在本月的年度國際消費性電子展(CES)期間，我們有很多人──包括媒體與參觀者──都被大量自動駕駛車輛展示、營銷活動與相關新聞“轟炸”；廠商紛紛發布新簽合作伙伴的消息、積極爭取設計案，并推廣最新技術與產品。

技術顧問機構VSI Labs創辦人暨首席顧問Phil Magney觀察指出，自動駕駛車輛(AV)“會有永無止盡的、來自零組件供應商聲稱更快、更便宜、更安全，以及更具效率與可擴展性之解決方案；”但他警告：“這是有可用性差距(availability gaps)的，所呈現的東西不一定可用、甚至接近可用都不見得。在CES，人人都自知是如此。”

“盡管那些技術有的聽起來太不現實，距離今日的自動駕駛車輛堆棧太遙遠，”Magney仍在CES看到一些希望：“由主要一線汽車零組件供應商攜手半導體業者的開發案，正朝著那個方向前進；”另外一個值得注意的趨勢是，圍繞自動駕駛車輛的生態系統已經成形。

如Magney所言：“那些公司包括了汽車、零組件、交通運輸、物流、云端/數據中心、地圖繪制、交易、車隊管理、仿真工具與軟件等，是建構一個更大、仍在不斷擴張之自動駕駛車輛生態系統的組成分子?！?/p>

確實，有一個正在成長的生態系統是好事，但隨著該生態系統的發展，棘手的問題也開始浮現；例如我們看到的那些解決方案，有多少是符合車用規格或者是ASIL-D等級的功能安全性？

對此Magney表示，他看到的“所有這些偉大的創新，都是明智的業者以大量資本催生的，但是那些公司缺乏達到嚴苛車用或交通應用要求的能力；”這既是一個問題也是一個機會，他預測因此接下來會有更多的策略結盟或是并購活動。

在此同時，人工智能(AI)幾乎每家公司談自動駕駛車都會提到的名詞；Magney指出：“在不同程度上，產業界接受車用AI已經是不爭的事實?！?/p>

Nvidia現在聲稱其Pegasus平臺符合ASIL-D等級，但有個問題是，該平臺雖包括ASIL-D等級的零組件例如英飛凌(Infineon)的微控制器，以及QNX的實時操作系統(RTOS)，但這些部份是否足以讓整個系統都可以算是ASIL-D等級？

Magney表示，他仍然疑惑Pegasus是如何取得ASIL-D等級，因為現在缺乏軟件可追溯性(software traceability)的AI推理模型，仍然不符合功能安全性。

CES并沒有提供我們所有答案，接下來讓我們一起復習從今年大會上看到的自駕車亮點或是大趨勢，并列出幾個疑問；這并不是詳盡的列表，筆者只是想嘗試把在CES看到、但當然并不會只停留在展會現場的事情做個總結報告，也歡迎讀者們一起討論！

未來愿景

我們都知道自動駕駛車輛的初始市場會是出租車，但是否會有一個自動駕駛車輛的未來世界或是愿景，是超越那樣的情境？

本車廠Toyota在CES發布的的無人駕駛商用車平臺e-Palette （來源：EE Times）

保守的日本車廠豐田(Toyota)在CES期間的記者會，對社會大眾為何需要自動駕駛車輛做了最佳詮釋──該公司的e-Palette平臺，是一種能讓自駕車按使用者需求變身移動商店、餐車、救護車的新潮概念，且已經獲得了包括Amazon、滴滴出行(DiDi)、Uber、必勝客(Pizza Hut)，還有馬自達(Mazda)等合作伙伴支持。

不過Toyota旗下人工智能研究機構Toyota Research Institute的首席執行官Gill Pratt并未改變該公司將自駕車平臺設定為“保護者”以及“司機”的基本概念不會有改變，他表示：“讓媒體與大眾了解Level 2、3、4與5自動價是車輛之間的差別是非常重要的。”

來自中國的車廠…

聽說在中國有200家車廠，能舉出幾個案例嗎？

中國Byton電動汽車新創公司在CES上的演講視頻： https://www.youtube.com/watch?v=HJ3l5V-7a3g

有一家名為Byton的中國電動車新創公司在CES 2018大出風頭，該公司發布了首款電動休旅車，售價4萬5,000美元(約133萬臺幣)，行駛距離為323英哩(約520公里)；這家新創公司是中資，汽車工程師則來自德國。

這讓人聯想到幾家感覺被過度炒作的中國電動車開發商，例如Faraday Future以及Lucid Motors；不過市場研究機構IHS Markit的ADAS與車用資通訊娛樂系統研究總監Egil Juliussen認為：“Byton似乎有些不同，比起之前那些中國車廠，他們透露的消息更多，而且愿意討論技術與產品細節?！?/p>

而汽車專家們的共識是，以尚未扣除電動車補助金、4萬5,000美元的售價，Byton的車款可能會在市場上獲得不少青睞，特別是如果他們能堅持將在2019年于中國市場量產、上市，以及2020年在歐洲與美國上市的時間表。

說到中國以及自動駕駛車輛，不可錯過的還有百度(Baidu)。很多科技產業分析師認為，號稱是「中國的Google」的百度，確實已經展現了收集在中國收集大數據的能力，而該公司為高度自動化駕駛車輛打造的開放性平臺Apollo，會進一步強化該公司在這方面的地位。

而奠基于去年7月發布的第一代Apollo平臺，百度最新發布的Apollo 2.0首度將四個該平臺的組成部份──云端服務、軟件、硬件參考設計以及車輛平臺──整合在一起；該公司聲稱這個以百度Duer操作系統為基礎的平臺，現在能提供自動駕駛車輛行駛于基本都會環境、甚至夜間的導航能力。

百度在CES 2018發布Apollo 2.0自動駕駛車輛平臺 （來源：EE Times）

百度已經擁有超過90家產業界伙伴，包括運算平臺芯片供應商如Nvidia、Intel、NXP與Renesas；據說目前中國有200家車廠，Apollo平臺的設計就是為了降低這些車廠進入自動駕駛車輛領域的門坎，就像是Google在智能手機領域建立了Android生態系統，也催生了眾多中國本地的智能手機品牌。

百度集團總裁暨首席運行官、百度智能駕駛事業群總經理陸奇在CES 2018的發布會上指出：“我們有大數據、我們可以提供開放性開發平臺，而且我們(在中國)有量產能力；”更重要的是，他表示中國能提供“對自動駕駛車輛開發與測試的友善政策”。

陸奇指出，為了避免因為有太多中國車廠投入使得自動駕駛車輛技術開發出現多頭馬車，中國政府已經指定Apollo為官方平臺。而以下視頻為百度在該公司北京園區進行的自動駕駛車輛示范，包括接駁巴士、載客車輛甚至掃街車。

自駕車處理器兩強爭霸

我們知道Nvidia與Intel/Mobileye 已經“相互廝殺”好一段時間…那究竟是誰家解決方案是更好的自動駕駛運算平臺選擇？

Nvidia首席執行官黃仁勛在CES 2018大力推銷該公司最新的Xavier處理器，將該款芯片稱為驅動“未來自動駕駛的AI超級計算機”；而該公司在CES記者會上發布的最大新聞就是與Uber的合作，未來Uber的共乘服務車隊將采用Nvidia的芯片。Xavier處理器內含90億晶體管，已經開始運作，比其他競爭方案“至少領先兩年”。

Intel/Mobileye自駕車解決方案 （來源：Intel/Mobileye）

至于Intel/Mobileye則是提出了“攝影機優先”(camera-first)的自動駕駛車輛策略，也就是藉由擴大使用攝影機為基礎的先進駕駛輔助系統(ADAS)來幫助自動駕駛車輛安全行駛；Mobileye首席執行官暨首席技術官Amnon Shashua在一場記者會上說明了這種策略的背后哲學，首先也是最重要的，他將開發Level (L) 2到L4/L5車輛視為同一件事，并表明該公司對于開發“現在沒有任何用途”的自動駕駛車輛沒有興趣。

Shashua公開批評那些直接投入L4與L5自駕車開發的競爭對手，表示這種趨勢會引發對運算需求的爆炸性增加；他重復警告“這并不是科學研究”，自駕車開發的成功關鍵要同時仰賴處理器與高分辨率地圖之“經濟可擴展性”(economic scalability)。

Level 2+是什么東東？

我想我們都知道什么是L2、L3與L4/L5自動駕駛車輛，那Level 2+呢？

Mobileye在簡報時提出了一個新的自駕車等級“Level 2 +”；對此技術顧問機構VSI Labs創辦人暨首席顧問Phil Magney認為，那“實際上是一種營銷術語，因為將定位資源(localization assets)應用于L2應用程序的動作已經發生?！?/p>

他進一步解釋：“如我們所知，現在的L2是比自適應巡航控制(adaptive cruise control)搭配主動式防車道偏離(active lane keeping)更多一點點，但如果跟隨的車輛開走了或是車道線難以辨識，這些功能最終證明是會有問題的?！?/p>

Magney也指出，利用定位資材(例如GM以Supercruise所實現的)能強化安全性與系統性能，藉由將地圖繪制與定位信息添加到量產汽車上，L2+代表的是L2在安全與性能上的升級；Mobileye的REM支持這種模型，但該公司并不是唯一提供這種類型解決方案的廠商。

瑞薩(Renesas)知名的R-Car系列SoC主要是為車用資通訊娛樂裝置設計，這家日本芯片大廠要如何進軍自動駕駛車輛領域？

在CES 2018，車用芯片領導廠商瑞薩邀請客戶以及媒體試乘自動駕駛車；該公司到目前為止有6輛測試車，其中有4輛搭載瑞薩芯片的Lincoln轎車是全自動駕駛測試車輛，2輛Cadillac則是被設計為“感知汽車”(perception cars)，配備由瑞薩芯片實現的ADAS功能。

Renesas在CES現場提供自駕車試乘 （來源：EE Times）

瑞薩電子美國分公司車用系統業務部門先進系統創新總監Craig Johnson接受EE Times訪問時表示，該公司對于自動駕駛車輛的開發，是大量生產車型與功能安全性為考慮；而瑞薩也正在測試對車廠以及一線汽車零組件供應商來說必備的各方面技術，以打造安全、具成本效益的自動駕駛車輛。

而顯然自動駕駛車輛需要配備各種功能的大量傳感器，舉例來說，筆者試乘了在車頂上配備9支攝影機、1個360度光達(lidar)的自動駕駛輛，此外還有兩個未使用到的雷達以及2部立體視覺攝影機。驅動瑞薩自動駕駛車輛的是該公司R-Car V3M芯片，該芯片主要是支持前向攝影機應用。

此外還有R-Car H3，據說此主要用于車用資通訊娛樂系統的芯片，除了運算能力超越前一代R-Car H2，符合ISO 26262 (ASIL-B)車用安全性標準，并支持強化的安全功能與強韌度。而根據負責導覽自駕車試乘的瑞薩ADAS與自動駕駛系統部門總監John Buszek表示，目前裝設在該全自動駕駛測試車輛上的9支攝影機，是由6顆R-Car V3M芯片所驅動。

瑞薩在試乘車的后行李廂配備了兩套R-Car H3 (其中一套為備援，)，還有一部PC，不過并非用以驅動車輛，而只是純粹為了在試乘車內的屏幕上顯示車輛所看到的畫面 （來源：EE Times）

瑞薩展示的全自動駕駛Lincoln車款也展示了在定位方面的強大功能，是透過融合GPS、光達以及高質量、高分辨率的地圖繪制所實現；當試乘車第一次行駛過某個路段未看到施工標志時，車輛會實施地圖比對方法并在第二次行駛前透過空中下載更新圖資。

目前瑞薩的全自動駕駛車輛合作伙伴包括德國汽車視覺平臺開發商Hella Aglaia、現已隸屬于BlackBerry的實時操作系統開發商QNX以及加拿大滑鐵盧大學(University of Waterloo)。

而在被問到瑞薩從自動駕駛車輛測試中學到了哪些經驗，Buszek表示：“要學的還有很多，自動駕駛是很困難的；”因為現實世界的環境會有許多不能預期的挑戰，例如CES所在的美國拉斯韋加斯就突然下了一場雨，使得測試車輛得在夜間行駛時分辨反射在人行道上的霓虹燈招牌。而他強調瑞薩的目標是開發高整合度、具成本效益、功耗優化且安全的芯片。

即插即用的自動駕駛方案

我們何時可以替換自動駕駛車輛上的硬件與軟件組件？

技術顧問機構VSI Labs創辦人暨首席顧問Phil Magney堅信應該要有即插即用的自動駕駛方案，而在CES 2018發布DriveCore硬件堆棧的汽車零件供應商偉世通(Visteon)，就是這個生態系統中的最新成員之一；Visteon的架構能支持包含來自多家處理器供應商之處理堆棧(processing stack)選項的子板。

還有另一個例子是已經隸屬于三星(Samsung)的Harman；Magney表示，該公司提供了一種名為DRVLINE的開放性開發平臺概念，并展示了可替換的硬件與軟件元素，還有包括算法、傳感器與處理器堆棧在內的多位合作伙伴：“以上兩家公司的自動駕駛車輛解決方案，都包含開放性軟硬件架構以及開發工具?！?/p>

新一代的傳感器與模塊

我們都了解自動駕駛車輛需要備援(redundancy)，但有沒有什么新傳感器技術已經準備好取代其他傳感器？

我們已經看到傳感器技術有顯著的進步，例如安霸(Ambarella)就展示了一種新的計算機視覺架構，能提供立體視覺處理以及深度學習感知算法；此外該公司還展示其立體攝影機如何能在屏幕上的3D結構中偵測未經訓練的物體。

隸屬Ambarella旗下的VisLab創辦人Alberto Broggi表示，相較于能夠每秒產生200萬個3D點的光達，其長距離立體攝影機能每秒擷取800萬至900萬個3D點。那Ambarella的計算機視覺芯片能取代光達嗎？Broggi指出是有可能的，但這并不一定是該公司的意圖。

還有德州儀器(TI)展示該公司的高整合度雷達傳感器單芯片，能在76~81GHz頻段運作；該組件采用TI的低功耗45納米RFCMOS制程，配備ARM R4F處理器以及一個硬件加速器，可以在芯片內支持必要的雷達數據處理。

TI的雷達與分析處理器部門總經理Sameer Wasson解釋，該精準的低功耗雷達系統，封裝尺寸非常??；其長距離雷達能在小于1度的角度精準度以及300公里時速下，偵測機車、汽車以及其他動態物體，短距離雷達則能以高精準度偵測80公尺距離的動態物體。

TI的高整合度雷達傳感器 （來源：EE Times）

VSI Labs的Magney觀察指出，雷達技術在分辨物體方面越來越有進步，而且盡管不如光達細致，也能制作點云；Magna、恩智浦(NXP)與TI都號稱能提供支持各種偵測應用的精密雷達。如NXP汽車業務部門首席技術官Lars Reger表示，高分辨率成像雷達的長期目標，是結合非常高分辨率的視覺處理器以及成像雷達，最終取代光達。

***的聯發科(MediaTek)則在CES 2018展示了首款CMOS雷達，該公司負責車用業務的副總經理徐敬全(JC Hsu)表示，該公司的毫米波(mmWave)雷達能運作于76~81GHz，偵測10~15公尺距離內的障礙物，可取代目前汽車用以偵測較近距離物體的超音波裝置。

不過盡管有眾多新競爭技術冒出頭，光達技術也未停滯不前；Magney表示，已看到一些搭配飛行時間(ToF)閃光燈裝置的創新光達方案，支持更高分辨率以及精確的深度；例如TetraVue就是一家提供「4D光達視頻攝影機」的供應商，結合高畫質視頻與光達以精確擷取大視覺范圍與距離的運動與景深。

還有一家公司AEye是在CES 2018發布一款以該公司iDAR為基礎的靜態、低成本系統；其iDAR技術是一種機器感知傳感器，以模仿大腦視覺皮質(visual cortex)所設計；當該系統擷取某個畫面場景時，會賦予關鍵物體較高的分辨率，因此支持快速、動態感知的智能數據收集，也能強化路徑規劃。