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自驾车主要业者发展分析
实现更高等级自驾技术

【作者: 徐文華】2018年03月06日 星期二

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自驾车透过雷达、LiDAR以及各类感测器收集驾驶环境资讯,数据经由感测器融合、电脑视觉、车联网等技术处理与分析,实现车辆自动驾驶的目标。参与自驾车研发的业者除了汽车制造商,ICT业者亦以电子元件与软体设计优势加入战局,提供自驾车晶片、感测器、运算解决方案等,弥补传统车厂的不足。


自驾车品牌的业者类型

推出自驾车品牌的业者类型主要有三类:汽车制造商、ICT业者、以发展自驾车为主要目标的新创公司。汽车业者代表有BMW、Daimler、Ford、General Motors、Hyundai、Renault-Nissan、Toyota、Volkswagen等,以循序渐进的方式先开发ADAS,再推出驾驶辅助功能,逐步提高自动驾驶等级,已有业者提出2021年实现SAE Level 4或更高等级自驾技术的目标。


ICT业者以Waymo(Google)和百度为代表,主要是将自驾解决方案配备于合作车商的车款,Waymo亦有自行研发自驾车的纪录。目前两家业者均已实施道路测试,Waymo更在特定测试地区开放民众免费申请搭乘。


自驾车新创业者以Uber、Tesla、nuTonomy为代表,各公司成立初期核心业务分别为汽车共享服务、电动车、自动驾驶软体,现阶段皆投入大量资源在公司内部成立自驾车开发团队,并且以自有品牌名义进行道路测试。其中Tesla具备自驾车软体和电动车硬体技术能力,正式销售之部分车款已配有SAE Level 2~3驾驶辅助功能。


传统汽车制造商旗下车辆品牌众多,本文以母公司做分类基准,观察自驾车发展动态。 BMW、Daimler、Ford、General Motors、Hyundai、Renault-Nissan、Toyota、Volkswagen近年以结盟合作、投资、收购、成立新研究团队等方式弥补软硬体技术的欠缺,HD Map、电脑视觉是今年布局重点。各业者陆续实施道路驾驶测试,收集大量路况数据建立HD Map,提高自驾系统的复杂路况应对能力、增加自驾车可行驶区域。


道路测试


图1 : 近年汽车制造商道路测试次数增加,自驾卡车与巴士以Daimler进展最快;小客车则以Audi领先。(source: AAA.com)
图1 : 近年汽车制造商道路测试次数增加,自驾卡车与巴士以Daimler进展最快;小客车则以Audi领先。(source: AAA.com)

近年汽车制造商道路测试次数增加,测试场域主要分为一般/高速公路、城市道路两类。自驾卡车与巴士以Daimler进展最快,于2015年成为全球首个自驾卡车完成公路测试的案例;小客车则以VW Group旗下的Audi领先其他业者,于2014年拿到加州公路测试的首张许可执照、2017年又成为第一个被核准在纽约市测试自驾车的业者,纽约测试车自驾等级为SAE Level 3。


一般/高速公路测试路况较单纯,不少业者已发表能在高速公路启动自动驾驶模式的车款。 BMW 5 Series配备高速公路全自驾、自动停车、车联网功能,预计2021年推出可于城市自动驾驶的iNEXT车款;Daimler是全球第一个路测高吨数卡车的业者,2015年至今已完成Iorries卡车、Future Bus路测,预计2020年推出SAE Level 4自驾计程车;Renault-Nissan预计2018年贩售SAE Level 2辅助驾驶的Nissan Leaf,测试消费者对自动驾驶的接受度。


Ford、General Motors、VW group积极进行市区道路测试。 Ford与Domino’s合作送披萨服务,2017年初已建立SAE Level 4自驾车组装厂,预计2021年实现Level 4自驾车的叫车与共乘;GM发展叫车与共乘服务,已让员工利用app呼叫Chevrolet Bolt自驾车进行城市道路测试;VW group以Audi品牌为代表,自2013年起陆续在内华达州、加州、纽约等地测试,2017年7月发表可量产的A8车款,能在时速60公里以下开启自驾模式。


Hyundai和Toyota道路测试消息少,但曾公布测试影片或在会展发表展示车。 Hyundai 于2017 CES展示Ioniq自驾车,预计为2018韩国冬季奥运指定用车; Toyota着重自驾安全提升,旗下研究机构TRI于2017年3月公开Lexus LS600hL 2.0版本自驾车、9月份再发表采用新深度学习模型和Luminar LiDAR系统的2.1版本,规划于2020东京奥运展示完成度更高的技术。


LiDAR议题关注度最高


图2 :  LiDAR的必要性促使更多IC厂投入研发,目标是降低LiDAR价格与实现量产。(source: Geospatial World)
图2 : LiDAR的必要性促使更多IC厂投入研发,目标是降低LiDAR价格与实现量产。(source: Geospatial World)

汽车制造商欠缺软硬体整合技术、软体技术、感测装置,以及高速运算相关硬体。 LiDAR是去年关注度最高的议题,LiDAR的必要性促使更多IC厂投入研发,目标是降低LiDAR价格与实现量产。 2017年各大厂重心为HD Map和电脑视觉,透过合作、并购、投资等方式取得技术,提升自驾车实用性。


现有导航地图定位速度不够快、图资内容及精确度不足,建立3D地图的运算技术亦须提升。 Here是全球最大图资供应商之一,在2015年由BMW、Daimler、Audi联合收购。又Here和晶片商NVIDIA于2017年达成Here HD Live Map合作协议,Here图资可与NVIDIA DriveWorks自驾平台整合,更加巩固Here在车用导航地图市场的地位。其余图资相关技术业者有Ford投资的Civil Maps,以及General Motors收购的Cruise Automation。Civil Maps以AI技术将感测器原始数据转化为3D Map,曾在2017年5月发表结合软硬体的即时地图工具包。


电脑视觉部分,汽车制造商选定的技术开发合作者或技术供应商主要为Mobileye与NVIDIA。此外,Daimler于2017年7月投资大陆自驾新创公司Momenta,该公司核心技术有环境感知、HD Map、驾驶决策系统等;Ford 2016年收购以色列电脑视觉与机器学习新创公司SAIPS;GM收购自驾车新创企业Cruise Automation,并投资自驾技术新创业者Nauto,Nauto为自驾车打造影像系统再透过AI电脑视觉技术处理资料;Toyota由旗下的TRI研究电脑视觉技术,也投资了Nauto公司。


AI能应用在自驾车的路况侦测、地图绘制、路线规划、乘客服务等功能,AI软体及硬体可望成为下一波关注焦点。 Daimler、VW group和Toyota已采用NVIDIA开发的DRIVE PX系列 AI运算引擎,并合作开发新一代自驾车电脑;BMW使用Intel Go自驾车解决方案,该方案提供运算平台及处理器,BMW以此进行自驾深度学习训练。


自驾车应用方式广泛

汽车制造商旗下有多样化的品牌和车款,自驾车应用方式广泛,包含自用车、计程车/汽车共享、货物运送、公共巴士。自用车部分有BMW、Hyundai、Renault-Nissan、VW group和Toyota投入,BMW和Renault-Nissan 2017年分别于拉斯维加斯、伦敦进行道路测试实验;VW group领先其他车商,2017年7月发表全球首款采用LiDAR的量产车Audi A8,自驾等级为SAE Level 3、定价90,600欧元,预计2018年上市。自用车须面对车辆成本高使消费者购买意愿降低的问题,现阶段亦未能应对复杂的都市交通,业者推出的量产版本,自动驾驶系统等级及可启用时机受到限制。


部分车商布局计程车/共乘服务,和叫车服务商达成合作,例如:Daimler与Uber 和Careem合作、Ford及GM与Lyft合作。业者中以GM进度较快,已于旧金山路测;Daimler已进行规划但尚未确定推出的车款;VW group于2017日内瓦车展发表概念车,说明功能设计和共享理念。


货物运送和公共巴士应用以Daimler进展最快,Iorries在2015年成为全球首款实施高速公路测试的卡车,路测初步成功后,Daimler研发V2V技术以建立自驾卡车车队;另一款产品Future Bus行驶于阿姆斯特丹Schiphol机场到Haarlem路段,可望优先应用于半封闭空间。


ICT业者加值软硬体技术


图3 :  ICT业者提供自驾车所需软体、云端平台、IC零组件等关键元素。(source: Electrek)
图3 : ICT业者提供自驾车所需软体、云端平台、IC零组件等关键元素。(source: Electrek)

ICT业者提供自驾车所需软体、云端平台、IC零组件等关键元素,Waymo与百度即是以软体为核心发展自驾车的代表性业者,皆已实施道路测试。基于成本与技术考量,ICT业者大多选择自驾领域布局较少的业者合作,例如Waymo、百度分别将自驾系统搭载于FCA(Fiat Chrysler Automobiles)、奇瑞汽车,并顺应app叫车、汽车共享趋势,寻求与叫车服务商合作,以计程车/汽车共享作为自驾车接触消费者的重要管道。


Waymo在Google实验室时期已进行多项测试,最早在2009年将自驾系统搭载于Toyota Prius、2012年使用Lexus RX450开始复杂度高的城市道路测试、2015年自行研发的Google Firefly也曾投入路测。 2017年起,Waymo把重点放在可量产化的车款,于Chrysler Pacifica minivans搭载AI运算系统,在亚利桑那凤凰城测试,开放居民申请搭乘,至11月更进一步撤除自驾车内监控人员,成为全球首间进行全自驾模式测试的业者。


百度初期以BMW 3 Series做为测试用车,结束合作后改以中国本土车商的车辆为主。百度2016年10月于加州路测,接着在11月推出中国乌镇城市道路驾驶实验,以奇瑞EQ车款搭载百度AutoBrain自驾系统,计画2018年投入自驾车接送服务。此外,百度与北京汽车合作,规画2019年量产SAE Level 3自驾车、2021年量产SAE Level 4自驾车。


ICT业者能提供自驾运算软体与架构云端平台,亦能开发特定自动驾驶元件,例如Waymo投入LiDAR相关硬体技术。 ICT业者的合作需求集中在汽车、叫车服务以及LiDAR。云端平台的合作则是为了增加数据量或加强架构技术,例如百度的Apollo平台采用Microsoft Azure技术,可能陆续导入Azure IoT Hub、Cortana Intelligence Suite、Microsoft Dynamics等IoT与AI服务。


车辆选择部分,Waymo与百度目前的合作者是较少发展自驾技术的车厂。 Waymo尚未从Google独立前,初次测试选定Toyota Prius,也曾独立开发Firefly,近期以Chrysler Pacifica minivans做测试,而FCA本身并没有独立发展自驾车的动作;百度与BMW结束合作后,使用车辆皆为中国品牌,包含江淮汽车、奇瑞汽车等,预计2019下半年量产自驾车款。


叫车服务是ICT业者重视的发展方向,依据区域市场选择合作伙伴。 Waymo与Uber的竞争对手—美国第二大叫车服务供应商Lyft合作,Lyft虽然发展自驾科技时间短暂,透过Waymo提供资源的优势,将冲击Uber现有市场;百度目前没有推出app叫自驾车的试乘服务,但Apollo联盟有叫车服务业者参与,如神州优车和Grab,叫车服务合作成果未公布,仅发表2018年投入自驾车接送服务的讯息。


新创业者高度掌握自驾软体技术

新创业者则对自驾软体技术掌握程度高,多数业者聘请专家进入内部团队研究特定主题。由于新创业者近期道路测试不时传出事故,2017年研发重点选定电脑视觉、AI等,能提升自驾车判断路况能力的科技。 Tesla聘请Open AI组织的电脑视觉专家加入Autopilot团队;Uber在多伦多成立AI团队,由多伦多大学教授Raquel Urtasun领导机器学习和电脑视觉研发。新创业者的感测装置、图资IC、AI相关元件多来自外部厂商,例如:Tesla采用NVIDIA Drive PX2,2017年9月起与AMD合作AI自动驾驶晶片;Uber则收购Otto取得电路板设计技术。


(本文作者为资策会MIC产业分析师)


刊头图(source: Nanalyze)


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