就算比不過肥皂劇中那種混亂的劇中人物關係,但目前自動駕駛車領域的合作夥伴之間無疑是一種錯綜複雜的糾纏網路。

然而,日前宣佈的戴姆勒-博世(Damiler-Bosch)合作案,總算讓事情有了一些頭緒。Daimler和Bosch在上個月初透露,雙方正合作加速「自動駕駛計程車」(robo-taxis)的生產。

然而,這則新聞的真正重點是,包括Daimler、Mercedes Benz (Daimler所擁有)和一線的博世(Robert Bosch),這三家公司都選擇輝達(Nvidia)為其自動駕駛平台合作夥伴。

Mobileye vs. Nvidia

事實上,論及第四級(Level 4)和第五級(Level 5)自動駕駛車的平台之爭,汽車產業往往被分成兩大陣營:如果不是Mobileye(即將隸屬於英特爾)陣營,就是Nvidia陣營。而Nvidia在此發展過程中的優勢越來越明顯。

針對Damiler-Bosch發佈的聲明,Vision Systems Intelligence創辦人兼首席顧問Phil Magney認為,Damiler一定是「受到了Nvidia針對高度自動駕駛的AI和解決方案發展藍圖的鼓勵」。但早在Damiler-Bosch宣佈合作之前,Mercedes已經宣佈與Nvidia聯手開發基於人工智慧(AI)的自動駕駛功能之合作計劃。

20170509_map_NT31P1 圖1:晶片供應商、技術公司、一線供應商和汽車OEM之間的關係圖 (來源:EE Times)

另一方面,一個以BMW/Intel/Mobileye所建構的對立陣營在去年夏天宣佈結盟。上個月英特爾還宣佈收購Mobileye;此外,英特爾和Mobileye去年也曾選擇一線供應商Delphi作為其合作夥伴。

特別是在最近幾個月,Nvidia由於與知名的德國汽車製造商高調發佈自動駕駛車開發計劃,逐漸搶走Mobileye的風采。

不過,IHS Automotive資訊娛樂與ADAS研究總監Egil Juliussen表示,如果仔細觀察就可以發現,Mobileye還是「領先於Nvidia」,只要看看已經與Nvidia展開深度合作的OEM和一線供應商數量就知道了。

Mobileye的財報透露什麼訊息?

Juliussen指出,Mobileye在ADAS市場上佔有空前的主導地位。以電腦視覺模組安裝數量來看,Mobileye幾乎擁有壓倒性的優勢。根據Mobileye向美國證券交易委員會(SEC)提交的20-F文件,在去年年底前,Mobileye的模組「已經安裝在全球約1,570萬輛汽車上了」。

Mobileye指出,「有21家OEM使用了我們的技術。此外,還有超過25家OEM選擇我們的產品來開發汽車。」

不過,這當然全都是ADAS。Juliussen表示,一個重要的問題是「Mobileye能否將這一關係優勢延續到自動駕駛車平台上」。

然而,Mobileye提交的SEC文件中提到,他們在最近取得了許多設計訂單,贏得了5家OEM的第3級(Level 3)自動駕駛設計,以及5家OEM的Level 3自動駕駛設計。

許多汽車產業觀察人士相信,Mobileye可以順利地從ADAS過渡到自動駕駛車領域。部份的原因在於這家以色列公司的開發團隊從不曾停止過創新。

Mobileye開發團隊現在已經是英特爾旗下的一個事業部,由Mobileye共同創辦人兼技術長Amnon Shashua領導,他同時也是位於耶路撒冷的希伯來大學(Hebrew University)電腦科學教授。該團隊已經將許多資源投入開發ADAS之外的大量技術中。

根據Magney的觀察,當英特爾宣佈收購Mobileye時,「我認為英特爾相信Mobileye團隊在開發過程中會走得更遠,不僅有視覺技術,還有像行為(駕駛策略)和定位(REM)等其它技術。」

據Mobileye透露,道路體驗管理(REM)是「一種用於全自動駕駛的端到端映射和定位引擎」。該解決方案包含三個層次:收集代理(任何裝備攝影機的汽車)、地圖彙聚伺服器(雲端)和地圖消費代理(自動駕駛車)。

由於「收集代理」中安裝大量攝影機模組,Mobileye可以透過推廣REM而收益良多。該公司期望確保已經選用Mobileye電腦視覺模組的OEM也能感同身受。由這些「收集代理」收集的資料預計將為BMW/Intel/Mobileye自動駕駛車平台成功上路鋪路。

開發計劃遍地開花

然而,很難預測這些公開宣佈的合作夥伴關係是否能夠長期保持不變。有些汽車OEM可能只想快速成事,以便能夠如承諾般在2020年之前讓酷炫的自動駕駛車上路——甚至根本沒打算靠它來賺錢。

雖然其他廠商可能全力競爭自動駕駛車市場,但他們在開發新的「自動駕駛計程車」商業模式方面備感壓力。

Magney解釋,「城市交通平台可能在近期展現最佳投資報酬率(ROI),因為針對共乘的商業模式已經非常成熟了。」他指出,「此外,相較於部署完全自動駕駛的Level 5,這些車輛允許其製造商在較單純的環境下進行部署。」

此外,還必須特別強調的是,針對這些應用部署的車輛也將面對「巨大的自動化車輛(AV)負擔。畢竟其價格非常高、具有多種冗餘配置、故障保護、大量資料收集和空中傳輸(OTA)等功能」,Magney表示。

這對於取得經驗來說是好事,但危險的是自動駕駛車最終只能以一個科學研究計劃收場,而沒有實用價值。

同時,汽車OEM據傳都會同時開發多項計劃,例如Mercedes。在其母公司Daimler決定與Bosch合作之前,據說Mercedes-Benz已有兩個工程小組在研發自動駕駛車了。據路透社(Reuters)報導,「其中一個小組採用漸進途徑,升級傳統車輛的功能,而另一個小組則在車輛的設計上採用較為激進的方法。」

Magney相信,特別是在這個階段,「他們必須檢驗不同的方法。」

誰跟誰是一夥的?

正如Juliussen指出的,BMW/Intel/Mobileye是同一個陣營的。Mobileye在其SEC文件中提到,這個陣營至少已經與5家OEM簽署Level 4車輛開發協定了。

然後就是Nvidia的平台。除了奧迪(Audi)和Daimler,Nvidia同時與Bosch和ZF——兩家一線供應商建立了合作關係。「他們很重要,」Juliussen表示,因為他們可以讓Nvidia取得更多汽車OEM的支持。

20170509_map_NT31P2 圖2:Nvidia執行長黃仁勳和Mercedes-Benz數位車輛與移動業務副總裁Sajjad Khan同時站在CES 2017展台上

相形之下,通用汽車(GM)和福特(Ford)這兩家美國的大型汽車OEM正採取收購汽車軟體公司的類似策略。通用汽車在年前收購了Cruise Automationa,而福特則在兩個月前收購Argo AI。兩家新創公司都賣出約10億美元的好價錢。不過,這兩家OEM都未提到其硬體選擇。

Waymo宣佈了與本田(Honda)和克萊斯勒(Fiat Chrysler)的合作案,兩家OEM都將為Waymo提供汽車。但目前尚不知道Honda-Waymo的合作關係是否會進一步發展。

豐田(Toyota)則成立了豐田研究所(TRI),將在今後5年內投資10億美元於機器人和AI領域,但尚未宣佈是硬體還是軟體平台。

帶領這個成立了一年的豐田研究所的是麻省理工學院(MIT)的一位前教授Gil Pratt,他在2017年國際消費電子展(CES 2017)上最著名的演講是,即使我們在AI方面已經取得了重大進展,「但連接近Level 5自動駕駛車都還差一大截」。雖然有些人認為他的觀點太過保守,但其他人發現Pratt的看法其實相當坦誠且實際。

Magney認為,「豐田的方法非常務實,而且與計劃在所有權大量轉移之前向用戶銷售數百萬台車輛的汽車製造商現實不謀而合。」

雖然他們尚未揭露自家的高度自動化駕駛平台細節,但據Juilussen透露,日產(Nissan)、現代(Hyundai)和起亞(Kia)都在在其ADAS車輛中使用Mobileye的產品。

另外,值得一提的是,優步(Uber)和Daimler在今年稍早也針對自動駕駛車方面展開合作。Magney表示,「Uber的發展潛力不容忽視——如果他們搶先取得了合適的自動駕駛技術,就能經由現有的行動平台推出產品,他們在這方面具有巨大的優勢。」

當然,還有特斯拉(Tesla)。在和Mobileye「分手」後,特斯拉改投靠Nvidia。據Magney透露,「特斯拉在至今所實現的事情上都值得讚許——他們從一開始就開發出理想的架構,並且已經開始以軟體實現自動駕駛功能了。」

新創企業和OEM的機會

IHS Automotive的Juliussen為那些對於自動駕駛車領域感興趣的公司介紹了幾種進軍這一市場的方式。

Juliussen表示,「如果是新創企業,可以提供電動車(EV)電池、專注於豪華車款,以及從其他人手裡購買自動駕駛軟體平台或自行設計。然後聯繫一家合約製造商,讓他們幫你製造車輛。」這正是Zoox、Waymo以及可能包括蘋果(Apple)等公司採取的方式,他指出。

而如果是OEM,則有三種選擇。Juliussen表示,「首先,你可以開發自家的軟體平台——透過收購車用軟體公司取得,或是經由公司內部的開發團隊」,例如通用和福特採用的方法。

其次,「你可以採取一種更為常見的策略,即雇用一線供應商」來設計自動駕駛車。他舉例說,你可以雇用Delphi協助搭建基於Mobileye的自動駕駛車平台。

對於許多OEM來說,這是一種經過試驗並得到驗證的模式。當問到Daimler從Bosch看到什麼是Daimler無法單獨完成的工作時,Magney表示,「首先也是最重要的是『整合』」,他解釋說,Bosch擁有深度整合的技巧和專業知識,可以把系統做到真正適合生產。Magney補充道,「Bosch擁有豐富的電子控制單元(ECU)經驗,以及支援諸如感測等自動駕駛堆疊方面的知識。」但在Daimler與Bosch合作的特殊案例中,Magney質疑這項決策是受到「Daimler想採用Nvidia架構和支援架構」的推動。

至於缺乏足夠資源的小型汽車OEM,Juliussen建議採用第三種方式,「他們可以從協力廠商獲得軟體平台,並交由合約製造商生產。」或者,他們也可以完全忘記自動駕駛車,僅專注於ADAS車輛的開發。

至於自動駕駛車的核心晶片,混亂的競爭態勢正逐漸朝兩大陣營之間的戰場發展。不過,這畢竟是一個尚未成熟的市場,最近還冒出一家新進場的競爭對手——Mentor,該公司發佈一種集中式自動駕駛車平台,其架構完全專注於原始資料感測器的融合,可望為一線供應商和汽車OEM開啟另一項值得考慮的選擇。

Magney總結道:「正如技術社群持續推動所展現的,用於自動駕駛的建構模組已經成熟了。真正的挑戰在於如何整合成完整可用的汽車平台。自動駕駛車堆疊(AV Stack)涉及許多領域,如感知、行為、控制和安全,沒有人能集一切於一身。這正是為什麼針對高度自動駕駛不斷發展出密切合作的相關活動之故。」

編譯:Susan Hong

(參考原文:Robo-Cars Need Relationship Map,by Junko Yoshida)