數碼新秩序

　　在未來智慧城市構想中，哪裏空氣質素較差、哪處水管發生滲漏、哪個巴士站出現人龍，均可在城市大數據儀表板上一目了然。這是因為市內所有物件都會裝設感測器，並連上物聯網（Internet of Things），得以蒐集城市各層面的環境數據。如將同一模式套用於交通運輸系統，則是把車與車（V2V）、車與人（V2P）、車與基建（V2I）串連起來，構建為車聯網（Internet of Vehicles），全方位收集路況資訊，實現智慧交通管理。

在車聯網架構內，除車與車（V2V）、車與人（V2P）、車與基建（V2I）外，還有車與網絡（V2N）環節，讓汽車可連上互聯網，將路況資料傳送至雲端平台，成為智慧城市大數據的一部分。（圖片來源：Researchgate.net）

　　德國車廠奧迪（Audi）自2016年起便在美國洛杉磯、侯斯頓等地測試「車對交通燈」的車聯網運作；今年７月更引進至德國英戈爾施塔特（Ingolstadt）進行測試，稍後會逐步拓展至歐洲其他地區。這套車聯網的核心是一項叫做「綠燈倒數（Time-to-Green）」技術。車輛系統會偵測在現行車速下前方交通燈會否變成紅燈；假如紅燈已亮起，顯示器就會顯現綠燈倒數計時，計算下一個綠燈的出現時間，方便駕駛者事先掌握各路口的交通燈狀況，有助提升行車順暢度。

具備綠燈倒數技術的車輛，系統會偵測前方燈號是否會變成紅燈，當遇到前方紅燈時，抬頭顯示器（Head Up Display）將倒數計算到下一個綠燈的時間，讓駕駛者可以掌握交通燈號的動向。（圖片來源：Audi 官網）

　　日後，當各輛車子均能互相傳遞去識別化的數據時，交通燈號便可更靈活調配，以收疏導交通之效。譬如說，駕駛者在晚上等紅燈時，假如半徑1公里範圍內沒有其他車輛出現，燈號系統就做判斷，令燈號提早變綠燈，縮短停車等候時間。

　　除「車與基建」及「車與車」外，更重要的是可以達成「車與人」之間的溝通。現時在智能手機上常見的人臉辨識功能，亦已應用於車輛上。人臉辨識系統能夠偵測到駕駛者有否打瞌睡，如有發現的話，即會向駕駛者發出警示聲響。例如日本車廠SUBARU的Forester，自第5代車型起就搭載DriverFocus駕駛監控系統，透過臉部偵測來辨識駕駛者有無分心跡象，最多可記錄5組面孔數據。

最新的2020 Subaru Forester 配備DriverFocus 系統，通過臉部辨識技術，可在駕駛者分心或昏昏欲睡時發出警示。（圖片來源：SUBARU官網）

　　要實現「車與車」聯網，日後各大車廠之間必需彼此共享一些技術，因為不可能只有同廠牌車輛在互傳數據，與其他品牌車子就不相往來。另外，車輛彼此互聯、共享數據，也牽涉到資訊安全問題，必須思考是否每個駕駛者都能存取彼此的數據？誰人有這個權限存取數據？要解決這些問題，政府必須站出來立法規管，釐定行業營運準則。

　　長遠來說，如可在智慧城市中架設車聯網，令交通燈與車輛之間能構建常規的數據交流管道，自然可積累大量路況數據供自駕車使用，有助奠定無人車的發展基礎。

　　現時自動駕駛技術分為5級，其中Level 4等級的無人車可望於2020年正式上路；至於Level 5等級無人車，市場研究機構Yole Développement估計，起碼要多等15年才有機會進入市場。這５個等級是美國國家公路交通安全管理局根據不同程度的駕駛輔助至完全自動化駕駛而釐定：

　　•  Level 1：輔助駕駛，意指由駕駛者自主駕駛，但車輛具備車道偏離警告的電子穩定程式（ESP）跟防鎖死煞車系統（ABS），以輔助行車安全，現時市面上大部分汽車均是L1等級。

　　•  Level 2：部分自動化，仍由駕駛者自行駕駛，同時有輔助操作系統減輕駕駛負擔，以主動式巡航定速（ACC）結合自動跟車功能，再搭配盲點偵測（BSD）與自動緊急煞停系統（AEB）等結合而成。以自動駕駛為賣點的Tesla電動車其實只屬L2等級。

　　•  Level 3：有條件自動化，至此才真正踏入自動駕駛的門檻。自駕系統具有辨識環境的能力，當偵測到需要駕駛者的情況時，駕駛者必需接管其後續控制。Audi A8是市面上少數屬L3等級的汽車，定價逾130萬港元。

　　• Level 4：高度自動化，由自駕系統進行所有駕駛與操控，包括轉彎、換車道與加速等；駕駛者需在車內監看車輛運作，車廂仍設有方向盤。Google母公司Alphabet旗下無人車科企Waymo與電召車平台Uber正在進行路面測試的無人車，就是屬於L4等級。

　　•  Level 5：完全自動化，車輛已擁有人類水平的駕駛能力，能自主啟動駕駛裝置，應付不同路面情況；行車期間不需有駕駛者在車內，車廂亦不設方向盤。

盲點偵測系統已屬L2等級的自動駕駛功能，會在偵測到盲點位置有車時，向駕駛者發出警示。（圖片來源：SUBARU官網）

　　按照目前情況，大家日後最有機會接觸到的無人車，應是L4等級車型，惟車價將會是非常高昂。國際市調機構Gartner 估計，目前尚在研發階段的無人車，單是主要零件光達（LiDAR）感測器的成本至少要 7.5 萬美元（約58.5萬港元），整輛自駕車的成本更高達30萬至40萬美元（約234萬至312萬港元），到真正推出市場時，自然會索價更高，未必人人買得起喔！

Waymo 無人的士服務已在美國局部地區試行一年，叫車訂單數量超過10萬次，可說是無人車商用化進程上走得最前的科企。（圖片來源：Waymo官網）

　　生成式AI熱潮席捲全球，各式各樣的AI工具如雨後春筍般湧現，要數對Google搜尋引擎構成最大威脅者，可能不是名滿天下的ChatGPT，而是寂寂無名的Perplexity。其優勢是即時從互聯網篩選資料，再經AI整合成完整答案回覆用戶，而不是提供網站連結讓用戶自行查詢，完全顛覆過去20年的搜尋體驗，吸引黃仁勳、Jeff Bezos等科技界大佬爭相投資。究竟Perplexity是否有足夠實力取代Google Search，躍居為新一代的搜尋霸主呢？

搜尋結果直接提供文本答案

　　Perplexity成立於2022年8月，隨後推出同名產品「Perplexity」解答引擎。其創辦人阿拉文德·斯里尼瓦斯（Aravind Srinivas）曾先後任職於DeepMind、Google Brain、以及OpenAI。他希望透過大型語言模型，打破過去逾20年由Google壟斷的關鍵字搜尋模式，讓用戶直接提問就能獲取準確、可信賴的答案。

　　AI搜尋引擎Perplexity與Google Search的主要分野，在於呈現答案的方式。閣下在Google上輸入關鍵字進行搜尋，系統只會給出一排排的藍色連結，你要點開多條連結，查閱多個網頁，方能拼湊出你想找尋的答案。

　　來到Perplexity，閣下輸入的不再是一組關鍵字，而是一條問題。系統先會理解和重新建構這條問題，然後即時從互聯網索引提取相關連結。跟著系統會要求大型語言模型閱讀這些連結，再從每條連結提取相關資訊來整合內容，最終建構出完整的文本答案。

Perplexity的回覆內容分為上、中、下3個部分：上方列出資料來源的連結，中間提供一個總結式的答案，下方顯示你可能感興趣的相關問題。（圖片來源：翻攝Perplexity官網）

附資料來源連結、相關問題

　　答案上方附有資料來源的連結，閣下可以點選這些連結，進一步探究答案的內容細節；答案下方則提供你可能感興趣的相關問題，閣下可以點選這些問題繼續追問。如果閣下沒興趣溯源或追問，問答就到此為止。

　　這種直接給出答案的搜尋引擎，贏得不少網民擁戴，當中更包括前GitHub執行長納特·弗里德曼（Nat Friedman）、以及輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳。弗里德曼與NVIDIA現已成為Perplexity的投資者，同時亞馬遜（Amazon）創辦人傑夫·貝佐斯（Jeff Bezos）、知名億萬富翁史丹利·德魯肯米勒（Stanley Druckenmiller）亦已加入投資行列。

黃仁勳（左）表示，很喜歡斯里尼瓦斯（右）所研發的Perplexity，幾乎每天都在使用。（圖片來源：X.com@AravSrinivas）

　　2024年4月，Perplexity宣布成功獲得6,270萬美元（約4.89億港元）的融資，累計募資額已達到1.65億美元（約12.87億港元），令公司估值攀升至10億美元（約78億港元）以上，成為初創「獨角獸」。目前Perplexity每個月處理的搜尋次數高達1.69億次，月均活躍用戶數已達1,000萬人。

擬相關問題旁插入廣告圖利

　　Google的主要收入來自搜尋廣告，Perplexity對這塊大餅當然感興趣，現正準備在自家平台上賣廣告。Perplexity在提供答案之餘，也會列出用戶可能感興趣的相關問題，引導用戶作進一步的知識探索；「相關問題」所衍生的查詢量，約佔平台總查詢量4成，可說是非常受歡迎的功能。

　　如今Perplexity有意在「相關問題」旁邊加入廣告商贊助的問題，用戶點選問題後會繼續顯示相關廣告連結。此做法跟Google在搜尋結果上方插入搜尋廣告非常相似。該公司表示，這項廣告功能將在未來幾季推出，惟未有披露更多細節。

　　儘管Perplexity看似形勢大好，但以往曾有多家公司試圖挑戰Google 搜尋霸主的地位，卻始終未能成功。究其原委，Google的競爭優勢在於，全球大部分網民已被吸進Google的生態圈內——大家瀏覽網頁用Chrome瀏覽器、收發電郵用Gmail、尋路前往目的地用Google Maps……我們的日常生活幾乎已離不開Google，因此亦很難完全擺脫Google Search。

為求增加收入來源，Perplexity宣布推出企業版方案「Perplexity Enterprise Pro」，向企業客戶提供更安全、可控的AI搜尋引擎。（圖片來源：翻攝Perplexity官網）

Google藉生態圈隔絕對手

　　更何況，Google生態圈內已有足以跟Perplexity、甚至ChatGPT匹敵的AI工具Gemini。日後Google可以輕鬆地將Gemini融入到旗下其他產品，為用戶提供無縫接軌的體驗。例如用戶詢問Gemini怎樣前往某個地方，它可以把用戶連結到Google Maps，在地圖上顯示行走路徑。如此看來，即使Perplexity可以提供更直接、方便的搜尋體驗，也未必能夠抗衡整個Google家族。

　　不過，Google搜尋部門負責人普拉巴卡爾·拉格萬（Prabhakar Raghavan）在2024年3月的內部會議上提醒員工，搜尋引擎市場已不像15至20年前那樣，「生活不會永遠一帆風順」，故此Google必須像運動員般作出迅速反應，以應對不同的市場變化。他特地讚揚Gemini研發團隊，將每週工時從100小時增加到120小時，結果只花了短短10天就解決80%影像辨識問題。

　　由此可見，面對AI初創群雄並起的變局，Google絕不敢掉以輕心，所以積極提高內部危機意識，並高度重視AI模型研發，幫助公司走得更遠。另一邊廂，在高昂研發成本和投資者的壓力下，Perplexity要想盡辦法開拓收入來源，務求繼續活下去，才有機會可以挑戰Google。

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