科大研擬人化系統　無人車學真人思考　可減逾2成交通風險

香港科技大學工學院的跨學科研究團隊最近成功開發了一套「擬人化認知編碼系統」，讓無人車能像人類司機般「思考」，綜合判斷複雜路況，可將整體交通風險降低26.3%，而對於行人及騎行者等高風險群體來說，潛在意外更大幅減少51.7%。同時無人車的自身風險也下降了8.3%，為自動駕駛技術的安全性邁進一大步。

團隊指出，現行自動駕駛系統的一大局限，在於其「單對單」風險評估機制，即每次只能比較兩個選項，無法像人類司機那樣全面考慮道路上的多方互動。新系統則結合了評估道路使用者的個體風險評估模組、引入倫理權重的社會權重風險映射模組，以及能預判自駕車決策對整體交通狀況影響的行為信念編碼模組，令自動駕駛系統配備接近真人司機的感知、評估與行動能力。

科大土木及環境工程學系講座教授楊海指，系統模擬了人類在整體風險評估與道德判斷方面的能力，使自駕車在面對涉及重大道德責任的交通情景，例如學校周邊或繁忙路口時，能作出更審慎且負責任的決策。另外，系統可因應不同國家或地區的法規與社會價值觀作調整，可如地道司機般融入各地交通環境，極具潛力於全球廣泛應用。

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