類人決策模型

類人決策模型（Human-like Decision-making Model）是指在自動駕駛模擬環境中，使模擬車輛（Scenario Vehicle）的行為模式貼近真實人類駕駛者的決策邏輯，而非僅遵循最優路徑規劃。該模型基於多重心理學家的需求理論，將人類行為拆解為五大維度：安全需求（Safety）、支配欲（Dominance）、成就感（Achievement）、秩序感（Order）與關聯性（Relatedness）。在自動駕駛系統（AD System）的風險評估中，傳統模擬往往過於理想化，無法覆蓋人類駕駛的非理性行為邊界。根據ISO 21448（SOTIF，預期功能安全）的設計哲學，系統必須在「未知不安全情境」中表現穩健，而類人決策模型正是建立這些情境的關鍵工具，使AD系統在部署前能預先應對真實道路中的不可預測行為，從而降低實際道路測試的事故風險與法律責任。

實務應用可分為三個階段：第一步，建立多維度行為庫，將五大心理需求轉化為可量化的決策參數，例如在特定交通壓力下，模擬車輛可能優先選擇「支配」行為（如強行切換車道）而非「安全」行為。第二步，整合至模擬測試平臺，利用自動化測試框架（如OpenScenario標準）批量生成邊界案例（Edge Cases），並記錄AD系統的反應時延與決策一致性。第三步，建立閉環驗證機制，將模擬結果回饋至AD系統的感知與規劃演算法優化。以臺灣Tier 1供應商為例，導入此模型可使模擬測試覆蓋率提升40%，減少實車路測成本約30%，並在TISAX合規審計中提供可追溯的測試數據支持，有效降低產品上市後的召回風險。

臺灣企業在導入此模型時面臨三大挑戰：首先是數據稀缺性，真實人類駕駛行為數據難以合法取得，建議採用合成數據（Synthetic Data）技術配合歐盟GDPR規範進行匿名化處理。其次是跨部門協作壁壘，AI工程團隊與風險管理團隊往往缺乏共同語言，企業應建立跨職能工作組（Cross-functional Task Force），以ISO 26262標準作為共通語言框架。第三是法規不確定性，臺灣交通法規對自動駕駛的具體規範仍在演進，企業應採用「超前部署」策略，以UNECE WP.29（UN R155/R156）的網路安全與軟體更新管理要求為基準建立內部標準。建議企業在導入初期採用90天敏捷導入模式，先從單一交通場景（如高速公路超車）切入，累積量化效益後再擴大至全場景覆蓋，以確保投資報酬率（ROI）可被董事會接受。

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