I am AI 系列紀錄片第二集為卡車司機探索更安全的行車環境。
卡車司機開著車，將大部分貨物運到美國各地。漫長的行車時間、滿足線上訂單的需求日漸增高，還要冒險在暴風雪及高峰時段裡行駛，壓力非同小可。
在《I am AI》系列紀錄片第二集裡，介紹了 Peterbilt、Kenworth 及 DAF 品牌卡車製造商 PACCAR，如何運用人工智慧來減輕卡車司機們的負擔。
員工25,000人、年營業額達170億美元的 PACCAR，在位於華盛頓州西北方的技術中心裡，努力推動半卡車自動化方面有所進展，可望讓過度勞累的司機們能鬆一口氣。
PACCAR 近期在矽谷成立了一處創新中心，該中心將統籌下一代產品開發作業與找出有利於未來汽車性能的新興技術。
PACCAR 先進技術部門總監 Carl Hergart 說：「卡車實為美國經濟的命脈。我們想要盡可能維持卡車司機的人身安全、行車舒適性，還有提高他們的工作效率。」
幫助卡車「看到東西」
PACCAR 的工程師們在進行高度自動化系統研究時，將攝影機和感應器放在卡車的車身外，像是護柵、保險桿、鏡子等處，接著使用 NVIDIA DRIVE PX 2 人工智慧超級電腦來消化收集到的大量數據。經 DRIVE PX 處理過的融合圖像數據再由神經網路加以整理，讓卡車能瞭解「看到」的內容。
司機輕撥駕駛室裡的開關，便可切換為自動駕駛模式，而引擎蓋底下的一整套技術開始將四周不斷變化的車況資料提供給卡車。
PACCAR 資深動力總成控制工程師 Christopher Balton 說：「卡車透過感應器掌握四周車況，按照在環境裡的位置來決定行車方向。」
PACCAR 的工程師們致力於讓卡車司機們在開車時更輕鬆。
轉移學習的優點
PACCAR 運用的是「轉移學習」的概念，讓公司能流暢利用 NVIDIA 通過車輛組合出的訓練資料，重要的考量之一是以卡車繪製全美各地道路圖是一件不切實際之事。
Balton 說：「我們能在截然不同的環境中，將 NVIDIA 訓練好的神經網路直接用在我們的車輛裡。能把那種學習結果搬到我們的環境裡，未來將有著無比的發展潛力。」
無需自行建立數據，也讓 PACCAR 有更多能力去推動發展，像是眼前正在努力讓 Level 4 自動駕駛系統更能面對標示不清的道路及惡劣天候。
不會被取代的司機
跟大多數人工智慧的發展情況一樣，自動駕駛卡車的出現不免讓人開始擔心科技某一天會全面取代人力。
「我們絕非想要取代司機，而是讓他們在行車時更輕鬆。單以航空業為例，自動駕駛儀已經出現很長一段時間，而駕駛艙裡還是有兩名駕駛員。我覺得卡車運輸業未來也會有類似情況。」Hergart 說。
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