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自動駕駛車輛之新興科技預測：以專利分析法探討

為了解決APA citation Machine的問題，作者吳佳緯 這樣論述：

本研究以專利分析法與技術生命週期之角度探討自動駕駛車輛及其相關等11項重點技術之技術發展趨勢。使用關鍵字、國際專利分類號與核准專利之公告日期作為專利檢索策略。本研究透過專利件數分析探討自動駕駛車輛產業以及各項技術之整體發展趨勢。透過國際專利分類碼分析，探討自動駕駛車輛以及各項技術所偏重之類別為何。藉由公司別分析，了解投入研發自動駕駛車輛以及各項技術領域之廠商為何。本研究以自動駕駛車輛及11項重點技術之累積專利數量作為衡量技術績效之專利指標，以羅吉斯成長模型 (Logistic Growth Model) 描述其技術生命週期，並以費雪成長模型 (Fisher-Pry Growth Model)

衡量技術滲透比率。研究結果指出，自動駕駛車輛、主動車距控制巡航系統 (Adaptive Cruise Control, ACC)、動力系統 (Propulsion System)、轉向系統 (Steering System) 及穩定系統 (Stability System) 目前為技術生命週期中成長期之階段；車道維持系統 (Lane Keeping Assist System, LKAS)、盲點偵測系統 (Blind Spot Detection, BSD)、自動停車輔助系統 (Active Parking Assist, APA)、輪速感知系統 (Wheel Speed Sensor)、都

會行車輔助系統 (Traffic Jam Assist)、警告系統 (Warning System) 與光達 (Light Detection and Ranging, LIDAR)，目前皆為技術生命週期中成熟期之階段。

智能空間採用意圖之研究：基於推敲可能性模式

為了解決APA citation Machine的問題，作者陳孟揚 這樣論述：

面對全球人口結構高齡化趨勢所產生的問題，各國政府無不積極尋找可行解決方案，而其中『在地老化（Aging in Place）』更被視為重要的政策方向與解決方案之一。而隨著資通訊科技(Information Communication and Technology，以下稱ICT)的快速發展及其所帶來的效益，ICT融入在地老化的相關議題也被廣泛討論與應用，近年來，智能空間亦成為整合ICT設備輔助高齡者生活的應用方向。然而，回顧相關文獻，多數研究均注重科技面向的產品開發與服務提供，相對較少以使用者觀點、決策思考模式、與行為等面向進行探討，因此本研究旨在以個人、環境、科技等面向探討使用者在採用智能空間

的過程中，影響思考決策的因素。本研究參考Petty & Cacioppo(1981)所提出推敲可能模式(Elaboration Likelihood Model, ELM)為基礎，整合使用者ICT經驗、以及就緒度等觀點，提出一個探討使用者採用智能空間思考與決策過程的研究架構，並據以進一步探討影響使用者採用智能空間的思考與決策等相關因素以及使用者經驗對於採用上的影響。研究資料蒐集採紙本及網路方式進行，發放期間為2017年5月31日至2017年7月30日，總共回收310份有效問卷，所蒐集的資料以SmartPLS 2.0及SPSS進行分析。研究結果顯示，科技就緒度對於使用者採用智能空間的中央路徑呈現

顯著影響，因此建立使用者對於科技的正向心態有助於提升其採用的意願；周圍路徑的社會影響部分呈現不顯著，而ICT使用者經驗的強弱皆會對於中央路徑及周圍路徑產生干擾效果。本研究透過全面性的觀點，以個人、科技、環境等面向進行整合性的探討，提供研究架構，作為後續以使用者經驗觀點或思考決策觀點，探討智能空間採用因素研究之基礎，並透過智識建構，系統化的進行大量文獻的檢索，提供一個較客觀且有效率的方式進行文獻的探討；在實務上，推廣智能空間的採用時，科技部分可強調在使用者經驗與使用者對科技的認知，以達到提高使用意願的目的，而在社會影響部分則須先考慮使用者對於產品屬性的認知。本研究議題創新且仍處發展階段，研究上限

於地區、文化、時間等考量，但對學術及實務上皆能提供完整且有效的貢獻，未來在此領域的研究中可參考本研究之理論架構、方法進行更深入的探討。