量子電腦 v.s 汽車──產業技術如何影響汽車的未來？｜專家論點【Howie Su】
作者：Howie Su（產業分析師）
汽車界正在面臨大規模轉型
電動車（EV）銷量激增，預計 2021 年至 2030 年需求將成長六倍，包括電池和自動駕駛汽車在內的新型解決方案正在不斷發展並吸引投資人的興趣，自 2010 年以來，投資人已向汽車硬體和軟體解決方案投入近 2,800 億美元，同時，越來越多消費者傾向更環保的選擇，例如共乘服務。科技和消費者偏好的轉變最終將形成一個全互聯、智慧、環保的交通生態系，車輛可以配備軟體，以掃描周圍環境以尋找停車位或辨識危險，乘客在車內玩遊戲與視訊，而如果路線受阻，車輛也能夠提出替代路線。這些變化以及許多其他連網汽車功能和行動應用程式取決於車載電腦與其他位置的電腦之間快速、平穩地交換大量資料，同樣，許多行動應用程式（例如地圖應用程式）需要科技業者與 OEM 之間的資訊交換，許多企業近幾年才開始合作，並仍在嘗試共享和交換資料的最佳方式。
量子電腦對汽車的影響力逐年提升
現有電腦雖然足以滿足許多應用程式的需要，但無法完全支援建立互聯智慧行動生態系統所需的所有變化。量子運算 (QC) 可以利用量子力學原理（控制原子和亞原子粒子行為和相互作用的規則）提供更快、更好的解決方案，從短期來看，QC 可能適用於解決涉及小型資料集的複雜問題，隨著其效能提升，能夠解倔更複雜的問題。儘管研究人員估計QC 的廣泛商業應用大約需要五到十年的時間，但部分業者已經在該領域展開試點應用，例如，原始設備製造商可以使用品質控制來模擬改變車輛部件的材料成分將如何影響性能。QC 的好處對於擁有多條道路和多種路線選擇的國家可能特別有幫助。而在自動駕駛中，品質控制可以提高感測器和車輛系統的性能，使它們能夠在遇到道路障礙時立即做出決定，或幫助原始設備製造商開發更好的加密演算法以防止駭客取得車輛控制權；到 2035 年，QC 的經濟價值可能會從現在的 290 億美元成長到 630 億美元。而QC至少能在下列面向影響汽車發展：
- 優化功能
最佳化演算法考慮各種組合的多個參數，以確定它們如何影響最終結果，例如在製造過程中使用新材料減少浪費的可能性。在某些情況下，公司可能會使用經典演算法將大問題劃分為更易於管理的區塊，然後將品質控制應用於這些較小的部分以加快計算速度。從短期來看，品質控制優化應用最有可能產生效益，例如自動駕駛汽車可能會與人類駕駛員一起行駛，而人類駕駛員並不總是能做出理性的決定。透過分析大量駕駛數據，品質控制可以幫助自動駕駛汽車正確預測駕駛員在某些情況下的反應。
- 模擬功能
QC 可以達到更快、更精確的模擬，例如評估不同分子的內部能量結構及其相互作用的模擬，在移動能力部分，模擬功能可以幫助優化電池開發，促進耐熱材料的製造，並有助於取代航空燃料的開發。
- 混合機器學習 (ML) 和人工智慧 (AI)
QC 演算法可以減少 ML/AI 模型的訓練時間和功耗要求，這有助於公司更快地做出決策，例如汽車能夠根據大氣模型的數據更快地改變航班時刻表和航線，另一個好處是品質控制可能會減少所需的訓練資料量。
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