全球自動駕駛競賽：日本處於什麼位置？
全球自動駕駛技術正迅速發展，美國與中國引領這波浪潮。美國的 Waymo（Google 旗下）和 Cruise（General Motors 旗下），以及中國的百度、文遠知行（WeRide）和小馬智行（Pony.ai），都已在主要城市推出商業自動駕駛計程車服務。相較之下，日本儘管以科技實力聞名，如今才開始在公共道路上謹慎地試行有限的 Level 4 自動駕駛巴士。差距日益擴大，也引發一個關鍵問題：為什麼日本在全球自動駕駛競賽中落後？
目錄
認識自動駕駛等級
要了解這項差距的重要性，首先必須認識自動駕駛的等級。美國汽車工程師學會（SAE）將自動駕駛分為六個等級，從 Level 0（無自動化）到 Level 5（完全自動化）。Level 4 車輛在特定條件下可不需人為介入即可行駛，Level 5 車輛則能在所有環境中完全自主行駛。美國和中國已在都會區試行 Level 4 服務，日本則大多仍處於實驗階段，多數部署僅限於受控環境或特定路線。
日本進展遲緩的主要因素
日本自動駕駛發展較慢，背後有多項因素，包括法規障礙、技術挑戰、社會接受度，以及日本獨特的國民性與商業文化。以下逐一探討。
法規與法律障礙
日本進展落後最常被提及的原因之一，是法規改革步調緩慢。美國和中國政府積極支持大規模試辦計畫及商業部署，相較之下，日本的法律架構調整速度較慢。例如，允許有限度自動駕駛車輛運行的修訂版《道路交通法》，直到近期才正式生效。即使到了現在，日本多數自動駕駛實驗仍受限於特定區域，且須有人監督。
日本數位大臣河野太郎直言：
日本在導入自動駕駛車輛方面落後其他先進國家，這不能不說是法規失靈。
這種法規上的審慎，部分源於日本優先重視安全、規避風險，但也因此錯失早期商業化與蒐集資料的機會。
技術與資料挑戰
日本的汽車工程技術享譽全球，但在人工智慧（AI）及資料驅動的開發方面，仍面臨重大挑戰。現代自動駕駛車輛高度仰賴機器學習，而這需要大量真實道路駕駛資料。Google、Apple 等美國科技巨擘，以及百度等中國企業，能透過數位平台和龐大的用戶群取得大量資料。相較之下，日本企業難以建立同等規模的資料生態系，限制了訓練與改良自動駕駛演算法的能力。
頂尖 AI 研究者中村修二教授指出：
日本企業缺乏蒐集並運用大規模資料以發展 AI 的商業模式，這是進展遲緩的根本原因。
此外，日本道路環境複雜，包括狹窄街道、行人與自行車混流，以及頻繁變化的天候，帶來獨特的技術挑戰，需要專門的解決方案及更多元的資料。
社會接受度與國民性
另一項關鍵因素，是日本社會較為謹慎。調查一再顯示，多數日本民眾對完全自動駕駛車輛感到不安，擔心安全問題、失去駕駛樂趣，以及交通運輸業可能流失工作機會。這種社會疑慮也反映在法規變革緩慢，以及日本車廠採取保守做法。
自動駕駛車輛政策專家下山聰指出：
日本國民性對於在社會中實際導入新技術過於謹慎，使先行企業難以大膽行動，因為一旦發生事故，就可能遭到強烈反彈。
在日本，任何一起受到高度關注的自動駕駛車輛事故，都可能引發媒體密集檢視及民眾強烈抗議，甚至使發展停滯多年。這種規避風險的文化，不利於大膽試驗與商業化。
商業觀點：技術優先與商業優先
日本企業傳統上以技術為先，專注於完善工程技術，之後才考慮商業模式或商業化。相較之下，美國和中國企業採取商業優先的做法，即使技術尚未成熟，也大舉投資試辦計畫、合作夥伴關係及新型移動服務。
例如，美國的 Uber 和 Waymo 已推出使用自動駕駛車輛的叫車服務，藉此蒐集寶貴的營運資料並建立用戶信任。在中國，百度的蘿蔔快跑（Apollo Go）和小馬智行（Pony.ai）在政府措施及公私協力支持下，迅速擴大於主要城市的自動駕駛計程車服務。這些企業不只將自動駕駛視為技術成就，也把它當作移動服務、物流及都市規劃新商業模式的平台。
然而在日本，重點仍放在技術本身的開發，較少著墨於如何將技術整合進更廣泛的商業生態系，或藉此為社會創造新價值。
日本、美國與中國的策略差異
日本、美國和中國的做法差異明顯。在美國，民間企業引領創新，Tesla、Waymo 和 Cruise 等公司不斷拓展技術可能性的邊界。政府提供有利的法規環境，但發展步調大致交由市場決定。在中國，政府扮演更積極的角色，將自動駕駛列為國家戰略重點，並為領先企業提供大量資金及政策支持。
兩國都採取「快速試錯、快速學習」的思維，接受追求快速進展的過程中難免發生一些事故與挫折。這種承擔風險的意願，使兩國得以累積大量真實道路資料，並以遠快於日本的速度改良技術。
相較之下，日本優先考量安全與凝聚共識，因此採取較緩慢、循序漸進的做法。這有助於維持民眾信任並避免重大事故，但也限制了日本在全球自動駕駛市場上的競爭能力。
日本道路環境的特殊挑戰
日本的都市景觀為自動駕駛帶來更多障礙。當地道路通常狹窄且蜿蜒，行人、自行車與各類車流密集。大雨、降雪和濃霧等天候狀況，進一步提高開發可靠自動駕駛系統的難度。這些因素需要更精密的感測器與 AI 演算法，也需要大量在地資料進行訓練與驗證。
此外，日本採靠左行駛制度，交通規則也別具特色，因此海外開發的資料與解決方案不易直接引進。日本企業必須投入資源蒐集並處理自己的資料，既耗時又昂貴。
社會與經濟影響
日本自動駕駛普及緩慢，帶來更廣泛的社會與經濟影響。隨著人口老化、職業駕駛人數減少，自動駕駛車輛可在維持高齡者移動能力，以及支撐地方交通網絡方面扮演關鍵角色。日本國土交通省（MLIT）指出，自動駕駛巴士和計程車有望緩解駕駛人力短缺，並維持偏鄉公共運輸服務。
然而，若進展不夠快，日本就有落後全球移動革命的風險，並可能失去汽車產業的競爭優勢。電動車（EV）與自動駕駛的興起正重塑全球汽車市場，在這些技術領先的國家，很可能制定產業標準，並取得未來最大份額的價值。
需要哪些改變？追趕之道
專家與政策制定者一致認為，日本必須處理幾項關鍵問題，才能加速自動駕駛的普及：
- 法規改革：政府應簡化法規，在維持適當安全標準的同時，讓自動駕駛車輛能進行更大規模的測試與商業部署。
- 資料生態系：日本企業需要建立商業模式與合作關係，促進國內外大規模蒐集及共享資料。
- 公眾參與：應透過教育民眾了解自動駕駛車輛的效益與安全性，建立信任與接受度。
- 商業模式創新：企業應從技術優先轉向商業優先，探索自動駕駛所能帶來的新服務與價值主張。
- 合作：車廠、科技公司、政府機關與學術界需要加強合作，克服技術與社會挑戰。
目前已有一些正面的進展。日本政府設定目標，要在 2025 年前於全國 50 個地點部署 Level 4 自動駕駛移動服務，重點放在駕駛人力短缺嚴重的地區。豐田、本田和日產等企業正投入自動駕駛車輛研究及試辦計畫，並經常與地方政府及新創公司合作。Autoware 自動駕駛作業系統等開源計畫，也有助於促進創新與合作。
重點整理
- 日本在自動駕駛技術的商業化與部署方面，落後美國和中國。
- 主要原因包括法規改革緩慢、資料蒐集與 AI 開發面臨挑戰、社會態度謹慎，以及技術優先的商業文化。
- 美國和中國採取更積極、以商業為導向的做法，並獲得大規模資料生態系及政府措施支持。
- 日本特殊的道路環境與交通規則，需要專門的解決方案及大量在地資料。
- 加速普及自動駕駛，對因應人口老化、駕駛人力短缺等社會挑戰至關重要。
- 日本若要追趕，必須改革法規、建立資料生態系、促進公眾參與、創新商業模式，並加強跨領域合作。
