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這些晶片廠商將成為自動駕駛時代的大贏家!
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隨著Google和Tesla這些非傳統車廠推出自動駕駛車輛後,老牌業者如Toyota、BMW和GM也相繼宣佈將在2020至2025年間推出自動駕駛車輛上市,而實現更先進和更全面的自動駕駛的前提,無非就是持續將更高深的人工智慧(AI)注入車輛中。

對於自動駕駛車輛而言,人工智慧的價值在於兩個層次,其一,是管理替代人類預測、判斷、操作等的功能;其二,則是支援人類思考與行為的人機介面(HMI)功能。

亞德諾(ADI)亞太區汽車事業部門策略行銷與業務發展總監永井詢也(Junya Nagai)說明,針對第一個層次的功能,重點是在實現第5級自動駕駛,也就是完全自動駕駛;而AI透過與人互動的訊息,例如自然語言來執行機械操作以駕駛汽車,或是提供如同HMI的功能,也是研發的重點。

車廠攜手半導體業者推升自動駕駛等級
根據美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)所制訂的自動駕駛分級法規(2016年版本),第5級(L5)的定義為駕駛人不必在車內,任何時刻都不會控制到車輛。此類車輛能自行啟動駕駛裝置,全程也不需開在設計好的路況中,可以執行所有與安全有關的重要功能,包括沒有人在車上時的情形,完全不需受駕駛者意志所控,可以自行決策,也就是車輛已無需方向盤。

以目前的進展來看,第5級自動駕駛應該還有蠻長的路要走,然而,BMW現在卻宣稱將在2021年發表首款達到第5級的全自動駕駛技術車。BMW的信心來源之一,或許是2016年與英特爾(Intel)及Mobileye建立合作關係。

根據英特爾2017年初所發出的聲明指出,由英特爾、BMW集團、Mobileye攜手打造,總數約40輛的BMW自駕車隊(圖1),即將在2017下半年上路測試,展現三方邁向完全自動駕駛的成績。三家公司在美國國際消費電子展(Consumer Electronics Show, CES)聯合記者會上宣佈這項訊息,並進一步說明BMW 7系列車款將採用英特爾與Mobileye的先進技術,於美國與歐洲展開全球道路測試。
 
汽車之眼+大資料運算搶進高潛力市場
英特爾在自動駕駛領域大步邁進,Mobileye的收購為重要關鍵之一。如此一來,英特爾挾原有的大資料運算優勢,加上Mobileye首屈一指的視覺晶片技術,可望建構完整的自動駕駛平臺。英特爾日前已完成Mobileye的收購交易,Mobileye將與英特爾的自動駕駛事業部(ADG)合併。英特爾是在2017年3月宣佈將以每股63.54美元的現金收購Mobileye全部已發行流通股,交易規模高達153億美元。

Mobileye這家公司為何如此重要,值得英特爾以如此龐大金額收購?英特爾公司表示,2030年自動駕駛市場將增長到700億美元,而這對英特爾而言,比起PC和資料中心,自動駕駛顯然是更大的機會。收購Mobileye將能讓英特爾掌握汽車之眼。

Mobileye在視覺晶片領域佔有領導地位,英特爾指出,至今全球已有超過2,000萬輛汽車安裝有Mobileye產品,Mobileye的技術已獲21家OEM廠商採用。

英特爾相當看好自動駕駛的市場潛力,該公司預期車輛的自動化水準將會持續快速成長。根據產業分析報告,第三級(L3)高度自主的自動駕駛將在2017年現身;至2025年,L3車輛的市場滲透率預估將穩步成長至10%~20%,隨後在2025~2030年間迅速普及,而第四級(L4)車輛預計將在2021年開始在市場上出現。

英特爾並購Mobileeye,主要就是要借重Mobileye在先進駕駛輔助系統(ADAS)產品上所累積的圖像辨識與運算、機器視覺、深度學習、資料分析與高精度圖資等技術,結合英特爾的高性能運算和連結功能,可進一步實現更完善的自動駕駛平臺Intel GO(圖2)。
 
Intel GO平臺提供的彈性架構包含中央處理器(CPU)與現場可程式邏輯閘陣列(FPGA),以及深度學習所需的硬體加速技術。且為了支援車聯網(Vehicle-to-everything, V2X)通訊,Intel並於今年年初推出Intel GO汽車5G平臺,提供更快速、以毫秒計的資料傳輸速率和回應時間。

建構車聯網V2V/V2X技術扮要角
為實現自動駕駛,車輛與車輛間(V2V)或是車輛與外界(V2X)的車聯網技術愈顯重要。永井指出,V2V/V2X主要訴求建立有效率的傳輸系統以及汽車事故的預防。從長遠角度來看,此方面技術被定位成引領自動駕駛的重要技術,而且受到高度的注目,但其中也有不少挑戰。

永井進一步說明,由於V2X的通訊頻率波段、通訊標準、以及安全規格等在中國、日本、歐洲、和美國都有所不同,因此在硬體設計上的負擔與針對每個區域的軟體最佳化是V2X系統開發上的一大議題。另一項挑戰是因為通訊平臺世代與汽車間的產品使用壽命的不匹配所導致。同樣也很重要的是,近來通訊安全性也成為了汽車通訊需要解決的另一項優先課題。

針對這些挑戰,ADI的完整通訊產品線可以解決不少問題。其中,ADI的RF高靈敏收發器技術已經被使用於點對點通訊系統、Femtocell/Picocell/Microcell蜂巢基地台、以及通用型無線電系統中。

永井強調,這些技術讓車聯網業者僅需升級軟體就能夠統一不同區域與各種通訊世代的RF硬體平臺。再者,ADI已自Sypris Electronics LLC取得全球資訊網安全解決方案(CSS),進一步強化ADI針對V2X市場提供高性能連結解決方案的能力。值得一提的是,ADI所推出的Drive 360平臺(圖3),結合了ADI最先進的感測器、智慧連接和安全通信解決方案等,進一步推動自動駕駛車商業化目標的實現。
 
針對人工智慧的導入,ADI則是透過該公司固有的信號調節技術、機器學習、深度學習演算法則等的結合,將焦點放在用以使系統最佳化的智慧型感測器,實現資料傳送的減量,縮短延遲,以及減輕中央電腦的處理負載等。再者,汽車人機介面也是ADI的開發重點,透過最佳化的人機介面設計來降低自動駕駛汽車的出事率。根據調研機構TechNavio報告,2016年至2020年間,全球汽車用人機介面市場將出現7.59%的年複合成長率(CAGR)。

德州儀器(TI)半導體行銷與應用嵌入式系統總監詹勳琪強調,不同於其他業者的平臺採取「中央集權」的處理方式,TI更傾向於善用邊緣運算(Edge Computing),以減少功耗並避免過熱問題產生。

再者,TI將進一步在TDAx平臺上整合深度學習功能,基本上是由嵌入式視覺引擎核心負責運行複雜的神經網路演算法,而DSP核心則擔起運行傳統機器視覺演算法的重任,以因應自動駕駛的需求進展。

看好ASIC開發需求IP業者佈局不落人後
除了晶片業者紛紛針對自駕車、ADAS展開佈局外,車廠跟一級供應商(Tier 1)會不會模仿手機業者,自行動手開發晶片,也是個值得關注的話題。事實上,從Cadence(Cadence)的角度來看,這個趨勢正在醞釀當中。換言之,未來汽車晶片供應商最大的競爭對手,很可能會是自己的客戶。

Cadence亞太區總裁石豐瑜表示,從該公司近年來的客戶族群演變趨勢來看,由於半導體產業集中度越來越高,因此半導體領域的客戶家數,基本上是持平甚至下滑的。但另一方面,越來越多終端產品製造商、品牌業者為了創造產品差異化,紛紛開始自行設計核心晶片,而且不獨手機業者如此,很多其他領域的OEM也開始自己設計ASIC。這些新客戶,是支撐益華過去幾年營運很重要的生力軍。

那麼,類似的情況有沒有機會在汽車電子領域搬演?負責汽車垂直市場發展的Cadence新興技術副總裁Raja Tabet(圖4)給出了肯定的答案。
 
Tabet表示,目前該公司已經開始與某家Tier 1業者合作,由Cadence提供完整、經過TUV Sud審核的電子設計自動化工具(EDA Tool)、通過ISO 26262等安全標準驗證的汽車級矽智財(IP),再搭配益華工程團隊提供的設計顧問服務,開始嘗試自己設計晶片。這種業務模式對益華來說,也是新的嘗試,但可以肯定的是,設備製造商對於擁有自己的晶片,是很有興趣的。

不過,晶片設計終究是另一門專業,Tier 1或汽車OEM要自己開發晶片,有一定的技術門檻要跨越,而這也是益華會為客戶提供IC設計顧問服務的原因。益華的顧問服務跟一般認知的IC設計服務公司,如創意、智原提供的服務不同。益華的顧問服務重點在教導客戶的團隊如何設計IC,而不是幫客戶做到設計定案(Tape-out)。
Tabet特別說明,Cadence的核心業務是提供EDA工具跟矽智財,傳統的IC設計服務不是該公司有興趣投入的領域。為Tier 1客戶提供顧問服務,純粹是著眼於培養客戶能力,進而拓展EDA跟IP營收的策略。

事實上,對汽車半導體業者來說,汽車Tier 1自行開發晶片,是一個必須密切觀察的趨勢。身為世界前三大汽車Tier 1零組件大廠的德國博世集團,才剛在2017年6月中宣佈要在德勒斯登投資10億歐元,建造一座12吋晶圓廠。雖然該12吋晶圓廠的產能未必全都會用來生產汽車晶片,但以博世在汽車零組件領域的份量,該投資案後續將會如何發展,仍值得觀察。

全自動駕駛仍有法規障礙待突破
自動駕駛能夠減少事故、提升行動力、使交通更加順暢等,自動駕駛的進展無疑將使得人類生活更加便利。然而,通往全自動駕駛的道路上仍是困難重重。挑戰之一,在於即使自動駕駛科技的進展可以提升安全性,然而,就如永井所言,無論意外發生率可以達到多低,事故永遠無法降到零,因此就必須要制定一套法律制度,明定針對各種導致事故的情況應採取何種類型的行動,以及在事故發生後,道德及法律責任該如何厘清等。這是科技之外需解決的問題,唯有透過全面完善環境的建立,全自動駕駛才有被廣泛接受的一天。
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