電動車大廠特斯拉（Tesla）Model 3 於 2016 年 3 月預售開始後銷售勢如破竹，首周預購量突破 32.5 萬輛，造成產業界轟動，特斯拉高層戴爾穆德‧歐康納（Diarmuid O’Connell）於阿姆斯特丹參與電動車會議時表示，這波預購熱潮正向產業界發送訊息──電動車有極大市場需求。許多市場人士認為特斯拉已經到了「iPhone 時刻」，因為就預購與首發銷售數字比較，特斯拉 Model 3 在 2 天內預購數就達 23.2 萬輛，已經逼近初代 iPhone 在 2 天內銷售 27 萬支的成績，而在汽車史上則根本沒有可以相提並論的例子。拿「iPhone 時刻」來比擬 Model 3，可看出市場 Model 3 預售成績的驚豔轉變成期待：期望像 iPhone 啟動智慧型手機取代傳統手機的浪潮，就此讓電動車躍居主流，引爆換車巨大商機。

台灣產業界也對此風潮樂觀其成，近年來台灣電子產業鏈過度仰賴蘋果供應鏈，眼看就要隨著蘋果產品市場逐漸飽和而沉淪，如今特斯拉接到大量訂單後需要量產交貨，許多產業界人士認為台灣供應鏈最擅長規模量產、降低成本，可望在電動車零組件有新供應鏈成形。   談起特斯拉、台廠與台灣供應鏈，就不禁讓人聯想起台灣電動機車品牌 Gogoro。Gogoro 總部位於林口，其電動機車零組件除了電池與 Panasonic 合作以外，多數均由台廠供應鏈供應，而眾多歐美媒體將之譽為「二輪特斯拉」，與特斯拉相提並論。不過，相對於特斯拉不僅成為全球熱門話題，也同時成為台灣產業界注目的焦點，Gogoro 近來則似乎有點在國內媒體雷達上消失。  
Gogoro 立足台灣  打響國際知名度   儘管在國內關注熱度大不如首發之前，Gogoro 在國際舞台上倒是持續發聲。2015 年 10 月時，《富比士》（Forbes）評選 2015 年全球物聯網新創企業百強（Top 100 Internet Of Things Startups For 2015），台灣只有 Gogoro 唯一一家公司上榜，且位於前十之列的第 8 名。   2015 年 12 月，各國領袖及重量級企業雲集巴黎氣候峰會（COP21），台灣受限於 COP21 為聯合國活動，未能取得觀察員身分，官方代表無法參加，只能靠民間企業為國發聲，台達電與 Gogoro 受邀氣候峰會解決方案大展，台達電展出綠建築、Gogoro 展示電動機車與換電池站。Gogoro 也受邀參加 50 國、750 位代表與會的永續創新論壇，執行長陸學森成為 60 位登上論壇分享的代表之一。   Gogoro 之所以能有機會參與巴黎峰會，前駐法大使呂慶龍也助了一臂之力，呂慶龍曾經以台灣布袋戲向法國行銷台灣而聞名，卸任前更留下「大家忘掉呂大使也沒關係，只要記得台灣，我就算成功了」的名言。呂慶龍在 2015 年 10 月時參觀 Gogoro 信義區的體驗中心，認為十分適合向歐洲發展，之後積極協助安排，在短短 2 個月內讓 Gogoro 擠進巴黎氣候高峰會。無獨有偶，特斯拉執行長馬斯克在巴黎峰會期間，身為電動車產業領袖，也於 2015 年 12 月 2 日在巴黎第一大學發表演講，探討碳排放、氣候變遷，以及停用化石燃料等議題。

 
（Source：Gogoro）   2016 年 1 月的國際消費性電子大展（CES）上，Gogoro 也再度受邀於 Panasonic 展區設攤，因而成為唯一設展於 CES 主展館的台灣企業，Gogoro 在 Panasonic 展區的「鄰居」，正是也與 Panasonic 電池合作的特斯拉，展出其 Model S 電動車，這個因緣際會，使得 Gogoro 在國際大展場合上再度與特斯拉平起平坐，落實了前一年 CES 上多家歐美科技媒體將之比擬為「二輪特斯拉」的稱譽。  
順應全球綠能潮流  善用台灣供應鏈優勢   相對於特斯拉目前的絕頂風光，Gogoro 若拿來相提並論似乎有點失色，不過其實特斯拉也並非從開始就一帆風順，兩家企業的歷程，有許多有趣的比較之處。   首先，就資金面而言，特斯拉成立於 2003 年，至 2007 年，前 4 輪募資總計募得 1.05 億美元；Gogoro 於 2011 年成立，在 2015 年 11 月 13 日完成第二輪增資募得 1.3 億美元，投資者包括合作夥伴 Panasonic，總募資額達 1.8 億美元。也就是說，Gogoro 募資的速度與金額，其實還勝過特斯拉草創初期。   台灣企業往往資本規模遠小於歐美同業，更不用提新創企業的初期資本額只是其他產業的「百分之一」，但 Gogoro 卻能逆勢而行，取得超過特斯拉初期的資本，除了身為後進者，受惠於產業風向往電動車、電動機車發展的潮流更加明顯之外，也還有其產業鏈上的因素。兩公司之後的歷程證明，善用台灣供應鏈的確有其優勢。   特斯拉研發時程相當長，2008 年 5 月時，媒體甚至戲謔的推出「特斯拉死亡倒數時鐘」，因為特斯拉當時若得不到進一步的資金就要倒閉。其第一款電動車 Roadster 於 2008 年起出貨，至 2009 年 7 月才總算為公司帶來獲利。此後，特斯拉也一直以出貨延遲聞名，Roadster 本身就延遲 9 個月交貨，Model S 延遲超過 6 個月，Model X 更延遲超過 18 個月。   相對的，陸學森最初規劃 Gogoro 研發時程要到 2018 年才推出產品，但由於台廠供應鏈成熟，設計研發速度超前，在 2015 年就正式上市，此後出貨也相對順暢，至 2016 年 3 月 1 日累計銷售突破 6,000 輛，尚未有明顯的交貨延遲現象。相較之下，特斯拉第一款產品 Roadster 當年的總出貨量則不過 2,450 輛。

 
（Source：Gogoro）   從 Gogoro 經驗來看，台灣產業能取得的資金規模與國際相當，所在產業供應鏈的成熟度高，加上特斯拉的供應鏈想像空間，並搭上全球綠能風潮，電動車、電動機車相關產業是台灣有機會發展的產業。  
政策失靈  電動車、電動機車發展陷停滯   然而，目前國內電動車、電動機車產業發展，可說「聊勝於無」，電動機車直到 Gogoro 上市後引起正反兩方熱議，使得競爭者回應，能見度才逐漸提高。如中華車為了回應 Gogoro 的威脅，電動機車車款 EM50 推出電池續航力升級版新車；又因應 Gogoro 進軍家樂福，中華車也積極透過異業結盟加速多元化布局，可說是「有競爭才有進步」。   過去政府輔導電動車產業，被稱為越扶越倒，產業界耳語，抱怨一切政策都以裕隆為優先，但裕隆研發完全失敗後，電動車政策也跟著形同停擺，許多流言直指裕隆是國內發展電動車最大障礙。至今全台電動小客車掛牌數寥寥無幾，經濟部又轉向打算改為輔導電動中大型巴士，訂下 10 年 1 萬輛目標，目前已有許多台廠在全球市場出貨電動巴士，包括中國市場在內，但業者對回流經營台灣市場都表示興趣缺缺，指出政策上綁手綁腳，在國外經營得好好的，何必回國自找麻煩。   台灣車輛密集，若積極發展電動車、電動機車，市場潛力不小，結果產業鏈卻是期待美國的特斯拉來帶動供應鏈成形，可說是相當諷刺。另一方面，因為無法以電動車、電動機車取代汽機車污染源，又制定許多不切實際的政策打壓，尤其是針對機車族，造成許多民怨。  
解決空污問題  應以減少機車排放展開布局   2016 年 1 月 3 日，台北市長柯文哲帶頭對機車宣戰，下達三大狠招，就是要打擊機車沒得商量，包括要強力執行對機車停車格收費、增加自行車道來減少機車道消滅機車行駛空間，另外輔以調降公共運輸費率的「推力與拉力」來吸引機車族放棄機車，政策一出，全台北市機車族嘩然。   柯文哲的政策並非他的創見，事實上，幾十年來，上至中央交通部，一直到各縣市交通局，整個政府的一貫政策就是將機車視為眼中釘，想盡辦法消滅。以台北市而言，前任市長郝龍斌任內，以改造機車彎的名義，實質上大量減少機車停車格，也是消滅機車的一環。為何要消滅機車？其主要的因素之一：機車是重要的都市空氣污染排放源，尤其近年來民眾關切 PM2.5 問題，機車的排放更是遭放大檢視。   消滅機車是整個國家的既定政策，柯文哲只不過是「比較白目」把這個政策公開講出來而已。但是，這些制定政策的官員，卻從未站在民眾的角度思考為何生活中非機車不可，只想著用「推力與拉力」強逼民眾繳出更多的停車費、罰款，壓縮路權，讓民眾「騎不下去」，卻不知民眾是有非騎不可的苦衷，政策無法消滅機車，只是在製造人民的痛苦。   不過，機車污染問題也是貨真價實，以台北市環保局公布的數據，有 58% 的 PM2.5 來自於本地，其中又有 35% 的 PM2.5 來自於汽機車廢氣。在全台灣約 2,000 萬輛汽機車之中，機車佔了約 1,400 萬輛，其中高污染的二行程機車雖然逐年淘汰中，但即使是四行程機車，排放廢氣中 PM2.5 所佔比率也高達 86.5%，廢氣集中在道路上，使得機車騎士本身暴露於 PM2.5 的程度遠高於平均值，以台北市而言，PM2.5 平均值 19.6 μg/m3，但是台北都會區機車族暴露的 PM2.5 平均濃度高達 161.6 μg/m3，許多機車族因此會戴上口罩，但是很不幸的，PM2.5 小到連呼吸道中的纖毛都攔不住，口罩當然也沒有辦法過濾，戴上口罩只是純粹「求心安」。

 
（Source：台北市政府環保局。製圖：科技新報）   但民眾有使用機車的實際需求，如台北市巷弄多，公車不可能鑽進每個小巷，柯文哲市長試圖用腳踏車來填補「最後一哩」，卻忘了不是每個人都與他一樣有著能「一日雙塔」的腳力，此外更有載貨需求，用腳踏車要如何滿足？除非整個交通系統有革命性的改變，譬如小型無人車普及並結合分享服務，在那之前，台灣人就是需要機車，不可能予以打壓消滅。   唯一的辦法，不是消滅機車，而是消滅機車產生的污染，若機車能多數改為電動機車，自然沒有排氣中 PM2.5 對健康的威脅，那麼政府就不需千方百計消滅機車。事實上，包括 Gogoro 在內的各電動機車廠與各級政府相關部門討論電動車、電動機車相關規範事宜時，相關官員曾表示，若電動機車真能普及取代燃油機車，「那就不用打壓機車了」。  
跳脫產業侷限  成為智慧能源試金石   Gogoro 與特斯拉最大的相同點，或許在於對自己的定義都不只是車廠。特斯拉已經逐漸顯示其發展核心為 Gigafactory，也就是定位於以鋰電池為主的能源領域，Gogoro 則自始就強調其願景為「更自主更智慧的個人能源使用方式」。   由於 Gogoro 採用換電站方式運行，現已有 177 座 GoStation 電池交換站，未來更將加速拓展新城市擴充布站據點，期望達成一公里一站的目標。若日後換電站能遍布各處，城市電網與換電站之間又能彼此聯繫智慧調控，將可在供電緊繃時減緩換電站中充飽電池的速度，在電力有餘裕的時候加速充電，以達需求反應調節的效果，更進一步，則可能利用換電站中的電池做為分散式能源儲存資源使用。

 
▲ 目前所有 GoStation 電池交換站（含興建中）的服務範圍（點選查看互動地圖）。   台灣未來積極發展綠能、智慧電網，若已有多家同樣以換電站方式運行的電動車、電動機車民間企業，建立廣布的分散式能源儲存資源，將可望節省可觀的建置時間與預算。發展電動車、電動機車產業，不僅可為供應鏈找出路，減少 PM2.5 污染問題，也能對未來先進智慧能源系統發展有所助益。   然而，台灣的發展狀態可說相當尷尬，目前國內電動機車的銷售主要由 Gogoro 帶動，3 月時 Gogoro 宣布在重點城市市佔率高達 92%，但是即使是 Gogoro，與傳統機車銷售量相比較，也還是小巫見大巫，尚未發揮取代傳統機車的作用。   而政府在各政策之間向來缺乏完整的整體思惟與彼此配套，在針對機車與污染相關政策的時候也一樣，2015 年 12 月，立院通過行政院函請審議的貨物稅條例第 12 條之 5 條文修正草案，其重點是希望以減稅優惠補貼，來促進民眾汰換 6 年以上老舊汽車或 4 年以上老舊機車，只要民眾報廢或出口符合條件的中古汽機車，可在購買新車時享貨物稅減稅優惠，汽車減 5 萬元、機車減 4 千元。   這個方案是因為行政院想以消費刺激經濟，又認為老舊汽機車排氣的空污較嚴重，因此鼓勵舊換新，單獨來看立意尚佳，但考慮到政府也正在希望推動電動車、電動機車，以更徹底的減少交通空污，政府一邊計劃發展電動車、補貼電動機車，卻又一邊補貼汽油車與機車，兩個策略的方向彼此抵消，施政可說毫無整體性可言。   過去政府對於電動車、電動機車的政策只能以「七零八落」形容，對機車則是一味打壓，訴諸「推力與拉力」，很少思考如何給機車族民眾一條替代出路；而新政府即將往綠能、智慧電網的世界潮流發展，產業界則殷殷尋求下一個供應鏈商機，這數個重大需求結合起來，若能形成跨部會政策一同推動，整合法規、政策補貼與稅制彼此配合，同時解決多個需求，將可事半功倍。反之，若還是像過去，政府各單位本位主義各自為政，你打壓你的機車，我把電動車「扶倒」，那麼將同樣一事無成。   特斯拉風風光光，台灣產業界固然羨慕，但我們不應只是對著可能的供應鏈商機流口水，而是該趁此機會，全盤檢討國家政策：當電動車來到「iPhone 時刻」，該如何跟上這股商機，並以此對國家全面性的發展有所助益？新政府與其區分「五大創新產業」，其實跨部會、跨領域、跨產業、跨議題的通盤思考，或許對高效率的施政更有幫助。  
參考資料：

（首圖來源：  CC BY 2.0）

（本文授權轉載自《》─〈〉）

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編寫powermock用例步驟：

• 類上面先寫這兩個註解@RunWith(PowerMockRunner.class)、@PrepareForTest(StudentService.class)
• 先模擬一個假對象即studentdao方法中的局部變量
• 用無參的方式new對象
• 再模擬這個對象被調用時，是否有返回，有返回值給出默認值，沒有用doNothing()
• 驗證有返回值使用assertEquals即可，無返回值使用Mockito.verify驗證

實際案例

接着上一篇文章中的代碼，修改下service中的代碼，這次我不通過構造器注入Dao,在方法中new一個StudentDao，創建一個名為StudentNewService的類。

具體示例代碼如下：

package com.rongrong.powermock.service;

import com.rongrong.powermock.dao.StudentDao;

/**
 * @author rongrong
 * @version 1.0
 * @date 2019/11/17 21:13
 */
public class StudentNewService {


    /**
     * 獲取學生個數
     * @return返回學生總數
     */
    public int getTotal() {
        StudentDao studentDao = new StudentDao();
        return studentDao.getTotal();
    }

    /**
     * 創建學生
     * @param student
     */
    public void createStudent(Student student) {
        StudentDao studentDao = new StudentDao();
        studentDao.createStudent(student);
    }
}

針對上面修改部分代碼，進行單元測試，以下代碼有採用傳統方式測試和採用powermock方式進行測試，具體代碼如下：

package com.rongrong.powermock.service;

import com.rongrong.powermock.dao.StudentDao;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.mockito.Mockito;
import org.powermock.api.mockito.PowerMockito;
import org.powermock.core.classloader.annotations.PrepareForTest;
import org.powermock.modules.junit4.PowerMockRunner;

import static org.junit.Assert.assertEquals;
import static org.junit.Assert.fail;

/**
 * @author rongrong
 * @version 1.0
 * @date 2019/11/20 21:42
 */
@RunWith(PowerMockRunner.class)
@PrepareForTest(StudentNewService.class)
public class TestNewStudentService {

    /**
     * 傳統方式測試
     */
    @Test
    public void testGetStudentTotal() {
        StudentNewService studentNewService = new StudentNewService();
        int total = studentNewService.getTotal();
        assertEquals(total, 10);
    }

    /**
     * @desc測試有返回值類型 採用powermock進行測試獲取學生個數
     */
    @Test
    public void testGetStudentTotalWithPowerMock() {
        //先模擬一個假對象即studentdao方法中的局部變量
        StudentDao studentDao = PowerMockito.mock(StudentDao.class);
        try {
            //這句話我按照英文理解就是，我用無參的方式new了一個StudentDao對象
            PowerMockito.whenNew(StudentDao.class).withNoArguments().thenReturn(studentDao);
            //再模擬這個對象被調用時，我們默認假定返回10個證明調用成功
            PowerMockito.when(studentDao.getTotal()).thenReturn(10);
            //這裏就是service就不用再說了
            StudentNewService studentNewService = new StudentNewService();
            int total = studentNewService.getTotal();
            assertEquals(total, 10);
        } catch (Exception e) {
            fail("測試失敗了！！！");
            e.printStackTrace();
        }

    }

    /**
     * @desc測試的無返回值類型 採用powermock進行測試創建學生
     */
    @Test
    public void testCreateStudentWithPowerMock() {
        //先模擬一個假對象即studentdao方法中的局部變量
        StudentDao studentDao = PowerMockito.mock(StudentDao.class);
        try {
            //這句話我按照英文理解就是，我用無參的方式new了一個StudentDao對象
            PowerMockito.whenNew(StudentDao.class).withNoArguments().thenReturn(studentDao);
            Student student = new Student();
            //這句話註釋與否都能運行通過，也就是我只能判斷他是否被調用
            //PowerMockito.doNothing().when(studentDao).createStudent(student);
            //這裏就是service就不用再說了
            StudentNewService studentNewService = new StudentNewService();
            studentNewService.createStudent(student);
            Mockito.verify(studentDao).createStudent(student);
        } catch (Exception e) {
            fail("測試失敗了！！！");
            e.printStackTrace();
        }

    }

}

運行上面的測試用例，會發現第一個失敗，後面兩個都運行成功，即有返回值和無返回值類型的測試（void類型）。

注意：對於無返回值類型的測試，只能驗證其是否被調用，這裏還請注意。

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Talk is cheap

CAS(Compare And Swap)，即比較並交換。是解決多線程并行情況下使用鎖造成性能損耗的一種機制，CAS操作包含三個操作數——內存位置（V）、預期原值（A）和新值(B)。如果內存位置的值與預期原值相匹配，那麼處理器會自動將該位置值更新為新值。否則，處理器不做任何操作。無論位置V的值是否等於A， 都將返回V原有的值。

CAS的含義是”我認為V的值應該是A，如果是，那我將V的值更新為B，否則不修改並告訴V的值實際是多少“

Show you my code

在單線程環境中分別使用無鎖，加鎖以及cas進行十組5億次累加運算，然後打印出平均耗時。

 /**
 * cas對比加鎖測試
 *
 * @author Jann Lee
 * @date 2019-11-21 0:12
 **/
public class CasTest {

    @Test
    public void test() {
        long times = 500_000_000;
        // 記錄耗時
        List<Long> elapsedTime4NoLock = new ArrayList<>(10);
        List<Long> elapsedTime4Synchronized = new ArrayList<>(10);
        List<Long> elapsedTime4ReentrantLock = new ArrayList<>(10);
        List<Long> elapsedTime4Cas = new ArrayList<>(10);

        // 進行10組試驗
        for (int j = 0; j < 10; j++) {
            // 無鎖
            long startTime = System.currentTimeMillis();
            for (long i = 0; i < times; i++) {
            }
            long endTime = System.currentTimeMillis();
            elapsedTime4NoLock.add(endTime - startTime);

            // synchronized 關鍵字（隱式鎖）
            startTime = endTime;
            for (long i = 0; i < times; ) {
                i = addWithSynchronized(i);
            }
            endTime = System.currentTimeMillis();
            elapsedTime4Synchronized.add(endTime - startTime);

            // ReentrantLock 顯式鎖
            startTime = endTime;
            ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
            for (long i = 0; i < times; ) {
                i = addWithReentrantLock(i, lock);
            }
            endTime = System.currentTimeMillis();
            elapsedTime4ReentrantLock.add(endTime - startTime);

            // cas(AtomicLong底層是用cas實現)
            startTime = endTime;
            AtomicLong atomicLong = new AtomicLong();
            while (atomicLong.getAndIncrement() < times) {
            }
            endTime = System.currentTimeMillis();
            elapsedTime4Cas.add(endTime - startTime);
        }

        System.out.println("無鎖計算耗時: " + average(elapsedTime4NoLock) + "ms");
        System.out.println("synchronized計算耗時: " + average(elapsedTime4Synchronized) + "ms");
        System.out.println("ReentrantLock計算耗時: " + average(elapsedTime4ReentrantLock) + "ms");
        System.out.println("cas計算耗時: " + average(elapsedTime4Cas) + "ms");

    }

    /**
     * synchronized加鎖
     */
    private synchronized long addWithSynchronized(long i) {
        i = i + 1;
        return i;
    }

    /**
     * ReentrantLock加鎖
     */
    private long addWithReentrantLock(long i, Lock lock) {
        lock.lock();
        i = i + 1;
        lock.unlock();
        return i;
    }

    /**
     * 計算平均耗時
     */
    private double average(Collection<Long> collection) {
        return collection.stream().mapToLong(i -> i).average().orElse(0);
    }
}

從案例中我們可能看出在單線程環境場景下cas的性能要高於鎖相關的操作。當然，在競爭比較激烈的情況下性能可能會有所下降，因為要不斷的重試和回退或者放棄操作，這也是CAS的一個缺點所在，因為這些重試，回退等操作通常用開發者來實現。

CAS的實現並非是簡單的代碼層面控制的，而是需要硬件的支持，因此在不同的體系架構之間執行的性能差異很大。但是一個很管用的經驗法則是：在大多數處理器上，在無競爭的鎖獲取和釋放的”快速代碼路徑“上的開銷，大約是CAS開銷的兩倍。

為何CAS如此優秀

硬件加持，現代大多數處理器都從硬件層面通過一些列指令實現CompareAndSwap(比較並交換)同步原語，進而使操作系統和JVM可以直接使用這些指令實現鎖和併發的數據結構。我們可以簡單認為，CAS是將比較和交換合成是一個原子操作。

JVM對CAS的支持， 由於Java程序運行在JVM上，所以應對不同的硬件體系架構的處理則需要JVM來實現。在不支持CAS操作的硬件上，jvm將使用自旋鎖來實現。

CAS的ABA問題

cas操作讓我們減少了鎖帶來的性能損耗，同時也給我們帶來了新的麻煩-ABA問題。

在線程A讀取到x的值與執行CAS操作期間，線程B對x執行了兩次修改，x的值從100變成200，然後再從200變回100；而後在線程A執行CAS操作過程中並未發現x發生過變化，成功修改了x的值。由於x的值100 ->200->100,所以稱之為ABA的原因。

魔高一尺道高一丈，解決ABA的問題目前最常用的辦法就是給數據加上“版本號”，每次修改數據時同時改變版本號即可。

Q&A

在競爭比較激烈的情況下，CAS要進行回退，重試等操作才能得到正確的結果，那麼CAS一定比加鎖性能要高嗎？

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2016台北國際光電週將於6月15日至17日假台北世貿南港展覽館展出，本屆在光電產業大力支持下，結合了國內知名學會、公會，和產業聯盟，齊心推動國際光電大展、平面顯示器展、LED照明展、精密光學展、太陽光電展，以及奈米科技等6展，並開闢車用光電、生醫、3D列印、前瞻學術、雷射與真空技術等6個展區，加上同期舉行之植物工廠展，光電科技不僅跨足農業、醫療、傳統產業等，而且還搭上物聯網與車用光電的跨領域列車，可看出台北國際光電週與產業正進行之蛻變。   2016 國際IoT 車用光電技術趨勢論壇於2016年6月15日-17日舉辦，結合物聯網與車用光電市場，探討未來車用市場發展。工研院資通所車在資通訊與控制系統組組長 蔣村杰表示強化行車安全為車聯網當務之急。V2X 通訊技術大約包含六個層面: 汽車對汽車 V2V、汽車對路側設備 V2R、汽車對基礎設施 V2I、汽車對行人V2P、汽車對機車 V2M、汽車對公車 V2T。其中，V2V 車間通訊技術已發展日趨成熟。工研院為全球少數公司具有完整V2X 解決方案。  

  同時提到全球車聯網發展趨勢上，在政策面上，歐美相繼立法推動車聯網應用與服務，也宣布2022年9月1日起AEB 自動緊急剎車輔助系統將列為新車標準配備之中。   並且，未來智慧車輛系統三大趨勢包含: 車聯網；智慧感測，能結合影像辨識、環境偵測、等應用並發展客製化車用積體電路 (ASIC)；先進駕駛輔助系統。  

凱銳光電 蔡家祥處長提出，物聯網應用於家庭之中，提升舒適程度；而應用於車輛之中，則是提升安全程度。智慧車載功能之中則包含安全駕駛、行車資訊彙整、車主運營效益、車上乘客資訊提供與娛樂。以車載資訊暨娛樂系統的挑戰來看，寬頻化、資安、自動駕駛等問題需要克服。當然未來，無人駕駛車時代隨之來臨!   國際富豪汽車股份有限公司 (VOLVO) 地區經理 吳廷颺提出 VOLVO 最重視駕駛安全性。在物聯網時代之下，車輛感測前方路況，提供警示或是緊急自動剎車；行人進入危險區域，提供警示或是緊急自動剎車；無人駕駛等等。時至今日，VOLVO 已正式售出200萬輛配備City Safety 自動煞車功能。   若以自動駕駛來說，VOLVO 從2009年起開始研發執行Drive Me。未來真正的自動駕駛除可判別周遭環境，甚至是駕駛者未能注意到的狀況，採用雷達、相機提供警告或是真正在危險時，可以直接執行指令，2017年將有可能提供100萬輛自動駕駛車於市。   （本文內容由授權使用）

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在爆出排氣檢測造假、並付出高額罰金與賠償金後，福斯（VW）被強制投資20億美金於研發零碳排汽車。這個危機促使福斯在轉型的路上更為積極，並喊出「所有電動車續航力都須達300公里」的目標。

福斯的全球行銷主管Jurgen Stackman在Goodwood FOS會後受訪時表示，集團認為中等價位的家庭用車是電動車打入主流車款的關鍵，而非高階車款。各國駕駛所能接受的中等價位依經濟狀況有別，如美國消費者最能接受美金3.5萬元的車款，歐洲則是美金2.8萬元，但巴西可能只有美金1.2萬元的車款稱得上中階車。

由於各國對「中階車款」的定義和接受度相距甚遠，福斯表示，考慮研發一款專門提供給電動車的模組化平台MEB，可供旗下各廠牌發展電動車系列使用，包括：VW、Audi、Skoda、Porsche、Lamborghini、Bugatti等。

目前，福斯已上市的電動車僅有e-Golf 一款，售價自2.89萬美元起跳。藉由MEB平台，福斯目標在2025~2030年生產30款、300萬輛電動車，相當於提前了公司原先計畫的電動車商業化時程。Stackman透露，福斯未來的電動車都將搭載至少60kWh的蓄電池，續航力須達290~450km，以減輕消費者對於長途行駛的不安感。

（照片來源：福斯汽車）

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