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跨界圍攻：「AI 視覺」公司已集體殺入智能駕駛圈

2021-05-22
雷鋒網

如今的智能汽車賽道，說挨肩迭背也不為過。

新勢力派引領變革，最為二級市場所看好；泛網際網路派占流量高地，擅技術遷移；傳統車企派根基夯實，品牌名聲享譽在外。

甚至財大氣粗的某地產派也曾放下豪言――力爭 3-5 年成為世界規模最大、實力最強的新能源汽車集團。

如華山比武般，大俠們個個嚴陣以待，各方勢力黃巾高擎，左右開弓。

你看看，前有行業鐵幕，中夾破釜沉舟之心，後是險峻江湖，哪還有初進牛犢的落腳之處？

即便如此，在月前燥熱尚未消退的上海車展後，鮮少被提及的AI視覺公司還是擠了進來。

看慣了巨頭們的聲勢浩蕩，轉身發現AI視覺企業們的入局講究一個循序漸進，起承轉合。

而他們的悄然進入，也給智能駕駛領域增添了幾段新故事。

海康威視：左手自研、右手投資

AI安防老大哥海康，深耕智能駕駛市場履行一貫的低調風格。

其對智能駕駛的綢繆始於2015年，當時海康內部計劃開展新業務，起初確定的業務有三：海康汽車電子、海康機器人、海康螢石。

2016年7月，耗資1.5億的海康汽車技術正式成立。

在此前後，海康還分別於2016年6月投資了威視汽車科技，2017年7月成立了海康汽車軟體。

2018年是海康智能駕駛的上升之年，市場渠道、技術研發上均有突破。

2018年2月，他們上線高級駕駛輔助系統、自動泊車APA+，同年又成功打入2019款保時捷卡宴的配置中。

汽車產業以穩為重，鏈條長、利益盤根錯節，新入者切入並不容易，而海康卻出其不意一舉打入高端。

數據顯示，截至2018年底，海康汽車已經通過了20家OEM的審核並成為其合格供應商，公司的主要客戶包括一汽集團、北京汽車、上汽榮威、上汽名爵、本田汽車等。

其中，定點項目超過200個，已量產的項目超過100個，覆蓋500家渠道合作夥伴。

成立子公司自研之外，投資也是海康較為看中的一大路徑。

在成立汽車電子公司之前，海康就曾在2016年入股毫米波雷達企業森思泰克，並成為後者的第二大股東。

2013年成立的森思泰克既是毫米波雷達第一批探路者，也是成績較為優秀的領軍企業之一。

森思泰克創始人秦屹是英國海歸的雷達專家，在英從事雷達研發和製造十餘年。

據悉，森思泰克所聚團隊成員中80%具有軍工背景，掌握雷達硬體、軟體和量產工藝等幾乎全部核心技術。

據悉，森思泰克毫米波雷達在北京、石家莊設研發中心，在蕪湖設總廠，在杭州設車載事業部。

石家莊，有軍工雷達大本營之稱，軍民毫米波雷達研發人才密集，且電科雷達研發54所和13所都在石家莊。

森思泰克也頗為爭氣。

2019年，思泰克首次實現大批量77GHz車載毫米波雷達國產化、突破國際巨頭壟斷。

森思泰克的77GHz毫米波雷達成為國內首個真正實現「上路」的ADAS毫米波雷達傳感器。

目前，森思泰克已成為紅旗、一汽、韓國現代、東風日產、長城、長安等國內外車企體系內供應商。

海康與森思合作的高分毫米波成像雷達+視覺融合技術，或許將對壘低線束雷射雷達。

大華股份：立足整車，三電、網聯、自動駕駛多點齊發

零跑汽車脫胎於大華股份的汽車部門，獨立後獲得了大華股份的技術和資金支持。

2015年，大華股份副董事長兼任大華股份CTO朱江明親自下場，成立零跑。

經歷2019年新能源補貼大退坡，不少新勢力造車企業已經出現嚴重資金問題，且變現存疑。

零跑汽車亦不例外。

2018年，零跑虧損 3.07 億元後，2019 年上半年又持續虧損約 2 億元。

2019年1月4日，零跑汽車第一款車S01上市，該車2019年全年交付約1000輛。

對於連續虧損的零跑，唱衰論一直也在網上發酵。

朱江明對此表示，「即使不融資，零跑也能再活三年。」他透露，大華股份將持續為零跑輸送資金，「當然我們希望能更多的融資，發展得更快些。」

在經歷融資受阻後，2021年伊始，零跑官宣融資43億元，合肥政府投資平台亦在其中。

今年年初，此前曾投資蔚來的合肥市政府與零跑方面簽訂戰略合作協議，未來合肥方面將對零跑B輪融資投資約20億元，並展開更多合作。

現金流方面，從不被業界看好，到巨額融資的到帳，仿佛又讓市場看到了可能性。

技術層面，零跑汽車稱自主研發了三電系統、智能網聯繫統、自動駕駛系統三大核心技術，並完全掌握自動駕駛核心硬體平台和算法技術，實現對自動駕駛感知、決策、執行層關鍵技術的自主化全覆蓋。

產品層面，零跑汽車目前旗下擁有3款量產車型，分別為：零跑T03、零跑S01以及零跑C11。

三款產品風格各異，銷量不一。

2020年，零跑汽車官方消息稱，2020年累計銷量達11391輛，其中T03為主力軍，貢獻了10266輛。

創始人朱江明也底氣頗足：「2023年零跑進入造車新勢力TOP3、2025年在國內新能源汽車市占率達到10%」。

商湯：求精感知技術，並進艙內艙外

與其他AI獨角獸相比，商湯在自動駕駛上布局較早，也更全面。

2017年進軍自動駕駛，商湯的汽車產業布局可分為艙內（智能車艙）和艙外（智能駕駛）兩大層面。

智能車艙層，基於前裝量產解決方案，以視覺感知技術為錨點，由點及面，覆蓋用戶從上車到用車的多個場景。

商湯的SenseAuto Cabin智能車艙解決方案包括駕駛員感知系統、座艙感知系統、智能進入等等功能。

據悉，在過去的兩年多時間裡，商湯已經拿下了30多個國內外頭部夥伴的智能車艙定點量產項目，覆蓋車輛總數超過1300萬輛，其中10 余個項目已經實現了量產交付。

智能駕駛層，商湯選擇與主機廠合作，做汽車廠商（OEM）及一級供應商（Tier1）的解決方案供應商。

在自動駕駛感知、決策和執行三大要素中，汽車廠商和Tier1占據重要角色。

2017年，商湯與OEM廠商本田簽訂了為期5年的長期合作協議，研發適合乘用車場景的L4級自動駕駛方案。

2018年，商湯完成杭州、上海半開放場地內實現無接管自動駕駛。2019年，在日本落地「AI自動駕駛公園」，將用於自動駕駛汽車的研發和測試，並面向公眾開放。

商湯的自動駕駛業務定位，是以視覺為主，其他元素為輔。

視覺之外，商湯在高精度地圖和雷射雷達、毫米波雷達等方面皆有技術儲備。

通過搭配多種不同傳感器，實現感知、分析預測、決策規劃控制、城市級三維地圖重建及無人車高精度定位能力等技術功能。

目前，商湯對自動駕駛技術進行了多次疊代，形成了一套較為成熟的智能駕駛方案：SenseAuto Pilot智能駕駛解決方案，聚焦 L2+ 級高級輔助駕駛至L4級自動駕駛創新，並在上海車展首次發布SenseAuto Pilot-P駕駛領航方案。

軟體之外，2019年3月，商湯還推出首款原創機器人SenseRover X自動駕駛小車，這是款針對自動駕駛的教學產品。

奧比中光：戰投＋自研，兩條腿走路

奧比中光是AI初創企業中對智能汽車投入最多的公司之一。

作為一家AI 3D感知技術方案提供商，成立於2013年的奧比中光現今已在3D傳感領域深耕近8年。

3D傳感作為人工智慧領域最核心的視覺感知技術，融合了晶片、算法、光學、軟體等多交叉學科技術，是人工智慧時代感知識別、新型人機互動等最為核心的技術載體。

除3D結構光外，奧比中光在雙目、iTOF、dTOF、雷射雷達等主流3D視覺感知技術領域也有長遠布局。

早在2018年，奧比中光就投資雷射雷達晶片級解決方案提供商飛芯電子。

飛芯電子成立於2016年，是一家專注於光電設備、雷射雷達研發、集成電路設計的高新技術企業。

成立僅2年，飛芯電子獲得了博世等注資。

據悉，飛芯電子以研發、生產雷射雷達系統及核心晶片為主要業務，客戶群體主要面向國內外汽車、機器人、無人機等生產研發廠商。

飛芯電子稱，其針對行業痛點，採用了連續波載調製或相干外差探測方案，利用焦平面點雲測距技術，滿足較高的空間解析度和較大的視場角，探測距離可超過200m，且無需複雜昂貴的機械掃描裝置，不斷提高系統可靠性，也使獲得的圖像更為清晰。

2019年4月，奧比中光成立車載3D視覺傳感方案提供商奧銳達。

奧銳達的業務重心在智能座艙，產品包括ToF攝像頭模組、雷射雷達等硬體以及3D ToF智能座艙方案。

承襲了奧比中光的3D視覺感知技術，奧銳達可為智能汽車帶來DMS、OMS、手勢識別、人臉識別、身份驗證等多種3D化智能功能。

其金融級安全的3D人臉識別方案，保護駕乘人員的信息安全；通過3D-ToF 攝像頭，實現多區域手勢控制；同時，智能汽車還可以通過3D信息，判斷駕乘人員體型、座艙內位置等。

近日，奧銳達還發布了為智能汽車量身定製的3D ToF智能座艙方案。

虹軟：主攻艙內，走軟硬一體之路

2018年，為應對手機市場見頂飽和，虹軟正式將業務從智慧型手機領域拓展至智能汽車、IoT等領域，一舉橫向突進自動駕駛市場。

虹軟科技創始人兼CEO鄧暉曾表示，未來每輛汽車裡都有10個以上的攝像頭，智能座艙將成為智能駕駛視覺AI的重點應用場景。

與其手機定位一樣，虹軟的智能汽車走軟硬一體解決方案，力圖做車載視覺一站式解決方案的供應商。

從招股書看，截至2018年底，虹軟科技的「汽車等loT產品」的業務收入僅367.95萬元，占比不足1%。

與多數視覺企業加裝雷射雷達等技術不同，虹軟的的自動駕駛解決方案完全基於視覺層面，且核心聚焦在車內智能。

虹軟科技的智能駕駛視覺解決方案，包括車內安全駕駛預警、駕駛員身份識別、車內安全輔助、輔助駕駛預警、自動泊車等眾多解決方案。

2019年3月，虹軟入股開易（北京）科技，後者主營業務包括主動安全智能終端（ADAS+DMS+人臉識別）、SDK軟體服務以及硬體整體解決方案。

2019年，虹軟在科創板上市。

虹軟表示，其在計算機視覺領域積累深厚，融合其暗光高反差拍攝、防抖等影像視頻增強算法技術，即使在車內光線不佳、人臉角度多變、車輛晃動等特殊情況下，也能夠很好地完成車輛周圍環境監測和車內人員監測等功能。

上市後，虹軟大力布局智能汽車及其他 IoT 智能設備領域，目前成效初現。

據虹軟表示，智能汽車板塊2019年開始真正量產。

數據顯示，2020年，智能駕駛視覺解決方案業務增長較快，實現營業收入6592.99萬元，同比增長310.61%。

據悉，虹軟智能駕駛相關產品包括DMS（駕駛員識別系統）、ADAS（高級駕駛輔助系統）、BSD（盲區檢測系統）、OMS（乘客識別系統）、Interact（視覺互動系統）、Authenticate（生物認證）、AVM（3D環景監視系統）、AR HUD（AR抬頭顯示）和智能後備箱等各類以核心算法為基礎的相關軟體解決方案。

高工智能汽車研究院數據顯示，DMS(駕駛員識別系統)的算法業務是其智能汽車業務的主要收入來源。

虹軟今年透露，其智能駕駛業務已實現37+7個前裝車型定點開發（37款量產車型定點，7款車型預研），以提供純算法為主，公司直接與Tier1或整車廠簽約，涉及多家國內主流車企（含造車新勢力）及部分合資車企。

格靈深瞳：最早入局，協同成長

成立於2013年，格林深瞳是最早的一批AI視覺公司，也是最早一批投入自動駕駛的AI視覺公司。

當年，格靈深瞳聯合英特爾研究院院長吳甘沙、國家智能車未來挑戰賽冠軍團隊負責人姜岩等一同創辦了一家專注於自動駕駛領域的公司――馭勢科技。

2016年，馭勢科技在北京誕生，格靈深瞳作為投資方入股馭勢科技。

過去五年，馭勢科技在洶湧潮水中奮力前行。

2017年1月的CES，馭勢科技向世界推出了無人駕駛概念車「城市移動包廂」，該車型成為了全球第三款獲得紅點設計大獎的無人車。

同年，這家公司分別在4月和6月，於白雲機場、杭州來福士率先展開面向普通公眾的無人駕駛商業化運營。

今年1月21日，香港國際國際機場宣布，由馭勢科技與香港國際機場管理局共同研發的無人駕駛物流車將替代人力駕駛拖車，承擔往返機場和海天客運碼頭的行李運輸任務，意味著其在機場的運用已逐步上量。

在過去的一年中，馭勢科技與長安民生物流、一汽物流、巴斯夫（BASF）等數十家企業建立了商業合作。

據透露，在國內某豪華品牌車型上，馭勢科技提供的軟體算法也已前裝量產，並幫助該自主品牌率先推出 L3 級自動駕駛功能。去年馭勢科技交付了數百套「AI駕駛員」，實現年度業績同比增長150%。

前不久，馭勢科技宣布完成累計超10億元人民幣的新一輪融資，在這場融資中馭勢科技獲得了國家資本的參投。

馭勢科技在無人物流埋頭苦幹，潛心鑽研，其成績是在無人物流領域的業務布局幾乎占到了國內市場的70%。

2016年誕生至今，馭勢科技經歷萬千辛酸，在密如繁星的棋子中探索出一條最優解法，以機場定式，在精進自我的路上捨命狂奔。

而格林深瞳的自動駕駛之路，也隨著馭勢科技越走越遠。

曠視：立足AI視覺，做車載全套解決方案

2018年11月，曠視曾公開展示過車載AI視覺解決方案。

彼時的曠視，其解決方案基於車載系統和駕駛過程的人臉解鎖、帳戶切換、駕駛員識別、多模態交互等功能為主，並收取相應軟體使用費和服務費。

「人臉解鎖」可通過車外的攝像頭捕捉駕駛員人臉信息並進行身份的識別與確認，實現人臉解鎖車門、臨時授權人臉解鎖車門；

通過車內的攝像頭實現刷臉啟動發動機、保險箱等，「帳戶切換」功能可通過人臉識別無感知精準識別駕駛員身份，配合車載智能系統，快速調整用戶預設的車輛各項個性化配置（座椅位置、反光鏡角度、空調溫度、音樂、燈光、導航等）。

「駕駛員識別系統」可通過車內攝像頭，實時查看駕駛員駕駛狀態和行為，在駕駛員出現疲勞駕駛或分心駕駛跡象時觸發預警，保障行車安全。

曠視曾表示，其與蔚來汽車實現了未來在智能汽車應用上的深度合作，真正的無人駕駛商用較遠，曠視聚焦對人類駕駛員的理解和輔助。

的盧深視：基於3D視覺相機，為產業賦能

的盧深視在智能汽車領域的角色，更多是與第三方合作的方式。

作為三維視覺領域的佼佼者，的盧深視在高精度深度感知成像、三維實時高精度重建、三維跟蹤識別及感知等技術方向上深耕多年。

上月，的盧深視出席了2021全球自動駕駛高峰論壇，並展示了其最新3D CV相機及其應用。

的盧深視兩款自研3D CV相機，其在5米範圍誤差小於1mm，指標超越國際3D相機巨頭，量產良率達99%以上。

基於前端低功耗嵌入式平台，兩款相機均可實現非接觸式精準識別，基於結構光原理，更可還原人臉高精度3D細節信息，通過人臉立體尺寸信息精準辨識人員身份，同時對於二維和三維攻擊識別正確率高達99.99%。

多提一句，安全性上，可達金融級別。

據悉，除了智能汽車領域，兩款相機也在智能家居、金融支付、智慧交通等領域展開布局。

智能駕駛：AI視覺第二春

AI視覺眾企入局智能駕駛賽道，並非跑題創作。

其一，布局智能駕駛，是戰略向外牽引使然。

自計算機視覺出走實驗室樊籠，AI安防、自動駕駛便拿到一大波投資人的「S卡」。

當年AI落地之時，安防提供了絕佳的土壤，AI公司在此實現技術與產業的交融。

期間，AI與安防彼此成就：

安防向世界輸送的海大宇等驕子，幾乎主導了全球安防市場話語權，行業極速擴容，向城市各個領域蔓延。

AI獨角獸們也從安防起家，並逐漸走向千行百業，邁向全域。

左邊是AI安防成主要營收來源，右邊是AI安防逐漸占領一席之地。擺在入局者眼前的，是如何保持縱向持續增長的必答題。

擺脫路徑依賴，尋找AI安防之外的市場，已是當務之急。

如果說，過去五年，AI視覺公司的路徑是「通用AI SDK 重定製集成項目實施」的話，那麼未來五年，他們可嘗試「非標領域的標準市場 形成標準化產品 低成本規模化複製」的路子。

非標領域的標準市場在哪？自動駕駛、醫療、晶片赫然在列。

縱觀AI市場，目光所及賽道幾近全員虧損，掘金志認為，與高成本人力無關，因為虧損在放大；與硬體儲備也無關，因為可以OEM。

核心在於：AI安防未能標準化，項目需求又無窮多。

那就去標準化市場？有人問。

標準化市場可以一夜之間把價格做到無窮低，但高額運營支出非AI企業所能承受。

標準化市場上不去，定製化市場下不來，AI公司的突破口在哪？答案是：非標準化市場裡找到標準化路子。

賽道上，自動駕駛正是明顯的非標領域的標準市場。與AI安防共通的是，智能駕駛初創企業也依賴資本輸入。

但前者場景碎片化、項目定製化，產品標準化之路漫漫；後者以智能汽車為載體，技術上軟體定義、人機協同一旦成型，會一招吃遍天下鮮。

眼下，不少智能駕駛新勢力已實現產品量產，並獲得一定規模的現金流。

對於一眾搶灘的各路豪傑，AI視覺的入場似乎有些遲。

但智能汽車賽道正熱、格局未定，智能汽車產業鏈長、細分領域繁雜，此時入場的AI視覺，你可以說它入場稍晚，但不能說它機遇不在。

其二，自動駕駛或是計算機視覺技術應用必登之高峰。

近幾年，機器學習持續深入，計算機視覺應用亦有了飛速進展。

千山萬水跨越的人臉識別小山，是AI最成功，也最基礎的一環。

真正的AI，是貫穿感知-決策-執行的長鏈條，這一點在自動駕駛上體現得尤為極致。

感知層，通過各類硬體傳感器捕捉車輛的位置信息以及外部環境信息；

決策層的「大腦」，基於感知層輸入的信息作環境建模，從而形成對全局的理解並作出決策判斷，再向車輛發出執行的信號指令；

最後的執行層，將決策層的信號轉換為汽車的動作行為。

自動駕駛技術是人工智慧、高性能晶片、通信技術、傳感器技術、車輛控制技術、大數據技術等多領域技術的結合體，落地難度之大，各路AI無不動容。

計算機視覺應用場景萬千，自動駕駛無疑是極具挑戰性、最具想像力的一條。

越是長在懸崖之巔的花，越讓人著迷。

一直以來，在環境感知環節，存在AI視覺與雷射雷達技術路徑之爭。

不管何種路徑更優，已經在視頻物聯領域經歷過殘酷驗證，AI技術儲備上，AI視覺企業們也已攢下不少經驗。

狼多肉少，能吃幾成飽？

「自動駕駛是很低級的行業嗎？所有人都想來分一杯羹。」

這調侃入局者們聽了，大抵會覺得分外委屈。

大多數困在第一道門檻，錢。

「沒有200億不要造車」的聲量振聾發聵，造車明星蔚來也曾資金一度跌入谷底。

雖說AI視覺公司除了大華的零跑汽車外，其他參與者目前都專注於智能駕駛硬體和系統，但這也是個昂貴的行當。

不少企業本身依靠資本輸血，是否有更多資金和精力參與自動駕駛廝殺，是他們需要思考的問題。

行業壁壘不容小覷。

汽車產業發展百餘年才形成了一套嚴謹而完整的生產流程和制度，乃至於衍生出了一套基於安全的工業文明，不是後來者們在短短的幾年時間裡就能夠顛覆的。

作為智能汽車的核心體現，自動駕駛技術遠未達到成熟的程度；車艙內的智能化體驗也還有豐富的想像空間。

換言之，如果跨界選手想要在智能汽車的世界裡找到自己的一席之地，不僅要高度重視安全這一話題，還要擁有強大的軟體能力。

但在前一輪前沿傳統主機廠以及蔚來、小鵬、理想等新造車勢力的人才軍備賽過後，新入局的玩家要如何吸納更多的專業人才？又如何權衡來自世界各地的人才的意見和建議，從而做出最終決策？

與此同時，智能汽車的研發不是一件只要懂軟體就能夠做成功的事情。

隨著電動化、智能化大潮的到來，造車的門檻看似降低了不少，但在這一過程中遇到的內因外因的難題，可能遠比想像中的要多。

行業資源尚需積累。

相比AI安防、智慧城市等領域，AI視覺跨界者在智能汽車領域品牌影響力和渠道資源不足，短期內，造血盈利能力較低。

而且，AI視覺企業布局智能駕駛時間不一，技術雖有共性但終究有別，相較於大多數垂直企業，尚有諸多不足。

故可見，過去幾年，即使AI視覺巨頭，步伐也較為謹慎，大多圍繞艙內智能、ADAS市場。

如果說巨頭們跨界，自帶熱搜體質，AI視覺企業跨界的光彩，多少暗淡了些。

前者身家優渥，拿著頂流體驗卡入場，高屋建瓴，後者更多是以小舟，涉鯨波。

當然，隨著技術日進一桿，資源聚沙成塔，營收逐年增長，他們將投入包括但不限於研發、營銷、資本等層面，難保這一葉扁舟，哪天出其不意成為可遠航的重磅郵輪。

莫道桑榆晚

眾多跨界玩家湧入智能汽車，激發了新的生機。

無論從何種角度來看，智能汽車的市場都蘊藏著無限機遇。

這個市場需要鲶魚的存在。

在新時代的風潮之下，我們固然期待看到不斷有實力強勁的新玩家們入局，留下中國智能汽車史上濃墨重彩的一筆。

我們也殷切地希望，這是一片能夠承載百花齊放，充滿新的生機和活力的沃土，而不是拔苗助長的投機者的港灣。

憑藉先發優勢，不少入局者或已暫列行業前位，但隨著各方力量的持續加碼，後來居上也並非不無可能。

保持警惕，時刻成長。

資料來源：https://www.chinahot.org/science/83632.html?fbclid=IwAR2Mm9ZU17srF7sCywqUPw-hmRAyGN_sN9XnL0_Q6mE4bUYwUpgGNX3wHps

#交通部門業務質詢

#加速推動捷運黃線2022年前動工
阿洳在市長施政報告質詢的時候有要求市長承諾加緊腳步，讓捷運黃線能在2022年以前動工，但目前的進度看起來是嚴重落後，3月份才召開專案小組初審會議，因此阿洳詢問捷運局吳局長，目前捷運黃線的最新進度為何？後續還有什麼工作要做？並要求必須盡快跟上進度，履行陳其邁 Chen Chi-Mai市長拚捷運黃線2022年前動工的承諾，盡快給高雄一個完整的大眾運輸路網。

#改善輕軌路口交通事故
高雄輕軌二階大環南段自1月12日通車後，屢傳汽機車違規撞上輕軌列車，至今已經發生5起車禍，且從輕軌2015年通車到現在，也已發生26起事故，這幾起的意外事故大多是駕駛對路況不熟悉與誤判多時相號誌，才導致事故的發生。

雖然輕軌有導iRoadSafe智慧道路安全警示系統，但目前卻僅有4個路口配有該系統，預警效益有限，因此阿洳要求捷運局與交通局，應該檢討事故發生的原因，積極改善問題，並增加iRoadSafe智慧道路安全警示系統，尚未施工的輕軌二階路口都應該配置，而已經通車的部分應逐步增加。

只增加iRoadSafe並不夠，因為這只能降低輕軌列車與違規車輛碰撞的機會，應該從事故會發生的原因去改善，減少違規的車輛。多數肇事的駕駛都是因路況不熟悉而誤判多時相號誌，因此阿洳也要求通盤檢討沿線號誌，並設置輕軌通過的警示燈，即使未聽到輕軌列車即將通過的警示聲，也能從目測的達到警示效果。

#打造友善電動車環境
節能減碳是全球趨勢，中央也宣示要在2050年達到零碳排，行政院2017年12月提出「空氣污染防制行動方案」，目標示2040年新售汽車全面電動化，電動車的發展逐漸成為主流，去年台灣的電動車掛牌數攻上6298輛，年增84%，高雄市電動汽車也快速成長目前已有832輛，統計去年12月單月就增加100多輛。

相較於電動車的使用逐年倍增，但電動車的使用環境並沒有跟著友善，停車格建置也是年年趨緩，盤點整個大高雄，有充電樁的停車位只有119格，充電樁妥善率不足、電動車充電車位遭占用、社區內安裝私人充電樁難度高，這都是待解決的問題。

因此阿洳要求交通局：
1. 增加附有充電樁停車格的妥善率：盤點既有的公立停車場與新設的停車場，增加電動車停車格的停車空間。
2. 研擬充電樁停車格遭占用的問題：例如台北市目前實施電動車停車格的差別費率、設置智慧鎖辨識是否為電動車等方式改善充電樁停車格遭占用的問題。
3. 制定獎勵辦法與輔導辦法鼓勵公寓大廈設置充電樁：舊有社區裝設充電樁是目前難度最高的，沒有預留空間與管道，安全性、用電的收費、獨立電表等等，都是管理委員會不同意的原因，阿洳要求交通局與建管處應該積極合作，建立諮詢輔導團隊，協助公寓大廈設置充電設備，並研擬獎勵辦法，鼓勵舊有的公寓大廈設置充電樁。

#多元整合交通卡MeNGO
阿洳在市長施政報告與質詢時，有針對高雄的交通卡MeN GO進行質詢，但因為時間有限，無法完整詳細的與市長討論，為了讓更多開車或騎車的人，都能夠改搭乘大眾交通工具、提升綠色運具使用率，阿洳藉由交通部門質詢時間，要求交通局張局長在捷運系統未完善之前，提高YouBike優惠，除了提升輔助運具合作對象、提高與學校合作之外，阿洳也要求交通局應該與台鐵談合作，讓MeN GO搭台鐵也能使用，讓使用者更加便利。

🖥質詢影片：待補#
#鄭孟洳
#高雄市議會第三屆第五次定期大會

<主給付義務、從給付義務與附隨義務：深入說明>

各位好，我是賴川。今天談給付義務群，這是六年來我不斷被問的問題，一次梳理完畢，我知道各位多少都看過相關討論，但還是建議大家對照手邊教科書重新一起來閱讀，尤其是標星號的爭點說明部分：

壹、主給付義務

主給付義務是指債之關係上自始確定、必備、並用以決定債之關係類型的基本義務。在契約關係上，主給付義務係民法第153條第2項的契約「必要之點」。例如：在買賣契約中，出賣人交付並移轉所有權，以及買受人給付價金之義務。

貳、從給付義務

從給付義務是指輔助主給付義務，以確保債權人之「履行利益」獲得最大實現或滿足之義務，惟從給付義務並非用以決定債之關係之類型。

從給付義務發生有三種原因，即法定、約定或基於誠信原則補充契約解釋而來。第一，基於法定者，如委任之第540條報告義務，以及第541條計算義務；第二，基於約定者，如醫院僱用醫師時，通常約定醫師不得利用夜間兼職看診，以確保醫師於日間之看診品質；第三，基於誠信原則而生者，如名種犬買賣契約，當事人縱未於契約內約定，但依誠信原則出賣人亦負有交付血統證明書之義務。

參、附隨義務

一、附隨義務之定義

◆◆◆爭點：附隨義務之定義為何？

（一）實務與傳統學說

我國實務及傳統學說認為，附隨義務，應包含「輔助功能」與「保護功能」二種不同型態，而非僅有為保護相對人之固有利益而已。首先，所謂的輔助功能之附隨義務，是指該附隨義務是為輔助主給付義務，而使債權人之「履行利益」可以獲得最大實現或滿足，至於保護功能之附隨義務，則是指保護相對人之固有利益不受侵害之義務。

由此可知，實務及傳統學說所定義之附隨義務，概念上更為擴張，不僅有保護相對人固有利益不受侵害，亦有輔助履行利益實現或滿足之功能。

但是，在此定義下，所謂的輔助功能之附隨義務，與從給付義務之內容幾乎無法區別。因此，實務與王澤鑑教授進一步指出，應以「得否獨立以訴請求」作為區分「從給付義務」與「輔助功能之附隨義務」的標準，得獨立以給付之訴訴請履行者，為從給付義務；反之，不得獨立以給付之訴訴請履行者，則為輔助功能之附隨義務。

（二）晚近學說

陳自強教授認為，附隨義務，又稱保護義務，是指債之關係於發展過程中，為保護相對人人身或財產之「固有利益」而生之義務，其與主給付義務及從給付義務是為確保「履行利益」之滿足或實現不同。

陳自強教授表示，實務與傳統學說之區分方法，似有疑問。理由在於，某一義務是否得獨立以訴訟訴請對方履行，不應繫於法學理論之操弄，反之，應認為只要某一義務在訴訟上能具體化而達可強制履行程度，且權利人有提起訴訟以請求履行義務之正當利益存在時，則應無不許其以訴訟強制義務人履行義務之理存在。此外，從給付義務與輔助功能之附隨義務，既然如此相似而難以區分，則實際上應也無區別之必要，故輔助功能之附隨義務，應直接歸類到從給付義務之概念中，至於附隨義務，則是專指保護相對人人身或財產之固有利益之義務。

二、附隨義務之重要爭議

附隨義務在實務上有三個爭議問題：（1） 權利人得否獨立以訴訟請求義務人履行附隨義務；（2） 義務人不履行附隨義務時，權利人得否主張同時履行之抗辯；（3）義務人不履行附隨義務時，權利人得否主張解除契約。

（一）附隨義務得否獨立以訴訟請求履行

◆◆◆爭點：權利人得否在義務人不履行附隨義務時，即於法院獨立提起訴訟而請求義務人履行附隨義務？

首先，傳統見解認為，附隨義務，並不適於強制執行，故無從事前以訴請求相對人履行其附隨義務，而僅能於債務人不履行附隨義務後，依不完全給付之規定請求損害賠償而已。

然而，晚近學者認為，權利人仍得事前獨立以訴訟請求義務人履行附隨義務。舉例而言，陳自強教授表示，如義務已具體化達可事前強制履行之程度，且請求人有請求之正當利益存在時，則法律上並無禁止請求人事前獨立以訴請求義務人履行附隨義務之道理存在。此外，楊芳賢教授亦指出，在損害賠償發生前，若於個別情形下，保護之義務（附隨義務）已具體明確化，則仍應允許請求人得事前訴請相對人遵守或履行該附隨義務。例如：民法第483條之1規定，僱用人有為受僱人身體健康法益而為必要預防措施之義務，此為僱傭契約下法定而生保護義務（附隨義務），受僱人對僱用人之此等義務自得事前訴請履行，而非僅得在發生損害後請求賠償。

筆者認為，如法律規定只有在損害事後實際發生時，才允許權利人得向義務人請求違反附隨義務之賠償，而不允許其得事前以訴請求履行，不符合公平與效率。

理由在於，不論是事前之履行請求權或事後之損害賠償請求權，對於請求人均非常重要，甚至從法律經濟學角度，一般而言，事前之履行請求權更是貫徹權利保護的關鍵，因為如僅賦予權利人事後之損害賠償請求權，等於是允許義務人得透過賠償損害（而非自願交易）為手段，即得強取法律上應歸屬於權利人之權利，不符合效率之考量。因此，只要該義務具體明確而達得事前執行之程度時，即允許請求人得獨立以訴訟請求對方履行，較為可採。

（二）附隨義務與同時履行抗辯

◆◆◆爭點：義務人不履行附隨義務時，權利人得否主張同時履行抗辯權，而拒絕自己之給付？

附隨義務之履行有無同時履行抗辯之適用，通說與實務認為，應以附隨義務之履行，是否為為達成契約目的所有必要，加以判斷，僅有在附隨義務之履行為達成契約目的所必要時，權利人始能在他方不履行附隨義務時，主張同時履行抗辯權。

因此，如我們將附隨義務之概念定義成包含「輔助功能」與「保護功能」二者時，因為輔助功能之附隨義務是否履行，將與債權人之履行利益是否獲得最大實現或滿足有關，而如果該輔助功能之附隨義務，同時又被認為是達成當事人間之契約目的所必要者，此時一方不履行附隨義務，他方即得主張同時履行抗辯權，而拒絕為對待給付。

然而，如我們將附隨義務概念限縮在「保護功能」之範圍內，則該附隨義務（保護義務）僅是為保護相對人固有的人身或財產上完整性利益（固有利益），而與契約圓滿履行後債權人所能獲得之利益（履行利益）無關，因此該保護義務是否履行，應與達成契約目的所必要無關，故在一方違反保護義務時，他方原則上不得主張同時履行抗辯權而拒絕為對待給付。

不過，徐婉寧教授指出，在一方違反保護義務時，他方原則上不得主張同時履行抗辯權而拒絕為對待給付，但僱用人對受僱人依民法第483條之1規定所負之保護義務，如該保護義務之內容得以具體特定且未侵害僱用人之裁量權，或當事人就此有特別合意時，受僱人應亦得「類推適用」第264條第1項同時履行抗辯之規定，而拒絕為勞務之對待給付。

此外，林誠二教授亦表示，保護義務雖非受僱人服勞務之對待給付義務，而僅為僱用人之附隨義務，然為保護受僱人之安全，應認為兩者間有實質上的牽連性，使受僱人得「類推適用」同時履行抗辯權的規定，於僱用人違反保護義務時，得拒絕服勞務。

（三）附隨義務與解除契約

◆◆◆爭點：義務人不履行附隨義務時，權利人得否主張契約解除權？

早期最高法院認為，債務人違反附隨義務時，債權人不得據以解除契約，而僅得請求損害賠償。然而，學說指出，此項見解，對債權人保護不周，且德國民法第323條第1項規定，並不區分債務人所違反之義務究竟是給付義務或附隨義務，債權人均能取得解除契約之權利。因此，近年實務見解已有所變更，認為附隨義務如是為達成一定給付目的而擔保效果完全實現所為者，倘債務人不為履行，足以影響契約目的之達成，債權人非不得依民法關於債務不履行之規定解除契約。由此可知，現行通說與實務均已認為，如附隨義務之履行為達成契約目的所必要時，一方違反附隨義務，他方仍取得解除契約之權利。

此應注意的是，所謂的附隨義務之履行為達成契約目的所必要，與前述相同，仍然同樣只有在採取將附隨義務概念放寬包含輔助功能，而使附隨義務亦同時涉及債權人之履行利益保護時，始有可能發生。至於如將附隨義務之概念限縮於保護功能，則附隨義務僅與當事人固有利益有關而不涉及履行利益，自無發生違反附隨義務使契約目的無法達成之可能。

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