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一般談到自動駕駛技術，大多的討論集中在人工智慧或車聯網議題，然而儀器所採集到的大量數據庫，以及推動自動駕駛車輛順利執行業務內容的實際層面該如何解決，才能兼顧效率與資料安全的基本需求，那麼必須先初步了解熱度扶搖直上的「區塊鏈」技術，是如何扮演整套交通革新的重要基礎。
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到目前為止，消費者的眼球大多被話題性強烈的人工智慧和深度學習技術所吸引。這些確實是實現自動駕駛願景必不可或缺的核心技術，在 SAE 美國汽車工程師學會已制定出 5 個自動駕駛等級規範的架構下，全球各大車廠已逐漸透過各種感測元件和演算分析，結合機器學習技術快速推進整體發展進程。
同時間各式概念車的發表，也對外預告一輛能分析乘客身心狀態，在能夠理解人類行為模式與習慣的前提下，輔助完成各種車輛操作步驟。像是 HONDA 發表的 NeuV 都會通勤概念車，其人工智慧系統能夠根據駕駛人的臉部表情和聲音情緒，了解駕駛人當下的健康和情緒壓力狀況，並視情況給予不同的輔助方案建議。
甚至隨著自然語言分析技術的突破，包括 APPLE、GOOGLE 和 AMAZON 紛紛推出智慧助理系統，大幅增加人機互動方式的親和力。此外像是 NVIDIA 也提出影像分析解決方案，除了可以判定是否為車主駕駛的安全功能外，還可以扮演「虛擬副駕駛」的角色，彌補人類必然發生的操作風險。
然而龐大的數據該如何有效且安全的使用，已經成為克服大眾疑慮的重要關鍵。因此已經被廣泛運用在金融和物流領域的區塊鏈技術，也將隨之導入新世代交通環境中。有別於傳統集中式管理架構，區塊鏈技術使用分散式管理，資料可分布在多台運算裝置之中，一來降低了整體系統崩潰的風險，同時結合嚴密的權限機制與靈活的授權方式，像是汽車共享服務，甚至臨時授權宅急便物流人員開啟車輛行李箱放置購買物品，以及防止車輛行駛里程數據遭人竄改等機制，皆能夠過區塊鏈技術實現。
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