以上是我們兩點需要政府單位或者是相關的財團法人單位，看能不能在這部分有一個環境或者是平台協助我們，以上是我的報告，謝謝各位。
另外，像我們開發77G的雷達，77G可以到200米，最後會遇到開發過程驗證、實驗的東西，相對的，也是需要一個實驗室，臺灣沒有實驗室，因此開發會受阻礙。
以政府的力量或是政府轄下的法人力量，又或者政府把這一些相關產業串聯起來的力量，我們能不能有一個平台？像有一個開發的平台、測試的平台，這個是我們提出來的需求。
這一些東西當我做好之後，談到自動駕駛的部分，還不能完全商品化，後面那一段的設計、測試驗證都沒有，臺灣是華創這麼一家車廠而已。
（簡報第5頁）像我們這樣的廠商開發類似這樣的產品，我們大概會有這樣的困難。第一，比如我做ADAS的東西，或者是汽車自動駕駛的東西，我可能會跟車上的油電系統或者是煞車系統連結，這一些東西一般在國際車廠的手頭上，我們不會有，因為這個牽扯到很複雜的通訊協議、嚴謹設計。
（簡報第4頁）這是實際的樣品，我們測出來現在大概是可以到17米的位置。寬度大概是2.5米，整個AR HUD投影出去的話，是可以跟地面平行的狀態。
這是我們AR HUD的大概參數，我們在跟歐洲車廠大部分開的規格15米、17米，比如福斯是15米、奧迪17米。
對WHUD而言，透過擋風玻璃來成像，他會有疊影的問題，也會有戴眼鏡之後，可能看不清楚的問題，光線就會變很暗的問題。怡利在這一些種種，我們都有特別的技術及相關專利的開發。
另外，還會給一個擋風玻璃的WHUD，大概是2.2米，透過TFT的方式，然後一樣透過反射鏡的反射跟擋風玻璃的反射跟成像。對AR HUD而言，其實是提出一個夠遠的距離，而且穩定、看得不會暈，這個是技術上的重點。
下一個部分，我簡單講一下AR HUD，我們提供的兩件式的HUD，這個汽車的儀表台，藍色是AR HUD的光路，這裡打出來之後再透過透視鏡跟擋風玻璃的反射，會在10至17米的位置形成一個虛象，這個是AR HUD的成像方式。
現在的AR HUD已經有跟歐洲一些車廠合作了，長遠的用途在自動駕駛上有一些應用。
舉例來說：像自動駕駛的車輛，當偵測到前面有一輛車，可能車速比較慢，你靠近它了，提供警示的訊息直接畫在車輛的位置，接下來這一個車輛判斷是要做超車的行為，因此把超車的方式直接畫出來，直接畫在路面上顯示給你。這是如果駕駛同意，我們車子可能就超過去了，如果不同意的話，如要幫你超車，你就可以接手這一台車的駕駛，這AR HUD在整個自動駕駛上的好處。
以這樣的界面來看，傳統上可能會有儀表、音響，但是這一些可能都要低頭去看。第二，當在低頭的過程，其實人的眼睛焦距是會改變，這個是會有焦距重新調整的過程。第三，不管是儀表或者是音響，其實並不是隨時讓你眼睛會看得到，而AR HUD可以顯示在路面上，這個是最有效的方式。
接著，我想提的是HUD的部分，剛剛許董事長也有提到HUD的部分，我們想要提的是AR HUD。以自動駕駛在Level 3裡面的駕駛，那一個駕駛是有機會需要接管汽車，駕駛知道何時來接管汽車？我們需有一個界面去顯示這一個車輛的自動駕駛是什麼狀態，而這一個界面顯示出來，可以讓這一個駕駛很清楚容易知道，這樣就很清楚有意義。
毫米波部分有24G跟77G，搭配影像的部分，因為各自有各自的限制，兩個搭配的話，可以得到最佳辨識的效果。
第六，這個是倒車後的障礙物偵測，這個是我們在影像部分的發展。
第五個是BSD，我們有了兩個技術，一個是影像的方式，另外一個是也做了毫米波，我們都有。
第四個是全周的影像，影像是車子全部的影像，有做2D、也有做3D，我們可以看到很遠的位置，看到車子周邊做停車或者是會車的用途，3D可以無限遠，而且物體可以變立體，並不會失真。
第三個是偵測車道線，也是把這一個車道線找出來。這兩個技術已經通過大陸江淮汽車的測試認證，近期也將通過中華汽車的驗收。
接著是前車防撞，我們也偵測出前車的車輛特徵，把車輛辨識出來，並把距離算出來。
我們第一個是用車用影像辨識技術，也就是偵測出一個障礙物，然後再透過行人的特徵，把行人辨識出來。
各位下午好，謝謝主辦單位給我們這一個機會來介紹怡利電子在自動駕駛相關的發展。
