，透過偵測水分是否過多，播種的下壓力道是否過大來做健康分析。
| 玉米雜交分布及收穫 | 植被圖（健康分析） |
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ーー 出處
專做聲音檢測的 AI 公司 Hmcomm 和 三菱MCHC會社，宮崎大學的共同開發。
為了近年來豬隻罹患病變導致供給量不安定所開發的健康管理系統，經由豬隻的叫聲，使用深度學習做異常預測，可以預測有沒有罹患呼吸道疾病，是不是發情期，以及需不需要哺乳。原本有經驗的養豬業者才可以透過豬隻的聲音辦到的事情，透過現在24小時運作的系統可以大幅減少人力。
ーー 出處
這可以說是 AI 透過學習變成「職人」的範例吧。
Ocean Eyes 公司所開發漁場導航（漁場ナビ）
將氣象衛星的資料透過 GAN 補完周邊海水溫度，即便被雲擋住的海域溫度也能夠掌握。透過海水溫度和海水流速一方面可以節省船隻燃料，一方面可以快速推測魚群所在。
ーー 出處
透過 GAN 來補完周邊溫度的想法好有趣！
由於老舊設施的意外頻傳，美國土木工程協會對美國的基礎建設老舊化做評估，A～E五個等級在2017年評定總體為「D+」的低分數。其中道路的老朽分數為 D。而 RoadBotics 透過合作的運輸車和清掃車拍下的照片自動做道路老朽的診斷，並透過5種顏色來標示道路健康。將來希望透過自駕車來完全自動收集圖像。
ーー 使用5種顏色標示道路健康。出處
日本東北電力公司和 SRA 公司合作，透過無人機對電塔做拍照，透過 AI 判斷腐蝕度，同時經由 GPS 對電塔位置做標記，可以做整體性的維修計畫，從以前 5 個人花 25 小時的作業縮短到 2 個人 4 個小時。大幅度地精簡人力。
ーー 出處
以前沒有無人機都是人員自己爬上去電塔檢查，效率真的差很多。
這個蠻有趣的，應該是亞洲想不到的運用，ShotSpotter 透過街上設置的聲音感測器，除去雜訊做精準槍聲的辨別，同時可以偵測出開槍的位置並在60秒內通報警察，一方面減少殺人事件，也能早一步逮捕犯人和救助被害者。
ーー 槍聲定位。出處
2005年中國透過「3111」工程，在省市縣3級，每1個省選一個市，每1個市選一個縣，每1個縣選一個區或一個派出所建設報警和監控系統的工程。以此為基礎發展，2019年已經有2億個監控鏡頭，運用 AI 的人臉辨識可以在極短時間識別民眾身分，用來抓捕犯罪者和監控政見不同人士。
ーー 天網系統，出處
電影全民公敵（Enemy of the State）的真實上演，雖然有侵犯隱私的疑慮...
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