晶片商、IP商或汽車廠無不積極拓展自駕車市場，即便目前受限於法規與技術上的挑戰，腳步不如預期中的快速，但相關的方案仍不斷推陳出新，尤其是處理器平台的設計，為先進駕駛輔助系統(ADAS)帶來推波助瀾的發展。
根據Marketsandmarkets估計，汽車處理器(Vehicle Control Unit)市場將由2019年的29億美元成長至2027年的104億美元，年複合成長率達17.1%，其中主要驅動力來自汽車的電動化及自動化，技術包含自動駕駛、ADAS、車身控制和電池管理等，甚至車用娛樂系統也因為5G時代來臨可能會有新的技術演進。這個市場除了傳統大廠Continental、博世(Bosch)、恩智浦(NXP)、德州儀器(TI)、英飛凌(Infineon)、三菱電機(Mitsubishi Electric)和意法半導體(ST)等外，手機晶片大廠也相繼投入，如聯發科(目標著重於ADAS市場)與高通(Qualcomm)。
CES 2020火力全開 高通汽車運算晶片登場
高通於CES 2020展期間首度推出汽車運算晶片—Snapdragon Ride平台，進一步開拓自駕車市場。基於Snapdragon汽車系統單晶片和加速器系列的Snapdragon Ride平台，為可擴展和模組化的異構高性能多核CPU，具備高能效人工智慧(AI)和電腦視覺引擎與GPU。結合系統單晶片和加速器的平台可以根據各市場劃分需要使用，從用於L1/L2應用的每秒30兆次(TOPS)運算效能，到用於L4/L5駕駛所需的130W以上的700 TOPS運算效能。
觀察高通在近年CES的動作，拓墣產業研究院分析師姚嘉洋(圖1)談到，高通於CES 2019在車用領域也有揭露第三代車用資通訊平台資訊，但並未提供詳細的產品規格細節，進入CES 2020後，第三代平台確定由Mitsubishi Electric所採用。
圖1 拓墣產業研究院分析師姚嘉洋提出L2汽車正值發展階段，或許為高通投入ADAS與自駕車競局的關鍵時機點。
高通在車用領域上，表現較佳的地方一直是無線網通領域有較大的話語權，例如DSRC、C-V2X與5G等技術。但在中央處理器方面，近年有NVIDIA的竄起，老字號的競爭對手如瑞薩(Renesas)、TI與NXP等，使得Qualcomm在車用中央處理器方面，沒有太多的聲量。
姚嘉洋分析，CES 2020高通所發布的Snapdragon Ride平台，顯然是聚焦ADAS與自駕車領域而來，就時間點來說，明顯晚於其他競爭對手不少，但換個角度來看，由於L2在整體汽車市場還處於發展階段，高通選在此時推出平台或許是認為正式投入ADAS與自駕車競局的時機點已到，但相較於NVIDIA與其他晶片業者早已在兩三年前便已經投入，高通身為後進者，就必須要在性價比上有更出色的表現。
反觀NVIDIA在CES 2019與CES 2020的動態，姚嘉洋談到，CES 2019乃至於之前的時間點，NVIDIA所推出的Xavier或是Pegasus系統，都是NVIDIA在車用領域極為重要的硬體產品，在過去這幾年車用晶片領域快速打出知名度，但近期卻較為低調，原因或許是汽車產業的產業生命週期與PC產業不甚相同。以PC產業為例，晶片業者在量產晶片後，三個月內就有機會看到終端產品面世，但汽車產業考量到人身安全問題，從晶片本身的驗證、Tier 1以及各車廠OEM業者也都有自己的驗證流程，過程繁複且時間極為冗長，動輒三至五年。
以現在的Xavier或是Pegasus硬體來說，由於滿足L3甚至L4要求已不是太大的問題，NVIDIA要在車用領域，每年推出新產品恐怕不符現今汽車產業的運作邏輯。 然而，依照NVIDIA過去在車用產品開發脈絡來看，姚嘉洋認為，NVIDIA新一代的車用處理器Orin，採用Turing架構GPU或是再下一代的Ampere架構GPU，都有可能會是選項。
自駕車商轉挑戰大 NXP布局聚焦ADAS應用
自動駕駛商業應用的時間表總體來講向後延長，目前量產乘用車更加專注於ADAS，然後逐步升級到L3、L4的應用場景，比如從高精地圖定位盒子、到自動泊車、再到高速自動巡航等場景應用。
NXP汽車電子事業部系統架構師王明達表示，自動駕駛是個極其複雜的系統，其特點就是大數據、快速運算、高可靠度與穩定快速的通訊能力。將各種感測器資料集結成大數據的基礎，再經由神經網路深度學習來處理感應器資料，建立環境模型。再者，由於汽車產業對於安全性的要求甚高，故具備強大的自動糾錯與異常恢復能力，實現失效可操作(Fail-Operation)的能力極為重要。最後，由通訊系統串連前端與感測器通訊蒐集資料；後端與執行機構通訊，完成自動駕駛設計。
王明達談到，該公司憑藉多年來在汽車電子累積的經驗，將新一代汽車的架構分為5個域，且針對這5個域也都提供了相應的解決方案。其中，車身控制與動力的技術相對成熟，NXP在這兩個方面也有長期積累的產品，像是應用於各個ECU上面的汽車級微處理器(MCU)S32K、S32S/P/D等。此外，車載娛樂系統則是以i.MX系列為主，能覆蓋從汽車儀表到智慧電子駕駛座艙設計。
整體看來，自駕車實現商業化量產，在低成本、低功耗要求之外，還需基礎於大數據分析、運算、可靠度與通訊能力，進一步強化相關的功能。如高性能的平行運算單元，功能安全等級ASIL-D的控制單元和冗餘設計，以及豐富的通訊資源(像是CAN、LIN、乙太網路)，滿足高運算、高可靠與強大的通訊能力，這些都是自動駕駛系統必不可少的組成部分。
針對自動駕駛方向，各大整車廠、Tier 1、晶片廠商、互聯網公司、新創公司都在不斷投資創新，對AI、ADAS和資料連結域的要求也在不斷的提升。王明達表示，這個趨勢與NXP的預期和規畫的大方向是相符合的，同時該公司也在不斷微調，按照相應的產品規畫與汽車產業鏈夥伴們一同扎實地推進自動駕駛從L1到L5的演進。
安全問題是人們對無人駕駛技術最為關注的，需確保乘客和交通參與者無虞的行車安全體驗。也因此，IP廠商積極研發旗下GPU和AI IP，期能透過自身技術的強化提升安全與圖形處理設計，為汽車帶來更能夠適應各種駕駛狀況和乘客喜好的乘車環境。
強化汽車安全 AI/GPU IP大展身手
Imagination細分市場副總裁Volker Politz(圖2)表示，自駕車的安全性要求與技術上的限制比大多數人預期的更為複雜和困難，使得汽車製造商和一級供應商在自駕車市場的推動上，並無預期中那麼積極。也因此，GPU與神經網路加速器(NNA)等關鍵元件的安全認證得到越來越多的關注。
圖2 Imagination細分市場副總裁Volker Politz表示最新的GPU和AI解決方案，能為汽車產業帶來更安全與高效的乘車體驗。
Politz談到，該公司看到近期基於安全考量所打造的駕駛員睡意/疲勞監測技術，和人們對於更高解析度、更多螢幕的需求，間接墊高GPU和AI效能的要求，而Imagination開發的GPU和NNA，在圖形和運算工作負載方面都有長足的提升，同時符合ISO 26262等產業標準強化安全效能，將成為下一代汽車模型應用的關鍵元件。
Politz分析，Imagination方案的獨特之處是能夠靈活地將運算和圖形任務分配到單獨、硬體控制的運算路徑中，意味著每個通道在記憶體中都是被隔離的，因此可把不同的任務同時提交給GPU，此稱之為HyperLane技術。製造商可以輕鬆地部署並行運行應用程式，同時確保最高的安全性和完整性。在更大範圍內，單一GPU可驅動多個顯示器，大大提高了系統成本效益。
把握高彈性設計特質 台廠搶進自駕車市場
自駕車無疑是繼手機之後，ICT產業發展的下個金雞母。TI半導體行銷與應用嵌入式系統總監詹勳琪表示，台灣ICT產業群聚效應為台廠進入自駕車的一大優勢，能隨著市場變化即時反應出合適的方案，具備高度彈性設計，因此即便目前車市狀況下滑，仍可以樂觀看待台灣在汽車產業的發展機會。
然而，受限於台灣沒有本土汽車市場，台灣ICT產業要做出高毛利、獨特性的產品挑戰極高。因此，詹勳琪建議，台廠應先在後裝市場厲兵秣馬站穩腳步，而後投身前裝市場發展。