Volvo 正利用 AI 生成的擬真虛擬世界 來強化 駕駛輔助系統（ADAS） 的開發，藉此提升車輛安全性。透過新技術，Volvo 能夠重建各種交通事件，並在虛擬環境中模擬不同變數，讓安全軟件在極端情境下進行測試，進一步減少道路事故的發生。
AI 分析事故數據，重現並測試罕見風險場景
Volvo 新車上的 先進傳感器 能夠記錄緊急煞車、急轉彎或駕駛員手動介入等事件，這些數據經 AI 運算 重新建模，並透過 Gaussian Splatting 技術轉化為 超高擬真的 3D 交通場景。
這項技術能讓開發人員在虛擬環境中 增減道路使用者、改變交通流量與障礙物行為，並模擬各種事故發生的可能性。這使得 Volvo 的安全系統可以在無法預測的「極端情境（Edge Cases）」下進行測試，而這些情境在現實世界中可能需要 數個月 才能累積足夠數據，如今只需 幾天 即可完成。
Volvo 全球軟件工程主管 Alwin Bakkenes 表示：「我們已經擁有數百萬筆『未曾發生』的事故數據，這些數據讓我們得以訓練 AI 安全系統。透過 Gaussian Splatting，我們能將一個極端案例擴展成數千種變化，並進行 AI 訓練與驗證，這讓我們的測試規模前所未有地擴展，甚至可以在真實世界發生事故前，預先捕捉風險。」
AI 虛擬測試 + 實體測試，提升安全系統開發效率
虛擬環境提供了一個 安全、可擴展且具成本效益 的測試平台，Volvo 與旗下 AI 軟件公司 Zenseact 合作開發這項技術，並將其納入 Volvo 的安全研發流程。該項目也是瑞典頂尖大學 博士研究計劃（WASP 計畫） 的一部分，該計畫探索 神經渲染技術（Neural Rendering） 如何融入未來的汽車安全技術。
Volvo 的安全傳承：從實地測量到 AI 預測
早在 1970 年代，Volvo 便開始利用數據提升車輛安全性。當時的 Volvo 安全研究團隊 會親自到事故現場，透過測量煞車痕跡與撞擊點，收集關鍵數據，進而開發了 Whiplash Injury Protection（鞭甩保護系統） 及 Side Impact Protection（側面撞擊保護系統） 等安全創新。如今，隨著 AI 技術發展，Volvo 能夠利用 虛擬測試技術，在事故發生前便掌握關鍵數據，進一步提升車輛的安全性。
NVIDIA AI 超算平台，強化 Volvo 未來智能安全
Volvo 之所以能夠利用 Gaussian Splatting 技術，得益於其與 NVIDIA 的深入合作。新一代 Volvo 純電車型 採用 NVIDIA 加速運算技術，能夠更精準地收集車內外數據，並透過 NVIDIA DGX AI 超算平台 進行數據分析與安全模型訓練，加速 AI 自主學習，進一步提升安全輔助系統的效能。此外，Volvo 與 Zenseact 共同投資設立 北歐最大數據中心之一，用於處理 AI 訓練與大數據運算，進一步推動未來汽車安全技術發展。
AI + 虛擬測試，汽車安全技術的下一步？
過去，汽車安全系統的開發需要長時間累積實際道路測試數據，如今 AI 技術的進步讓 虛擬測試成為可能。透過 AI 模擬技術，Volvo 能夠在 無風險、低成本 的情境下，測試千百種罕見的事故情境，這對提升自動駕駛與駕駛輔助系統的安全性至關重要。
雖然 AI 測試技術仍在發展，但 Volvo 此次的技術突破，無疑為 汽車安全領域開啟全新篇章。未來，當 AI 模型更加成熟，汽車不僅能 預測事故風險，甚至能 在事故發生前主動避險，這將徹底改變道路安全的遊戲規則！
