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自動駕駛車輛何時「拿到駕照」?(上)

2017-05-04
汽車市場在近兩年來成為電子產業界矚目的焦點,訴求可提升駕駛安全性與舒適的先進駕駛輔助系統(ADAS)與自動駕駛車輛(autonomous car)相關技術,在Google、特斯拉(Tesla)等科技巨擘以及汽車產業新創公司的推波助瀾之下,已經成為全球各大車廠與一線汽車電子零組件積極投入的開發項目。
這些需要大量智慧科技的汽車新功能,也成為各家IC供應商躍躍欲試的商機。台灣的電子與IC業者自然也不想在這場新展開的市場卡位大戰上缺席,但是前有早就進軍汽車電子供應鏈的車用半導體「老司機」,例如恩智浦(NXP)、英飛凌(Infineon)、瑞薩電子(Renesas)…等等,一旁的起跑線不遠處則有Nvidia、英特爾(Intel)等同樣有意將版圖擴展至以往並不擅長之汽車應用領域的競爭對手,而且實力更高強、態度更積極。
那麼,究竟實現一輛自動駕駛車輛需要哪些關鍵技術?台灣廠商的機會又在哪裡?在4月下旬於台北國際車用電子展(AutoTronics Taipei)同期舉行的一場題為「在亞洲都會城市實現自動駕駛的技術課題」座談會上,來自包括車廠、半導體產業界的專家代表們一同探討了打造自動駕駛車輛所需的關鍵元素,以及IC廠商能在其中掌握的機會。
自動駕駛車輛的「大腦」
要實現具備高度自動化駕駛功能、甚至是未來Level 5完全自動駕駛的車輛,必然要先賦予其「智慧」,就有如人類的「大腦」;而其中究竟有那些關鍵技術?
特別來台擔任這場由電子工程專輯/電子技術設計(EE Times Taiwan/EDN Taiwan)主辦之Tech Taipei系列車聯網技術研討會之論壇主持人的EE Times美國版首席國際特派員吉田順子(Junko Yoshida),根據她對於全球汽車電子市場的長期觀察與研究,認為自動駕駛車輛的「大腦」不會只是一顆獨立的晶片,而是由感測器融合演算法、感測器資料處理器,以及能決策執行包括緊急剎車等等各種智慧駕駛功能之安全微控制器所組成的一個平台。
                                                                                   

來自台灣非揮發性記憶體大廠旺宏(Macronix)的市場行銷處資深處長Anthony Le認為,自動駕駛車輛的實現應該有兩個層面,一個是車輛本身包含感測器、處理器等等硬體以及相關軟體的所謂「大腦」平台,另一個就是車子與車子、車輛與基礎建設之間的通訊功能。
透過視訊發表看法的Mobileye業務總監David Oberman,以及參與現場座談的該公司在台業務夥伴(ADAS Mobile Tech)總經理溫峻瑜則強調,自動駕駛車輛最重要的就是能「看見」道路上的各種狀況並做出應變,而Mobileye的團隊花了18年的時間一步步開發出基於攝影機的車用視覺處理器以及相關演算法,這對於實現全自動駕駛非常關鍵;英特爾已於宣布收購Mobileye,未來雙方技術資源的結合將可為車廠與售後市場帶來更完整的方案。
在汽車產業有超過20年經驗、也是唯一來自汽車廠商之代表的裕隆集團華創車電技術中心(Haitec)前瞻工程部經理陳正夫在開頭就強調,無論如何,安全可靠的解決方案都是車廠的第一優先;而他指出自動駕駛車輛會涉及多方面的技術,包括各種感測器、感測器融合技術以及能處理感測器資料的高性能處理器。
不過陳正夫表示,根據他們的開發經驗,感測器融合往往會耗費大量處理器資源,因此會如果能有可以支援感測器融合、機器學習等技術,在具備高性能表現的同時又不耗費太多中央處理器資源的平台,會是最理想的;對此主持人Yoshida笑言:「這聽起來幾乎是不可能!」
東芝電子(Toshiba)半導體&儲存裝置技術行銷部門新業務開發處副協理水沼仁志(Hitoshi Mizunuma)同意陳正夫提出的「安全可靠第一」;但他的看法是,未來在Level 3 以上以機器學習等AI技術實現的高階自動駕駛車輛,軟體將會扮演越來越吃重的角色,而驗證機器學習的安全性會是一個必要步驟,但如何進行驗證目前似乎還沒有具體的方案,這也會是一個在實現自動駕駛車輛的路途上需要審慎思考的問題。