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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 湯明哲(Ming-Je Tang) | |
dc.contributor.author | Chih-Lun Liu | en |
dc.contributor.author | 劉智倫 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-17T06:20:15Z | - |
dc.date.available | 2023-08-23 | |
dc.date.copyright | 2018-08-23 | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.date.submitted | 2018-08-19 | |
dc.identifier.citation | 一、中文文獻
1. 湯明哲,策略精論進階篇,旗標出版, 2011/08 2. 阮明淑,專利指標發展研究, 2009/10 3. 張寓順,以專利分析法探討自動駕駛汽車產業的發展, 2017/06 4. 陳嘉文,模糊邏輯理論簡介, 1997 5. 范秉航,自駕車大未來-投資趨勢與個案, 2017/11 6. 施聰評/林信,ARTC- 先進駕駛輔助系統(ADAS)法規趨勢, 2015/08 7. 陳建次,ARTC- 透過產業趨勢與專利地圖解析 ADAS 技術發展, 2017/07 8. 黃樑傑,ARTC-車輛智慧化現況與自動駕駛進展, 2017 9. 資誠, 2018 全球汽車產業未來趨勢報告, 2018/01 10. 陳敬典,自動駕駛車發展現況與未來趨勢, 2018 11. 朱峻賢, 2017 年全球車市分析與發展趨勢, 2017 12. EETimes,誰在打造自動駕駛車的「眼睛」, 2018/06 13. EETimes,自動駕駛車的難題在於軟體革命, 2018/05 二、英文文獻 1. Acs,Z.J.& Audretsch,D.B.(1988).Innovation in large and small firms: An empirical analysis. American Economic Review, 78 (4), September, 678-690. 2. Oleg Gusikhin , Intelligent systems in the automotive industry: applications and trends, 2006/02 3. Syrine Ben Driss, A comparison study between MLP and Convolutional Neural Network models for character recognition, 2017/05 4. Patrick M.Bosch. Cost-based analysis of autonomous mobility services, 2018 5. Hans- Werner-Kass, McKinsey & Company- Automotive revolution perspective towards 2030, 2016/01 6. Yuki Hagiwara , Bloomberg, The Age of Automaker Consolidation Finally Reaches Japan, 2016/02 7. Detlev Mohr, McKinsey &Company,The road to 2020 and beyond: What’s driving the global automotive industry? 2013/08 8. Sven Beiker, McKinsey & Company- How the convergence of automotive and tech will create a new ecosystem, 2016/11 9. Constance Douris, Forbes- The Bottom Line On Electric Cars: They're Cheaper To Own, 2017/10 10. Mike Wall, IHS Markit, Automotive Industry Outlook, 2016/10 11. Applied Innovation Review, Self-Driving Car: Disruptive or Incremental, 2015 三、網站 1. Webpat, https://webpat.tw/webpat/WebpatDefault.aspx?reply= 2. Yole Development, http://www.yole.fr/Reports.aspx 3. TrendForce, https://www.trendforce.com/ 4. 經濟部智慧財產局, https://www.tipo.gov.tw/mp.asp?mp=1 5. Energesage, https://www.energysage.com/ 6. Stockfeel, https://www.stockfeel.com.tw/ 7. MoneyDJ 財經知識庫, https://www.moneydj.com/KMDJ/ 8. 數位時代, https://www.bnext.com.tw/ 9. Global Market Insights, https://www.gminsights.com 10. 福特官網, https://media.ford.com/content/fordmedia/fap/tw/zh_tw.html 11. 維基百科, https://zh.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:首页 12. 壹讀, https://read01.com/ 13. 科技新報, https://technews.tw/ | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/72037 | - |
dc.description.abstract | 隨著人工智慧的發展,各產業都在導入其應用,而汽車產業當然不落人後,其龐大的市場也吸引了科技巨頭跨足來尋找商機,而人工智慧的導入包含提升了車輛的安全性、製造流程的改善以及提升保固服務的品質,都讓車廠能提供更好的體驗給顧客,其中又以自動駕駛為目前人工智慧應用上擁有最大產值之一的項目,所以本文將透過研究自動駕駛目前現況以及個案分析的方式,來回顧汽車廠商如何發展自動駕駛以及給予未來發展上的建議。本研究首先透過文獻資料來說明人工智慧是透過哪些概念來達到深度學習,解釋為何目前使用 GPU 來處理視覺影像以及深度學習模型,以至於車廠紛紛結盟 GPU 廠商如 Nvidia 和 Mobileye 來發展自動駕駛技術。網路公司 Google、Uber、Baidu 及 Lyft 將在未來推動自動駕駛移動服務,將會改變人類的移動模式,而在新科技的發展下,本文運用價值鏈來分析價值鏈上廠商行為的變化、汽車產業的未來發展方向以及如何改變現有價值鏈上的利潤分配,並運用專利指標來探討廠商發展自動駕駛的程度,新加入的科技公司以及傳統供應鏈上廠商的合作與競爭關係,將會決定未來自動駕駛的發展。 | zh_TW |
dc.description.abstract | With the development of artificial intelligence, its applications appear in many industries including automotive. Its huge market also attracts technology giants to find business opportunities, and the introduction of artificial intelligence includes improving vehicle safety、manufacturing process and warranty service quality, which allow the car manufacturers to provide a better experience to the customer. Autonomous driving is the largest value in the current artificial intelligence applications, so this research will study the current state of autonomous driving and review how automobile manufacturers develop autonomous driving. This study first uses literature to illustrate the expansion on artificial intelligence, and then explains why GPU is currently used to process visual images and deep learning models. As a result, OEMs are aligning GPU vendors such as Nvidia and Mobileye to develop autonomous driving. Internet companies such as Google、Uber、Baidu and Lyft will provide mobility service through self-driving car in the future, which will change the people lifestyle in the city. Under the development of new technology, this essay analyzes the behaviors of vendors in the value chain、 direction of the automotive industry in the future and the change of profit distribution in the existing value chain. The cooperation and competition between technology companies and OEMs will affect development of autonomous driving in the future. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-17T06:20:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-107-R05724056-1.pdf: 3687171 bytes, checksum: 6fdef29cfdbc2f7aa8afc35f8faa916e (MD5) Previous issue date: 2018 | en |
dc.description.tableofcontents | 誌謝…………………………………………………………………………………... i
摘要…………………………………………………………………………………...iii Abstract ……………………………………………………………………………..iiii 目錄………………………………………………………………………………......iv 圖表目錄……………………………………………………………………………..vii 第一章 緒論…………………………………………………………………………..1 1.1 研究背景及動機…………………………………………………………………1 1.2 研究對象和目的…………………………………………………………………1 1.3 研究方法和流程…………………………………………………………………2 第二章 文獻探討……………………………………………………………………..3 2.1 人工智慧的發展…………………………………………………………………3 2.1.1 深度學習………………………………………………………………………..3 2.1.2 模糊控制………………………………………………………………………14 2.2 人工智慧在汽車產業的應用…………………………………………………..20 2.2.1 智慧車輛系統…………………………………………………………………20 2.2.2 汽車製造………………………………………………………………………21 2.2.3 售後服務………………………………………………………………………24 2.3 技術策略……………………………………………………………………….25 2.4 價值鏈………………………………………………………………………….26 2.5 專利指標 ………………………………………………………………………..27 第三章 汽車市場分析………………………………………………………………28 3.1 汽車市廠現況 …………………………………………………………………..28 3.2 汽車電子價值鏈分析…………………………………………………………...30 3.2.1 汽車電子定義…………………………………………………………………30 3.2.2 汽車電子價值鏈………………………………………………………………31 3.3 新技術對價值鏈的影響 ………………………………………………………..33 3.3.1 電動車發展的影響…………………………………………………………….33 3.3.2 自動駕駛發展的影響………………………………………………………….34 第四章 自動駕駛……………………………………………………………………36 4.1 自動駕駛的定義………………………………………………………………...36 4.2 自駕車產業現況與分析 ………………………………………………………..37 4.2.1 自動駕駛乘用車………………………………………………………………37 4.2.2 移動服務車隊…………………………………………………………………41 4.2.3 產業利潤變化………………………………………………………………….45 4.3 各國自駕車政策簡述…………………………………………………………...48 4.3.1 美國……………………………………………………………………………48 4.3.2 歐洲及日本……………………………………………………………………49 4.3.3 中國……………………………………………………………………………50 4.4 自動駕駛專利分析 ……………………………………………………………..51 4.4.1 國際專利分類碼(IPC)分析…………………………………………………..51 4.4.2 廠商專利數量佔比……………………………………………………………52 第五章 個案分析……………………………………………………………………56 5.1 Tesla……………………………………………………………………………...56 5.2 Audi(奧迪)……………………………………………………………………….58 5.3 BMW…………………………………………………………………………...59 5.4 GM(通用汽車)…………………………………………………………………..661 5.5 Ford……………………………………………………………………………...63 第六章 結論及建議………………………………………………………………....65 6.1 結論……………………………………………………………………………...65 6.2 研究建議………………………………………………………………………...66 參考文獻……………………………………………………………………………..68 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 人工智慧在汽車產業應用分析 | zh_TW |
dc.title | An Analysis of Artificial Intelligence Applications in Automotive Industry | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 106-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 謝明慧(Ming-Hui Xie),陳聿宏(Yu-Hong Chen) | |
dc.subject.keyword | 人工智慧,汽車產業,自動駕駛, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Artificial Intelligence,Automotive Industry,Autonomous Driving, | en |
dc.relation.page | 69 | |
dc.identifier.doi | 10.6342/NTU201803972 | |
dc.rights.note | 有償授權 | |
dc.date.accepted | 2018-08-20 | |
dc.contributor.author-college | 管理學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 國際企業學研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 國際企業學系 |
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