商用車的應用範疇，除了於一般道路行駛的車種之外，另外一種則是運行於封閉式場域的車種，如礦車、農耕車等。類似於上述的重型工業車輛，其實也可以透過導入智慧化車載系統來提升工作效率和安全性，尤其像採礦場的工作環境極為嚴苛與高度危險，傳統重型工業車輛。

圖一

但是重工業的環境與一般道路之間存在著很大的差異，例如顛簸崎嶇的路面，或是極其偏遠的地區。研華科技工業移動計算事業處協理林威佐表示，面對惡劣的工作環境，重型工業車輛也對車載系統供應商來說構成一項巨大的挑戰，比起提供消費者使用的個人電腦，車載電腦的設計相對困難且要求也相當高，例如必須考量其電池續航力、震動衝擊、高低溫差或防水防潮等因素。林威佐認為，對於車載電腦來說，堅固耐用和穩定性是至關重要的。

礦場車隊智慧化降低安全風險

礦場即是屬於非常嚴苛的工作環境之一，不比一般道路，礦場的路面通常崎嶇不平且沙塵漫天，四處皆是大型機具運作並發出轟隆吵雜的巨響。採礦車隊在行駛間常會面臨各種複雜的狀況，一方面得克服惡劣環境，一方面也得在高危險性的採礦作業下採取適當的安全保護措施。但若是將智慧化車隊管理系統應用在該領域，透過設備的監控與警示作用，便可有效提高現場工作人員的安全並降低財產損失。

一般來說，採礦車的體積非常龐大且價值不斐，一旦在場區發生意外或碰撞事故，不管對操作人員還是設備來說都是一項重大損失，這時，車載智慧管理系統中若含有防碰撞系統就派得上用場了，借助車載電腦來計算與其他車輛或機具的安全距離，並立即修正路線避開碰撞，就可避免意外發生。同為工業電腦廠的新漢，其解決方案更結合感測器隨時偵測駕駛人的瞳孔、眼皮，及仰頭或低頭角度，判斷駕駛人的精神狀態，一旦駕駛被偵測到疑似在打盹，車載電腦便會啟動座椅震動器，達到警示作用，以協助駕駛重拾注意力。

成立於澳洲的礦業軟體研發商Micromine，其開發出的Pitram軟體搭載研華的車載電腦組成一礦山車隊管理系統，甚至可在遇到道路崩壞等緊急狀況下，駕駛只要觸控車內螢幕就可發出求救，不必再像過去大聲呼救，這在礦場環境中是一項非常有用的功能。

港口貨櫃車導入e化系統 提升裝卸效率

台灣位處四面環海的地理環境，海運是其對外經貿活動的重要樞紐，比起各國更早凸顯港口自動化的問題。一般來說，港口貨櫃吞吐量龐大，整天下來可達幾十萬個，甚至高達幾百萬個左右，而大量人流與車流的交會移動不僅造成公共安全問題，更直接影響營運效率，如何有效建置系統以解決人車與貨櫃的管理問題，則成一大重要議題。

現階段台灣便結合軟硬體上下游廠商，導入IT技術，發展出整合性的智慧碼

頭資訊系統。例如，導入智慧車載影像監控系統，可掌握駕駛行為以利預估

續貨櫃車抵達時間和作業安排，或是建置櫃場管理系統，讓貨櫃車應用無線感

測技術進行貨櫃調度，採用全自動化在碼頭區進行無人裝卸貨作業。

研華應用於港口貨櫃的車載解決方案，則是針對各種不同車體的應用需求提供各類型的產品，並串聯所有移動設備，形成一上到下的整合性系統。林威佐解釋，包括船舶入港後負責卸載貨櫃的龍門吊車，必須採用堅固耐用且穩定的車載電腦；而港區內的貨櫃拖車則強調良好的調度概念與管理，有效率且精準地將貨櫃從碼頭運送至正確倉庫；而入倉庫之後，透過叉車的RFID系統與條碼掃描器則可精準地進行取貨，此外，除了車體部分，研華也針對管理人員提供手持裝置以便進行盤點與調度管理。

根據經濟部工業局調查指出，台灣港口因導入智慧管理系統後，每月每小時平均可處理39個貨櫃，大幅提升50%整體裝卸作業效率，遠超過其他國家每小時平均處理20至25個貨櫃，整體改善效率名列全球執行效率前三名，並提高20%的整體營收成果。

無人農耕車推升農業4.0

物聯網的時代，傳統農業也將順應升級為農業4.0。過去農耕多倚靠人力運作，但隨著勞動力衰退，導入農耕設備自動化可協助提升工作效率，避免過度依賴人力，而無人農耕車的運用便是其中之一。

對於走向無人自動化的農耕機而言，「絕佳的精準度」是其需具備的，以便當無人農耕機穿梭在農地時，能依據其業主規畫的路線筆直精準地行駛，確保在執行施肥、灌溉等作業時，不誤傷農作物。此項應用可透過高精度的GPS設備和定位系統來協助提高作業效率。而透過無人化的操作，不僅可降低人力成本，更可替代人去做重複性的動作。

而在另一方面，為因應各類農作物有不同耕期的需求，農業機械租賃的商業模式也隨之而生。林威佐表示，農耕機械與採礦車隊的概念類似，機械設備同樣造價不斐，採用租賃農耕機的方式來進行農務也可有效節省營運成本。在租賃的商業模式下，智慧化的車隊管理解決方案可讓雙方在租期間，透過使用統計數據等資訊，隨時掌握農耕機的使用情形與設備健康狀況分析，藉此避免糾紛，或是財產損失。

商用車實現完全無人駕駛

此外，自動駕駛無疑是車聯網一項跨時代的重要發展，但現今針對這項高科技的質疑也逐漸浮上檯面被廣泛討論。尤其當自動駕駛面臨剎車抉擇時，究竟該交由「誰」來做出最終判斷、做出錯誤判斷時又該由「誰」來承擔後果等等，諸如此類的問題至今無解。林威佐認為，由於現階段的自動駕駛還牽涉到許多人道、法規層面的問題，以至於全自動駕駛未來恐怕得一一克服許多挑戰才能完全上路，至少短時間看來是無望的。

但不同於自用車仍備受爭議，自動駕駛應用於商用車反之卻容易許多。以上述礦車與農耕車為例，因其屬於封閉式場域或私人道路，不論外在環境或技術需求上，業主都較容易自行控制變數。比起自用車目前還停留在半自動駕駛的發展階段，目前有部分農工領域的業主都已相繼導入成熟的完全自動駕駛技術。