場景車輛

「場景車輛」是在自動駕駛（AD）與先進駕駛輔助系統（ADAS）的虛擬測試環境中，一個可被程式化、用以和待測車輛（AVUT）進行互動的動態虛擬實體。其核心目的在於創造特定、可重複、且通常具有高風險的交通情境，以嚴格測試待測車輛的感知、決策與控制系統。它的應用是實現功能安全標準ISO 26262與預期功能安全ISO/PAS 21448合規性的基礎。特別是SOTIF（ISO/PAS 21448）要求識別並緩解非系統故障所引發的風險，而這些風險情境（尤其是罕見的邊緣案例）正是需要透過場景車輛進行大規模模擬，才能在安全、符合成本效益的條件下被充分驗證。它在風險管理體系中，是驗證與確認（V&V）階段不可或缺的工具。

企業應用場景車輛進行風險管理，遵循嚴謹的驗證與確認流程。第一步為「風險導向的場景定義」，依據ISO 26262的危害分析與風險評估（HARA）及ISO/PAS 21448的分析結果，識別出高風險駕駛情境（如：鄰車緊急切入、行人鬼切），並將其轉化為場景車輛的具體行為參數。第二步為「規模化模擬執行」，在CarMaker、CARLA等平台中，對場景參數（如速度、天候）進行系統性變更，執行數百萬甚至數十億公里的虛擬路測，以發掘罕見但致命的系統缺陷。第三步為「量化分析與合規驗證」，分析碰撞時間（TTC）等關鍵績效指標（KPIs），提出量化證據，證明自駕系統滿足安全目標。例如，車廠可藉此證明其AEB系統在特定場景的成功率達99.999%，作為取得UNECE R155/R156等法規認證的關鍵佐證，從而降低產品責任風險。

台灣企業導入場景車輛技術主要面臨三大挑戰。第一，「本土化場景資料庫匱乏」：國外通用測試場景無法反映台灣獨特的機車密集混合車流與巷弄文化，產生驗證缺口。對策是利用運輸資料流通服務平臺（TDX）的真實數據，與學術單位合作，建立符合台灣道路特性的高擬真度場景庫，優先行動項目為建構高風險機車行為模型。第二，「高昂的工具與人才成本」：專業模擬軟體與跨領域建模人才（車輛動力學、AI）的投資巨大。對策是初期採用CARLA等開源模擬平台降低軟體成本，並透過產學合作共同培育人才。第三，「法規採信框架不確定性」：模擬測試結果如何被主管機關（如VSCC）採信以作為實體審驗的依據，法規尚不明確。對策是主動對標ISO 26262/21448等國際標準，建立嚴謹且可追溯的內部驗證流程，並積極參與法規制定，確保研發投入符合未來趨勢。

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