車子自己看紅綠燈、轉彎、煞車，你敢不敢放心坐上去？ 你可以把自動駕駛技術想成會看路、會判斷、會操作的系統。 它的難點不是單看一張圖，而是要在動態交通裡持續做安全決策。
你可以把它想成一個把抽象概念拉回日常判斷的提示，先知道它解決什麼問題，再看技術細節。
容易混淆
自動駕駛 vs 駕駛輔助？ 自動駕駛：車輛自己完成部分或全部駕駛任務 駕駛輔助：只幫忙做部分動作，最後仍要人接手 最關鍵的區別：自動駕駛的自治程度比輔助系統高
感知 vs 決策？ 感知：看見車道、行人、號誌 決策：判斷要加速、煞車還是轉向 最關鍵的區別：感知負責理解環境，決策負責選行動
自動駕駛 vs 單一電腦視覺任務？ 自動駕駛：多模組整合 單一電腦視覺任務：只做辨識或分類 最關鍵的區別：真正上路要把感知、定位、規劃、控制串起來
記住這句就好
看得懂路，還要想得出怎麼安全走
實際案例
高速公路巡航 車輛能維持車道與車距，但遇到施工區或急彎時仍需要更高層級的控制與接管
無人計程車 系統要同時處理行人、號誌、臨停車與路口互動，難度比封閉道路高很多
算法與應用
重點 你要看什麼 為什麼重要 感知 相機、雷達、光達 讓車知道周圍有哪些物體 規劃 路徑與行為決策 決定要走哪條路、怎麼繞障礙 控制 轉向、煞車、加速 把決策變成實際動作
情境判斷
Q1：車子能自己停紅燈，也能跟車，這算完全自動駕駛嗎？ → 通常不算，還要看是否能在大多數情況下獨立完成整段駕駛任務
Q2：如果感知很準，但決策常在路口猶豫，問題主要出在哪裡？ → 多半在規劃與決策層，不是單純影像辨識層
常見問題
自動駕駛一定比人類安全嗎？
不一定。某些條件下可能更穩，但在長尾場景、惡劣天氣與突發情況仍有風險。
Level 2 和 Level 4 差在哪？
Level 2 仍需人類持續監控，Level 4 在限定場景下可自己完成駕駛。
為什麼自動駕駛那麼難？
因為道路環境高度變動，光是辨識物件不夠，還要判斷意圖與安全邊界。