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不需要人類駕駛全神貫注就能自己上路自動駕駛的 「自駕車」，是近年來各大車廠研發的重點。然而，為了確保行車安全，每輛自駕車都需要耗費龐大的電腦運算資源，當未來自駕車成為普遍的車輛配備時，將消耗多少能源？會影響節能減碳的趨勢嗎？根據美國麻省理工學院（Massachusetts Institute of Technology, MIT）模擬的研究顯示，如果全球有一億輛自駕車，每輛車每天行駛一小時，則光是自駕車運算消耗的能量所造成的溫室氣體排放量，將和現在世界上所有數據中心加起來的溫室氣體排放量不相上下。

根據國際能源署（International Energy Agency）的統計，用以進行各種程式運作計算的實體數據中心所消耗的能源不可小覷，目前約占全球溫室氣體排放量的 0.3％，相當於阿根廷全國的碳排。目前自駕車尚在發展階段，對於所需耗費於計算的能源並未獲得太多關注。考量至此，MIT的研究人員建立了一組模型來探討此議題。

這項模型估計了全球車輛的數量、每輛車的計算功率、駕駛時數、供電強度，從而推估自駕車在不同情境下釋出的總碳排放量。在此一假設中，自駕車可以順利發展為全自動駕駛，並且參考了多任務深度神經網路（multitask deep neural network）演算法同時處理許多高解析度影像時消耗的能量。根據模型運算的數據顯示，自駕車在行進過程中的計算量比想像中來得龐大。舉例來說，如果一輛自駕車有十個深度神經網路來處理來自十個攝影機的圖像，則行駛一個小時就要進行21萬次的運算。

MIT研究團隊發現，考慮到目前全球節能減碳的趨勢，如果要將碳排控制少於目前全球數據中心的總碳排量，每輛車所能使用的計算功率僅有1.2千瓦（kWh），需 要遠比現在更有效率的硬體設備。在其中一個模擬情境中，假設2050年自駕車普及率達到95％，則相關的計算能源消耗每三年翻一倍，在現今全球減碳的前提之下，則硬體計算效率的發展需要以每1.1年就翻倍的速度增加。

依據以上的估計，僅依賴硬體計算能力的進展並不足以減少自駕車在運算方面造成的碳排。但如果在設計時，就從演算法與軟體的角度增進效率、減少能源的消耗，則較有可能有效地控制碳排。但這也會帶來額外的研發考驗，畢竟犧牲精確度、提高計算效率的前提是不能夠影響行車的安全性。

目前自駕車的技術仍在蓬勃發展的階段，但此一研究的結論已經足以提醒人們，即使不考慮到製造過程中所造成的碳排放，自駕車在運算時的能源消耗、碳排放仍然是需要關注的議題。因為它不僅會影響車輛的電池壽命，對於整體的永續性也有很大的影響。

新聞來源
1. Zewe, A. (2023 January 13). Computers that power self-driving cars could be a huge driver of global carbon emissions. MIT News. https:// reurl.cc/282EmO
2. Sudhakar, S., Sze, V., & Karaman, S. (2022). Data Centers on Wheels: Emissions From Computing Onboard Autonomous Vehicles. IEEE Micro, 43(1), 29-39.