近來,除了高度自動駕駛車(AV),似乎在投資人、企業家和工程師之間沒有其他能引起類似興趣與熱情的話題了。看來在高科技產業中,幾乎每個人——包括機器人科學家、人工智慧(AI)專家、晶片設計師和感測器開發人員等,都想趕上這一波自動駕駛熱潮。

同樣地,AV的發展前景也為全球的傳統汽車製造商注入了活力。

日本電裝公司(Denso)資深執行董事加藤幸弘(Yukihiro Kato)在今年國際固態電路會議(ISSCC)的專題演講中指出,在連接、高效率和自動駕駛進展的帶動下,汽車產業正經歷一場「百年一遇的轉型」。

另一方面,儘管業界對於電動車(EV)同樣興趣濃厚,但EV的進展並未達到幾年前的預測。去年,在美國銷售的1,700萬輛汽車和輕型卡車中,純電動車(EV)和插電式混合動力車(PHEV)的數量僅佔1%。同時,自動駕駛的承諾——被視為「比人類駕駛更安全」,在美國亞利桑那州坦佩市一輛Uber自動駕駛測試車造成致死意外後,如今正面臨著嚴峻的考驗。

20180802_AVEV_NT31P1 對於充電基礎設施和EV電池的顧慮,導致車輛電動化進展緩慢 (來源:IHS Automotive)

儘管EV和AV的前景很容易被視為市場炒作,但科技業、汽車業和半導體產業中很少有人會無動於衷,因為一波波的AV創新正在他們的眼前展開。大數據(big data)、深度學習、邊緣AI處理以及基於先進感測器的感知技術正在發生革命。同樣地,在EV方面,包括英飛凌(Infineon)、Wolfspeed和羅姆(Rohm)等公司在寬能隙(WBG)半導體技術前景中看到了巨大的經濟利益。他們相信透過提高功率密度,將有助於縮小汽車逆變器的尺寸。

當EV遇到AV

EV、AV和連網汽車的發展並非單打獨鬥。一線OEM透過開發融合自動駕駛和連接功能的電動車,整合了當今最佳的各種技術創新。

EV最重要的優點是使用更少的移動元件。它的三個主要元件是電池、逆變器和電動馬達。相形之下,內燃機包含數千個必須維護的小元件。從工程角度來看,EV完美匹配AV技術,因為AV需要更多的電智慧來管理視覺、感測器融合、映射和路徑規劃功能,同時處理不斷增加的軟體。

對於汽車產業而言,電氣化象徵著從機械驅動車輛到軟體驅動車輛的徹底轉變。例如,它為設計師打開了一扇門,讓他們開發能夠提高電動車運轉效率的應用。

恩智浦半導體(NXP Semiconductors)在今年初推出了所謂的‘Greenbox’,這是汽車OEM開發新型混合動力車(HEV)和EV應用的平台。

20180802_AVEV_NT31P2 GreenBox支援HEV和馬達控制應用的開發(來源:NXP Semiconductors)

恩智浦汽車動力學和安全產品線副總裁兼總經理Ray Cornyn表示,設計人員可以使用Greenbox創建應用,以提高路線規劃的整體能效。例如,當HEV面對長陡坡時。Cornyn指出,使用以AV獲得特定路線知識的軟體,能夠增強HEV在上坡時的電池管理能力。

加快AV進展

促進AV開發的投資和進步的力量主要來自該領域的新進者,尤其是像Waymo等科技公司。

IHS Markit車載資訊娛樂和先進駕駛輔助系統(ADAS)研究總監Egil Juliussen說:「Waymo在無人駕駛市場一直在悄悄地迎頭趕上,如今已領先該領域的其他公司了。」

在去年發佈的安全報告中,Waymo解釋其自動駕駛軟體、硬體以及如何測試車輛。Juliussen引用該報告指出,Waymo與其競爭自動駕駛車的區別就在於「從軟體的角度設計自家的感測器系統」。

經過八年的駕駛軟體研究,Waymo學會了「比其他人更能掌握汽車周遭的環境。」Juliussen觀察到,Waymo緊密結合軟體的能力模擬了Apple的方法。這是缺乏自家軟體能力的傳統汽車製造商難以複製的。

在美國,AV的問題並不在於是否或甚至何時實現。今年1月,第一張骨牌被推倒了,當時亞利桑那州核發了經營運輸網路公司的執照給Waymo。2月初,Waymo確認了自2018年起向客戶收取自動駕駛計程車搭乘費用的計劃。

今年3月,Uber在亞利桑納州發生致死意外後,Uber、豐田(Toyota)、Volvo和輝達(Nvidia)都宣佈暫停在公路上的車輛試駕行動。但Waymo和通用汽車(GM)似乎仍繼續前進。

Toyota推e-Palette概念車

在所有的汽車OEM中,豐田(最保守的日本汽車公司之一)在今年初的國際消費電子展(CES)對社會大眾為什麼需要高度自動駕駛車輛作了最佳詮釋。

豐田並未陷入該由誰(機器或人)掌控車輛的長期爭議中,而是將其AV願景駛向了一條不同的發展道路。他們的想法是讓‘e-Palette’成為一種能讓自動駕駛車按使用者需求變身購物與配送、隨選餐車和醫院接駁車的平台,打造一個真正名副其實的隨選(on-demand)城市。

20180802_AVEV_NT31P3 豐田在CES 2018展示e-Palette平台

當然,並不是只有豐田汽車執行長豐田章男(Akio Toyoda)看到從汽車製造轉型行動服務的變化,及其對於自家公司帶來的挑戰。因此,藉由與亞馬遜(Amazon)、滴滴(DiDi)、Uber、必勝客(Pizza Hut)和馬自達(Mazda)等業界夥伴合作,豐田至少提出了AV和EV並不只是自動駕駛計程車的想法:他們還可以打造一個向其他開發商開放的「行動平台」。

百度因素

在EV和AV的全球化世界中,中國正崛起成為一項重要因素。許多分析師認為,將自家定位為「中國Google」的百度可望改變市場格局。該公司已經展現其於中國豐收大數據的能力,而對高度自動駕駛車開放式平台Apollo的承諾,更進一步鞏固其優勢。

基於去年7月發佈原始Apollo平台的成功,百度一直致力於更新其應用。Apollo 2.0將統一Apollo平台的四個模組——雲端服務、軟體、參考硬體和車輛平台。百度宣稱,基於百度Duer作業系統(OS)的Apollo如今能自動引導車輛行經基本的城市環境,甚至是在夜間。

百度已經累積了90多家合作夥伴,包括Nvidia、英特爾(Intel)、NXP和瑞薩(Renesas)等運算平台晶片供應商的支持。Apollo平台旨在降低汽車OEM的進入門檻。據報導,目前在中國有200家汽車OEM。Apollo將使其得以進入AV市場,就像Google Android在中國打造了一個龐大的非蘋智慧型手機供應商社群一樣。

百度並於今年3月發佈‘Apollo Scape’——被譽為自動駕駛車感知的最大開放來源訓練資料集,旨在推動該公司的大數據業務,並促進與西方技術和汽車製造商的合作。Apollo還加入了Berkeley DeepDrive產業聯盟,這是一個由福特(Ford)、GM和Nvidia等公司組成的聯盟,目前正在研究汽車應用的電腦視覺和機器學習技術。該聯盟將能存取至Apollo Scape資料集。

VSI Labs創辦人兼負責人Phil Magney認為這一資料集可為「任何公司或實體在開發基於攝影機的AI感知系統時帶來巨大的好處。」

他解釋說,「該資料集不僅十分龐大,而且也非常多樣化,包含來自許多複雜環境、天氣和交通狀況的影像和標籤。當然,資料集越大越多樣化,就越有能力/有利於訓練一個高性能的AI感知系統。」此外,他並補充道:「這個資料集不僅擁有標記物件,還有逐畫素的語義分割,這意味著每個畫素都有一個類型標籤。這更有利於訓練感知系統,但資料集的創建也更加費力/耗時。」

顯然地,百度在這個資料集上投入了大量的時間和金錢。那麼為什麼要免費贈送呢?Magney說:「我們認為百度正斥重資讓每家公司都能開發自動駕駛,這是因為百度認為越多人採用自動駕駛,意味著可以從授權百度地圖和定位資產等方面賺到更多錢。」

AV處理器之爭

目前在晶片公司之間最熱門的議題是誰將主宰AV處理平台。正如英特爾主導PC平台和高通主導行動前端一樣,每家晶片公司都看到了新興AV處理器市場的新機遇。

到目前為止,英特爾(Mobileye)和Nvidia是主導的AV平台供應商。英特爾擁有Go自動駕駛平台,其中包括Mobileye專為視覺打造的EyeQ5、另一款用於融合和規劃(該晶片可從雷達和光達中擷取感官資料)的EyeQ5、用於軌跡驗證和發佈的低功耗Atom SoC,以及包括I/O和乙太網路連接的其它硬體。

Nvidia積極推動的Drive平台則結合了深度學習、感測器融合和環場視覺。Nvidia並為Drive開發了一款完整SoC——Xavier,它整合了Volta GPU架構、客製的8核心CPU架構,以及一款新的電腦視覺加速器。

同時,瑞薩在今年初宣佈將推出其下一代R-CAR SoC,「準備迎接高度AV的量產需求」。雖然這款新晶片要到2019年後才能開始出樣,但該公司聲稱,相較於英特爾/Mobileye即將推出的EyeQ5 SoC,R-CAR SoC將「倍增深度學習性能與效率」。據英特爾表示,EyeQ5能以10W功耗提供24TOPS的運算效能。

然而,AV處理器競賽中的競爭對手並不僅限於現有業者。新創公司一直風起雲湧,所有人都聲稱在深度學習處理器領域取得了突破。

例如,ThinCI於去年的Hot Chips大會發佈其被稱為「下一代運算架構」的高性能處理器——繪圖串流處理器(GSP)之細節。至於GSP與GPU和DSP究竟有什麼不同?ThinCI強調GSP支援直接圖形處理、晶片任務圖形管理以及平行執行與處理任務的能力。ThinCI執行長 Dinakar Munagala說:「我們相信,GSP能超越任何處理器的運算引擎。」

Denso就是ThinCI的主要投資者之一,該公司於去年成立新的子公司,為自動駕駛的關鍵元件設計和開發半導體IP核心。Denso宣稱,該新晶片的架構是與ThinCI共同開發的,「不同於CPU或GPU」,並將其稱為資料流處理器(DFP)。

電動車的未來

全球各地的公共和私人機構都渴望加速寬能隙技術於商業電力電子應用的發展。許多人認為EV的未來將取決於這些寬能隙技術。因為諸如碳化矽(SiC)和氮化鎵(GaN)等寬能隙材料,能夠大幅地提高電源轉換效率。

更寬的能隙讓寬能隙材料能夠承受比矽更高的電壓和溫度,使其得以在更高的電壓和頻率下提供更高的耐用性和可靠性,從而以更低功耗實現更高性能。

在EV中應用寬能隙技術的優點十分明確。能源效率日益提高,降低了電池組的成本、縮短充電時間,並延長續航里程。

早期採用基於碳化矽逆變器的EV製造商已躋身汽車產業。「例如,我們高度懷疑特斯拉(Tesla)在其Model 3型車輛中使用了基於碳化矽的逆變器。而包括豐田等幾家日本車廠也計劃在2020年之前為其EV採用碳化矽逆變器,但一開始可能只是小量生產。」YoleDeveloppement技術和市場分析師Hong Lin表示,「市場已經啟動了,現在可能開始展現『曲棍球棒效應』(hockey-stick;指爆發成長)的高度採用率。」

另一方面,將碳化矽導入EV動力傳動系統,似乎還有很長的路要走。Yole指出,碳化矽導入的四大障礙包括「成本、可靠性、整合和供應鏈」。

最大的挑戰在於規模經濟以及碳化矽晶圓價格。為了滿足汽車的基本要求(成本和可靠性),「必須使用高品質的6英吋碳化矽晶圓。」Yole的技術和市場分析師Mattin Grao說:「但只有少數幾家供應商,如科銳(CREE)、SiCrystal和II-VI,有能力提供這樣的基板尺寸和品質,因而導致了2017年碳化矽晶圓的短缺。」

更重要的是,Grao指出:「相較於矽元件,碳化矽元件的成本更高,因此,汽車製造商必須能從系統中獲取價值。」汽車製造商需要掌握其投資報酬率(ROI),才能確定是否能夠吸收碳化矽元件的價格差異。

目前的跡象顯示未來存在著一些希望,尤其是碳化矽供應鏈正持續進展中。

例如,英飛凌和科銳最近就碳化矽晶圓供應達成了長期協議。Yole認為,英飛凌與科銳結盟,對於確保6英吋碳化矽晶圓供應至關重要。Grao說:「獲得高品質碳化矽基板,絕對是發展這個產業的關鍵。」

但Yole提醒道,目前並非每家汽車OEM都熱衷於使用碳化矽取代矽。Grao說:「不是每一家OEM都能在其展示中印證碳化矽的性能。」

因此,除了豐田、特斯拉和比亞迪(BYD)之外,在更多汽車製造商將碳化矽技術導入其下一代產品線之前,碳化矽市場仍充滿變數。

(參考原文:Tech industry betting the farm on EVs, AVs,by Junko Yoshida)