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國立臺北科技大學 設計學院設計博士班 王鴻祥所指導 陳志平的 數據驅動產品設計：應用機器學習分類、 歸納與預測風格 （2021），提出四輪驅動車款2021關鍵因素是什麼，來自於機器學習、數據驅動產品設計、品牌風格、設計資料集、作品風格預測。
四輪驅動車款2021進入發燒排行的影片
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SKODA品牌旗下最為重要的車款 - SKODA OCTAVIA，終於能在台灣汽車市場與大家見面。憑藉著它中庸的車身級距，以及品牌中最為均衡的配備和操控表現，從2代引進台灣至今，OCTAVIA一直都有著很不錯的銷售成績。如今蛻變至第四代車型，不論是科技感、舒適感、內裝質感等方面，可以說是史上最有感的一次改款。本次嘉偉哥受邀SKODA TAIWAN的邀請，遠渡金門進行離島試駕！讓我們跟著嘉偉哥一同揭開全新大改款SKODA OCTAVIA的精彩蛻變。
本次大改款的SKODA OCTAVIA所搭載的動力單元，包含了1.5升外加48V輕型油電的引擎，以及本次為大家試駕的2.0四輪驅動的動力系統。大家最期待的OCTAVIA RS未來也有機會引進台灣，搭載的也是這顆2.0 EA888的引擎。本次試駕的並非RS版本，因此最大馬力僅有190匹，扭力則為32.7公斤米，搭配的變速箱為DSG 7速的雙離合器自手排變速箱。原廠公布的平均油耗可以達到14 km/l的水準。
本次大改款另一項亮點，就是SKODA終於將LEVEL 2輔助駕駛系統用上了！除了全速域的ACC跟車系統，以及車道居中之外，也包含了緊急待援輔助系統、前方輔助系統、車側盲點警示系統、開門警示輔助系統等多項安全配備。
數據驅動產品設計：應用機器學習分類、 歸納與預測風格
為了解決四輪驅動車款2021 的問題，作者陳志平 這樣論述：
本研究創建了一個基於機器學習以及深度學習的數據驅動產品設計模擬工具，將此設計評估、風格分類以及預測系統用來提升年輕設計師對於風格與設計品味的認識，包含品牌風格以及年代風格，並利用電腦來辨識年輕設計師所創作之作品風格，從收集過往案例且基於產品設計資料庫，由電腦提供一些理性的建議，此建議是有異於人類經驗的設計導師建議。以六個數據驅動的產品設計案例為核心。透過「數據驅動產品設計」的概念以及「應用機器學習分類、歸納與預測風格」之應用，提出此方法於產品設計過程中所產生的資料價值，將有助於促進年輕設計師的設計評估、判斷與決策的實用工具。 首先，建構本論文的架構，包括：（1）擬定產品設計應用
之範圍，（2）品牌風格以及年代風格的探討，（3）風格分類、歸納與預測之概念呈現，（4）數據驅動解決方案之應用與設計實驗之驗證。其次，本研究對促進設計的創新價值所需數據科學化的工具，應用數據驅動產品設計的概念，深入探討產品設計過程中所對應的機器學習與深度學習運算方法，並著重於風格之分類與歸納。擬定出四個產品領域，包括：（A）道奇以及積架的品牌汽車的設計風格探討，（B）Genius品牌電腦滑鼠在三十五年期間風格演變之調查，（C）手指微血管顯微鏡之醫療裝置設計與擷取影像清晰度的探討，（D）以人因工程為基礎的手工具設計實驗與評估。 最後，本研究嘗試將數據驅動產品設計之概念轉變成設計課程之規劃，在
教學實踐上提出包含：（1）產品設計資料庫；（2）設計樣品製作；（3）設計目標與評估；（4）數據驅動方式的應用；（5）數據可視化。藉此概念在課程學習上能夠讓學生了解自己設計作品的風格走向，讓學生了解品牌產品設計風格的演變，利用品牌產品的歷史設計資料，來預測學生作品的設計風格，期待結合數據驅動與機器學習方式，能夠提升未來投入產品設計教學領域之成效，並且提供一些數據驅動設計的範式，進而從學校教學實踐之後，將此方法推廣至業界，達成產品設計創新價值的目標。