自動駕駛車輛－－雖被期待卻非必要？
2016-06-20
作者
Junko Yoshida
從新創公司到科技領導大廠，人人都有機會搶攻自動駕駛車輛商機；但是在該領域還有許多待解決的問題…
讓我們面對現實：自動駕駛車輛熱潮並沒有退燒的趨勢，反而越來越旺；不過我們很少聽到有關於自動駕駛車輛技術更合理、漸進的討論，汽車廠商與技術供應商對於相關計畫變得更積極，日益加速其計畫推動。
從領導級晶片供應商到沒沒無聞的新創公司，似乎沒有人願意錯過這個看來「一生只有一次」的大好自動駕駛車輛商機…及時行樂，這我能了解。
不久前筆者訪問了來自匈牙利布達佩斯(Budapest)的新創公司AdasWorks創辦人暨執行長Laszlo Kishonti，據他自己表示，這家公司的目標是開發能在各種處理器──包括GPU、FPGA或嵌入式──上運作的完整自動駕駛車輛軟體堆疊：「我們不挑處理器。」
Kishonti是到美國加州來參訪，打算在夏天結束前於矽谷設立一個辦公室；他表示，AdasWorks的研發團隊仍會留在布達佩斯，即將於矽谷設置的據點會是公司業務發展的關鍵，還能支援在已經於美國街道上行駛的自動駕駛車輛中測試該公司軟體：「我們將進行2~3輛全自動駕駛模式車輛的道路測試。」
AdasWorks在去年募得了250萬美元的資金，最近幾個月又增資到1,000萬美元，預計今年稍晚將再展開一輪募資；就AdasWorks受到關注的情況來看，自動駕駛車輛提供的承諾正在吸引各方投資，並讓該公司得以來到矽谷拓展業務。
在另一方面，Nvidia在自動駕駛車輛熱潮週期中，則是處於與AdasWorks幾乎相對的位置；像Nvidia這樣一家公司，是AdasWorks想要達到的目標。
(順帶一提：AdasWorks開發的、支援4台攝影機的智慧汽車環景系統軟體，已被應用於100台Volvo XC90自動駕駛測試車輛中；該款車輛是以Nvidia的Drive PX平台為基礎，預計在2017年於瑞典Gothenburg展開的Drive Me計畫中進行測試。)
Nvidia藉由推出「集中式車內超級電腦」進軍全自動駕駛車輛領域，也是第一家透過自動駕駛車輛來教育大眾「深度學習」的公司，並自詡為「全球最先進自動駕駛車輛平台」供應商；據該公司表示，目前全球已經有80家以上的車廠、一線汽車零組件供應商以及研究機構，採用其DRIVE PX 2超級電腦開發先進駕駛輔助系統(ADAS)與自動駕駛方案。
針對產業界加速開發全自動駕駛車輛的問題，Nvidia汽車業務資深總監Danny Shapiro表示：「當自動駕駛車輛躍上《時代(Time)》雜誌封面，或是在《君子(Esquire)》雜誌被報導，就沒有一家車廠的CEO會想要落後。」
而雖然產業分析師都形容Nvidia的Drive PX 2是全自動駕駛車輛的研發平台，Shapiro卻不敢苟同：「當涉及全自動駕駛車輛，沒有任何一家汽車廠商期望能得到一個黑盒子；」他表示，第一線汽車零組件供應商與車廠也許會想要實驗、修補與設計它們自己的架構或軟體。
Shapiro形容Drive PX 2是「可擴展且具彈性的平台」，強調Nvidia的客戶們──包括正在開發自動駕駛車輛的車廠、一線零組件供應商以及新創公司等──可以測試他們自己的想法，並擴展該系統。
根據Nvidia的說法，Drive PX 2的處理性能可以從10W的單顆行動處理器，擴展到每秒提供24兆(trillion)次深度學習運算的四處理器(其中兩顆是行動處理器，另兩顆是Nvidia的最高階GPU)。Sapiro表示：「該完全配置的系統能提高到250W，包括氣冷或水冷式散熱選項；」簡單來說，一切都看車廠想要的是什麼。
不過最大的困難仍然在於，完全自動駕駛車輛真的很不容易開發；以下是筆者針對幾個自動駕駛車輛相關問題，詢問產業觀察家所收集到的看法：
1. 我們將如何測試自動駕駛車輛的人工智慧(AI)？或者說我們知道該測試什麼嗎？
市場研究機構IHS車用半導體市場分析師Luca De Ambroggi表示：「就如同我們會要求人類駕駛考駕照，考量到安全性，汽車產業也需要一套驗證AI駕駛能力的標準程序。」
2. 我們該如何實現自動駕駛車輛SoC？我們如何得知其實現是正確且安全的？
對此晶片設計業者Arteris行銷副總裁Kurt Shuler的觀察是：「今日的設計團隊會在SoC中結合產業標準處理器叢集(例如ARM)與他們自己的客製化硬體加速器，做為那些嵌入式裝置的大腦；」他指出：「對那些設計團隊來說，第一個挑戰是如何最佳化實現其演算法，以及劃分(partition)硬體或軟體實作。」
此外Shuler認為，還有另一個挑戰是如何讓這些裝置符合汽車應用規格，通過ISO 26262標準；需要記住的是，設計團隊基本上是在開發：「配備高度專用化IP加速器的超級電腦SoC，」而要符合ISO 26262標準，需要決定多核心元件的診斷覆蓋方法與目標，包括採用快取一致性(cache coherency)的元件。
3. 據說汽車廠商想在共乘業務分一杯羹的企圖心，會加速自動駕駛車輛的開發時程…這是真的嗎？
至少像Mobileye這樣的自動駕駛技術開發商相信這一點；他們認為，汽車廠商正積極接受由共乘服務供應商如Uber所追求的、自動駕駛車輛「分享」概念，將之視為自動駕駛車輛的測試場(test bed)。
不過這樣的理論是以一個脆弱的前提為基礎──畢竟像是在美國，消費者偏好自己開車而非搭乘大眾交通工具，恐怕不會一下子接受只行駛特定路線、前往預設目的地的自動駕駛車輛。這會是一場很大的社會實驗，可能值得一試，但是否真的能嘉惠汽車產業？很難說，但這可能讓很多人想起半世紀前悄悄滅絕的城市電車系統。
此外，對那些不想自己開車的人來說，如果我們已經有共乘服務，為何還需要自動駕駛車輛？對於這個問題，最近有位曾是半導體產業前任高層、目前在德州從事天使投資人的朋友Robert Hollingsworth轉寄一篇題為「未來汽車的真相(Truth about the Future of Cars)」的《君子》雜誌文章給我看，並附了一段話，是近期我聽過的最佳評論：
「我認為你可能會欣賞這篇文章；它堅定了我對無人駕駛汽車將會走上與無紙化辦公室或是也許3D TV相同命運的看法──因為就算那看起來是有可能的，但並不表示它應該要被實現。」
編譯：Judith Cheng
(參考原文： Driverless Car on Same Road as 3D TV?，by Junko Yoshida)
