接續前文:自動駕駛車輛的「2017學年度成績單」(上)  

市場研究機構IHS Markit的車用資通訊娛樂與ADAS市場研究總監Egil Juliussen認為,百度的Apollo計畫是直接參考了Android的劇本,為自動駕駛車輛提供從雲端服務、開放源碼軟體平台,到本地化的感測器融合與硬體參考設計等等支援;利用Apollo的硬體參考設計平台,合作夥伴們想必能很快著手開發自家的應用程式。

而因為百度的參考設計平台目前是以Nvidia的DrivePX為基礎,Juliussen指出:「你可能會以為Nvidia佔據優勢,但這並不代表百度的平台不會導入其他方案,因為Intel也是Apollo計畫的成員之一。」

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自動駕駛車輛產業相關廠商之間的合縱連橫
(來源:EE Times)

在2017年,自動駕駛車輛產業被證明是一個錯綜複雜的夥伴關係網路,其中Nvidia、Intel與Waymo扮演要角,他們各自建立的夥伴關係比起其他廠商更牢固了一些;不過百度擁抱開放源碼平台的策略,有可能改變市場局勢。百度將在1月舉行的2018年國際消費性電子展(CES 2018)發表Apollo 2.0,號稱能讓自駕車執行簡單的都市道路駕駛。

5. Intel/Mobileye為自動駕駛車輛建立「安全模型」

以隸屬Intel旗下的Mobileye在10月份發表了一篇技術論文,詳細說明如何以一套正規的數學公式,確保自駕車以審慎負責的態度上路行駛,且不會引起交通事故;該論文指出自駕車只要遵循一套由產業界與政府主管機關預先明確定義的規則,就只會在「安全」的框架內運行而不會成為肇事主因。

針對此論文,市場研究機構The Linley Group資深分析師Mike Demler認為有「誤導」之嫌,不應該用「我們的自動駕駛技術不會導致交通事故,我們也可以告訴你為什麼」的這種方式來贏得大眾信任;但EE Times採訪了學界專家,他們則是盛讚該公司堅持到底、迎戰在自駕車領域最棘手的問題。

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Mobileye提出能藉由正規數學公式確保自駕車不會引發交通事故
(來源:Mobileye)

不過學者們也提醒,公式方法與數學證明的優點在於它們在原則上是可以被證明是正確的,缺點則在於「它們總是需要基礎性的假設,而且那些假設可能在現實世界是不成立的;」因此產業界首先需要討論的事情,不只是定義什麼方案對系統來說是恰當的,還有那樣的方案對現實世界來說是否合理。

6. Waymo驚人的模擬自動駕駛里程數

Waymo在10月發表了一份安全報告,成為自動駕駛車輛開發商爭相參考的虛擬路線圖,該報告的部分細節顯示了該公司已經領先業界有多遠距離──Waymo在報告中提到了如何設計其自動駕駛軟硬體,以及如何測試車輛。

IHS Markit的Juliussen在閱讀過Waymo報告後指出,該公司方案與其他自動駕駛車輛競爭最大的不同,是他們以軟體觀點來設計自家感測器系統,而在經過8年的自動駕駛軟體開發之後,Waymo已經擁有比其他對手更高的眼界,這種模仿Apple、與軟體緊密結合的能力,是傳統汽車業者大多缺乏、也難以複製的。

更值得注意的是,Waymo利用自家測試方法取得差異化,該公司的安全報告指出,他們在實際道路上的測試已經達到850萬英哩(約1,368公里);不過Juliussen指出,道路測試里程數不是重點,而是將實際道路測試結果導入模擬環境,讓自駕車軟體在其中練習的里程數。

Waymo在安全報告中指出,該公司將自動駕駛車輛在實際道路上遇到的最具挑戰性狀況化成虛擬場景,讓自動駕駛軟體能在模擬環境中練習;而自駕車軟體會有任何改變或是更新,都會先在模擬環境進行嚴格的測試才佈署於車隊。Waymo在2016年的模擬自動駕駛里程數為25億英哩,也就是一天800萬英哩,該數字到2017年增加至一天1,000萬英哩。

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自動駕駛模擬環境的運作方法
(來源:Waymo)

Juliussen認為這令人印象深刻:「因為在模擬環境之中,他們專門測試最困難的狀況;」The Linley Group的Demler也認為,透過累積更多實際駕駛里程數來讓機器學習常識是不實際的,而是需要大量借鏡現實世界案例的模擬測試,以及根據一般安全常識來開發自動駕駛車輛標準:「不過要實現後者,產業界還有很長一段路要走。」

整體看來,Juliussen認為Waymo在自動駕駛車輛開發的進展上是業界第一名,而第二名是GM (該車廠在2016年收購了自動駕駛車輛軟體開發商Cruise),Ford則是落後距離稍遠的第三名(該車廠在2017年2月收購自駕車AI方案開發商Argo)。

7. Level 4自駕車跑不了太遠──仍受限於地理與天氣條件

儘管Waymo的自動駕駛車輛技術進展超前,該公司的開發成果仍僅能列為Level 4自駕車,而非Level 5;根據美國汽車工程師學會(SAE)的定義,Level 4自動駕駛車輛是在「有限度條件」下、駕駛人可以不需要注意車輛行駛安全,例如塞車的車陣中或是某個劃定區域,但在那以外,駕駛人若不能取回控制權,車輛就會安全地終止旅程。

Waymo的報告則明確指出,該公司的自動駕駛車輛僅行駛於「經過營運設計的場域」(operational design domain),其設計條件包括地理環境、道路種類、速限、天氣、營運時間,以及當地交通法規;Waymo坦承,這種經設計的場域可能會「非常受限制」,例如是低速限的單一固定路線,或是私人園區(如科學園區),而且需要在白天、氣候優良的狀況下。

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Waymo的自動駕駛車輛僅能行駛於「經過營運設計的場域」
(來源:Waymo)

Waymo在報告中解釋,他們的自駕車乘客不能選擇在經過批准之地理範圍外的目的地,而其自駕車軟體也不會建立「地理圍欄」以外的行駛路線;如果其共乘服務的顧客要求的是在那之外的路線,Waymo會派出的是人類駕駛計程車而非自駕車。

而當然Waymo會繼續擴大其營運場域範圍,並積極測試各種惡劣天氣狀況,例如不同程度的下雪天;據了解該公司從2012年就開始進行寒冷氣候條件測試,並宣布其自駕車在今年冬天開上了美國密西根(Michigan)州的道路。Waymo執行長Jon Krafcik表示:「我們的自駕車將在雪地、濕滑與結冰路面上累積更多實際行駛經驗。」

編譯:Judith Cheng

(參考原文: What We Learned About Robocars in 2017,by Junko Yoshida)