Nvidia日前公布了在自動駕駛車輛方面的最新合作案,表示瑞典車廠Volvo以及一階汽車零組件供應商(Tier 1) Autoliv,選擇了Nvidia的Drive PX2為預計2021年量產的自動駕駛車輛平台;此外德國汽車底盤大廠ZF以及汽車照明系統大廠Hella也承諾與Nvidia合作,為全球新車安全評鑑協會(NCAP)在自動駕駛車輛大量生產時的安全認證做準備。

除此之外,Nvidia還透露與德國車廠福斯(Volkswagen)簽署合作協議,後者將擴大整個企業的深度學習(deep learning)能力,並開發執行於資料中心的各種人工智慧(AI)應用程式。而其實在以上合作案之前,Nvidia已經與多家知名車廠、一階汽車零組件供應商在自動駕駛車輛開發方面建立合作關係,包括特斯拉(Tesla)、Audi,Toyota、Mercedes Benz (Dainler)以及博世集團(Robert Bosch)。

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處理器晶片業者與車廠、一階汽車零組件供應商之間的合作關係
(來源:EE Times;圖中雙園圈內的是晶片供應商,方框內的是車廠,橢圓框的是汽車零組件供應商,虛線框是自動駕駛車輛軟體開發商;Cruise Automation與Argo AI因為分別被GM與Ford收購,所以用單向箭頭指向這兩家車廠;雙向箭頭代表雙方有自動駕駛車輛開發合作關係,虛線則代表車廠純粹只提供車輛給自動駕駛軟體開發商)

Nvidia的資深車用業務總監Danny Shapiro在接受媒體採訪時表示,自動駕駛車輛的動能持續成長,而且該領域的焦點已經從研發轉移到了量產;他指出,已經有225個不同的開發案是採用該公司的Drive PX平台,該公司的合作對象橫跨整個汽車產業,從車廠、一階供應商,到大卡車業者、高畫質地圖繪製業者,還有感測器開發商與一些新創公司。

而Shapiro以Nvidia與福斯的合作案為例,表示AI並不只是應用於車輛本身(例如執行路徑規劃),也應用於以資料中心分析路況、車流以及反常駕駛行為等,以釐清整個交通生態系統的後端系統。對此市場研究機構IHS Markit首席分析師Luca De Ambroggi認為,這是Nvidia的高明之處,能從「邊緣」到基礎建設提供不同的解決方案,而且很多廠商其實更積極投資後端的預測性診斷與維護、網路安全還有交通管理等應用。

過去有一些質疑者,認為Nvidia的AI平台或許對研究應用有效,但並不一定適合量產車;而看來Nvidia正在反駁這些預測。市場研究機構Strategy Analytics的全球汽車市場研究總監Ian Riches接受EE Times採訪時就表示:「從各種公開資訊來看,Nvidia (的AI平台)似乎是處於領導地位;我從以上最新訊息發表之前就如此評估,所以現在只是加強了這樣的觀點。」

技術顧問機構Vision Systems Intelligence (VSI)創辦人暨首席顧問Phil Magney也表示:「我很難想到有哪一家車廠沒有採用(或試用) Nvidia的DrivePX技術,這並不意味著他們都會將Nvidia平台導入量產,而是車廠無法承擔不去研究Nvidia以AI為基礎的安全與自動化駕駛技術生態系統之後果。」

車廠們可以隨時「變心」嗎?

當然,Nvidia的合作夥伴都並非獨家,而且很重要的是,設計高度自動化駕駛車輛的這場戰役的參與者數以千計,從晶片供應商到一階汽車零組件供應商、車廠,其他零組件供應商以及軟體開發業者;一個大問題是:上述那些合作夥伴關係的可變動性如何?車廠是否能輕易地從某個平台(例如Drive PX)切換到另一個平台(例如Intel/Mobileye/BMW合作開發的平台)?

Strategy Analytics的Riches表示,承諾採用某個平台並不意味著永遠不改變,但確實意味著對該平台在短、中期內是最佳解決方案有著高度信心;但他也強調,「變心」總是得付出代價,因為軟體會需要針對特定硬體架構進行最佳化,工程師的習慣與技能也會偏向某個特定工具生態系統。

對於轉換平台究竟有多困難的問題,VSI的Magney表示:「市面上並沒有隨插即用(plug and play)的自動駕駛車輛(AV)軟體堆疊,一旦車廠承諾採用某個平台,大概就會繼續下去了,至少會堅持一個世代的車輛研發;」為了研究目的,VSI現在也從事駕駛車輛開發:「根據我們自學經驗,AV功能的開發非常困難,要將所有的基礎程式碼拼接在一起、同步感測器、校準扭矩訊號、控制延遲…等等,需要在工程資源方面大量投資。」

此外他指出:「開發軟體堆疊並將整合到硬體平台,也是非常困難且耗時的任務;有部份AV堆疊包含適應軟體應用程式的抽象層,還比較容易一點,但AV開發平台仍有很多差距。」至於IHS Markit的Ambroggi則認為情況更微妙,而且可能更複雜…

 
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編譯:Judith Cheng