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不過發展DNN的挑戰眾多，包括如何收集高品質且大量的資料、高效率的GPU，還有降低技術應用時的功耗等等，尤其在DNN要進入各個產業時，如何清楚解釋DNN技術模型的操作原理，同時又可以在不需要自行調校過多參數的狀況下，方便使用者可以提高訓練的品質、降低校正的時間，是目前努力的方向。在機器學習的應用中，目前進行得如火如荼的非「車用」莫屬，根據IEK預估，2023 年全球汽車電子與車聯網產值將達到4,511億美元，相比2015年可成長1.67倍。工研院創新開發的「環保駕駛模擬學習器」就是一種DNN的技術應用，在自駕車的部分，駕駛人會經歷環境感知、決策、控制三個步驟，尤其「環境感知」這塊是產業的機會，也是我們主要著力的方向，透過收集大量的台灣路況進行模擬，用以改進駕駛習慣。

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