新加坡：隨著行業對軟體、硬體和人工智慧跨學科技能的需求日益增長，一些理工學院正在加強課程設置，旨在培養能夠勝任自動駕駛領域崗位的專業人才。
其中一個核心領域是自動駕駛車輛。這類車輛旨在在極少或無需人工干預的情況下，自主導航並應對路況。它們依賴傳感器、攝像頭和人工智慧等技術來決定如何轉向、加速或剎車。
此外，這些學院正尋求深化產學研合作。新加坡新投入的 8 億新元（約 6.26 億美元）交通研究與創新投資，預計將為學生在探索新興技術方面提供更多機會。
深度實踐：將課堂搬到真實路面
在義安理工學院（NP），學生已經通過實習獲得了自動駕駛車輛的實操經驗。
電子與計算機工程專業三年級學生 Shawn Lee 正在自動駕駛運營商 MooVita 進行為期 22 周的實習。
他的工作包括在自動駕駛接駁車部署前進行路線測繪，並測試車輛在不同路況下的反應。
「這個項目給了我很多實踐經驗，不僅對我接下來的學習有用，畢業後也大有裨益。我認為這是一個成長中的行業，可能是我未來的職業方向，」他表示。
義安理工學院正考慮將部分課程的實習期延長至一年。
同時，該校正在探索與陸路交通管理局（LTA）自動駕駛中心合作，讓學生更多地接觸該領域。
義安理工學院工程學院代理主任 Tan Guangfan 表示，合作內容可能包括學習之旅、行業專家講座以及與潛在合作夥伴共同開展的項目。
Tan 先生希望與 LTA 的潛在合作能為學生打開大門，接觸更多參與自動駕駛的行業夥伴。
他指出，隨著工程系統變得日益複雜，需要多種技術協同工作，跨學科技能變得至關重要。
「像自動駕駛交通、智能基礎設施這樣複雜的系統，需要將軟體、硬體、數據、傳感器和通信集成在一起才能運行，」他說道。
他補充說，僱主現在越來越傾向於尋找能夠「將不同技術串聯起來」的畢業生。
夯實基礎：從機器人到真實車輛
共和理工學院（RP）也採取了類似的方法。
共和理工學院工程學院能力與行業助理主任 Quek Yang Thee 博士表示，學生首先學習編程並控制車輛移動，然後利用小型自動駕駛機器人來理解傳感器如何幫助車輛識別周圍環境並避障。
隨後，他們將所學知識應用於真實的車輛，包括考慮雨天、強光和高溫等因素如何影響傳感器的性能和導航。
Quek 博士介紹，RP 工程學院一年級學生必須修讀一門關於無人系統的必修模塊，初步接觸自動駕駛車輛和無人機等技術，部分專業方向的學生則會進行更深入的學習。
從 10 月起，基於行業合作夥伴的反饋，RP 計劃每年培訓多達 80 名工程專業學生掌握高級駕駛輔助系統（ADAS）的相關知識與技能。
學校計劃引入相關的培訓設備和設施，幫助學生學習該技術。
Quek 博士將 ADAS 描述為從人類駕駛的傳統車輛到完全自動駕駛車輛之間的中間步驟。
這類系統目前主要輔助人類駕駛員，功能包括自適應巡航控制、車道變更警告和自動緊急制動。
他表示，雖然目前仍需要人類駕駛員干預，但這些技術最終可能成為運行全自動駕駛車輛所需的大型 AI 系統的一部分。
借力 8 億新元研究基金
兩所理工學院都希望利用新加坡 8 億新元的投資計劃來推進其自動駕駛方案。
Tan 先生表示，義安理工學院打算利用該基金開展與現有能力及新加坡未來出行優先級相一致的項目。
該校希望在 MooVita 已經在校園內開展的自動駕駛測試基礎上，引入更多行業合作夥伴，在校園內開發、部署和測試其解決方案。
Tan 先生認為，校園的不同區域可用於評估這些方案在真實運行環境中的表現，同時為師生提供參與項目的機會。
而 Quek 博士則表示，共和理工學院感興趣的領域是利用數字孿生（Digital Twins）和模擬環境將更多 AI 引入課程。
數字孿生是現實世界對象或系統的虛擬表示，可用於模擬其在不同條件下的行為。
對於自動駕駛車輛而言，這意味著學生可以在虛擬環境中測試各種場景，而無需將真實車輛開上馬路。
Quek 博士舉例說，學生可以模擬當交通警察的指令與紅綠燈衝突時，自動駕駛車輛應該如何反應。
「這樣他們就可以在安全的環境中運行車輛。他們可以讓車『撞車』，或者嘗試各種古怪的操作，但不會受傷，」他說道。
