接續前文:自動駕駛車輛顛覆傳統汽車產業生態(上)  

雖然主要晶片廠商試圖搶佔自動駕駛車輛(AV)平台,顧問機構Vision Systems Intelligence (VSI)的創辦人Phil Magney的觀察是:「一線汽車零組件供應商在這方面也非常積極;」他解釋,通常處理器供應商會與一線汽車零組件供應商合作打造AV堆疊,因為後者較擅長處理重量級的安全性通訊協議,以及具挑戰性的整合任務。

於是一開始在產業界興起的是在自動駕駛車輛平台方面的聯盟(alignment),如果不能稱之為整併(consolidation)的話。一個現成的例子是BMW、Intel與Mobileye在不久前指定Delphi為自動駕駛技術的開發夥伴與系統整合商。

雖然這樁交易第一眼看來像是單純的「開發夥伴」合作協議,其實暴露了先前就存在的複雜關係網路,是早就在Delphi、Mobileye與Intel之間彼此獨立存在。

事實證明,Delphi已經設計了一個名為CSLP (Central Sensing Localization and Planning)的自動駕駛車輛平台;針對該平台,Delphi佈署了自家的雷達技術以及Mobieleye的影像處理系統,同時Delphi另外與Intel結盟,因此CSLP也能在強有力的處理器上執行。

2015年,Delphi收購了一家由美國卡內基美隆大學(Carnegie Mellon University)獨立的公司Ottomatika;Delphi的計畫是在CSLP上執行由Ottomatika開發的自動駕駛演算法。

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各種自動駕駛車輛硬體堆疊
(來源:Vision Systems Intelligence)

顯然,Delphi這家一線汽車零組件供應商,一直非常努力地為CSLP收集零組件;現在,藉由與BMW與Intel、Mobileye的合作,CSLP又將會如何?看來Delphi與這三位重量級夥伴之間,非常謹慎地保持微妙的平衡。

Intel自動駕駛業務副總裁Kathy Winter接受EE Times採訪時表示,新合作協議都是有關於BMW在整合自動駕駛車輛上取得Delphi的幫助:「車廠需要一線汽車零組件進行系統整合;」更重要的是,Delphi與BMW/Intel/Mobileye的合作「並非排他性的」。

也就是說,如果BMW之外的其他車廠,對於採用BMW/Intel/Mobileye的AV平台有興趣,Delphi也不一定要是唯一指定進行系統整合的一線汽車零組件供應商;Winter表示:「我們正在邀集額外的整合與開發夥伴,以支援未來車廠客戶的需求。」

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BMW 在2017年5月展示了第一批與Intel 、Mobileye合作開發,近40輛高度自動化駕駛車輛中的一輛
(來源:Intel)

Delphi的CSLP與BMW/Intel/Mobileye平台,會合而為一、成為同一件事嗎?對此Delphi工程與服務副總裁Glen DeVos接受EE Times訪問時表示:「平台的聯盟是雙方公司的第一優先,我們將會在接下來的幾個月,只在這個方面緊密合作;」注意,這裡的關鍵字是「聯盟」。

這意味著Delphi將放棄CSLP嗎?並不盡然,該公司顯然會持續追隨兩種AV平台;如DeVos所言:「這實際上是我們與BMW合作方案中的一個有利部分──我們將能提供CSLP或是BMW的自動駕駛軟體;我們正在開發非常模組化的開放性平台,能滿足每個客戶的需求進行配置。」

換句話說,雖然硬體部分可能是以BMW/Intel/Mobileye的AV平台為基礎,Delphi也保留了提供客戶載入其自有自動駕駛軟體之CSLP選項的權利。

錯綜複雜的合作關係

簡單來說,車廠、一線汽車零組件供應商與晶片業者之間的關係將會錯綜複雜;車廠傾向於個別檢驗不同的AV堆疊──就像是他們習慣透過與不同供應商合作來設計車輛。

對此Linley Group的資深分析師Mike Demler表示:「Delphi正在尋求(與Mobileye──現在已屬於Intel)開發一個統包式(turnkey)系統,但並非所有的車廠都會選擇該種模式;」根據他的觀察:「或許Ford太執著於評估供應商以及尋找符合規格零組件來源的傳統模式,但對於車廠來說,放棄掌控權以及仰賴供應商來完成自動駕駛技術是很困難的。」

不要預期車廠與一線汽車零組件供應商能妥協於只從單一家技術供應商取得AV堆疊。Demler表示:「GM收購了自動駕駛技術開發商Cruise,後者是採用Nvidia的GPU;BMW與Mobileye合作,但卻把駕駛策略演算法掌握在自己手裡。」

他也表示,Nvidia與車廠夥伴合作,但每一家都想要用自己的方式來打造系統,或許還有人更想在開發軟體方面掌控更多;Audi是與Mobileye和Nvidia都有合作,但以他們自己的零組件來打造自家系統…看來,檯面下的AV堆疊產業生態系統,有機會仍維持像傳統汽車產業那般錯綜複雜。

編譯:Judith Cheng

(參考原文: Robo-car Redraws Auto Landscape,by Junko Yoshida)