全球車廠總動員　自動駕駛商機愈趨明朗

其中，奧迪(Audi)發表Audi e-tron quattro concept自動駕駛概念車，展現以潔淨電力能源驅動的同時，兼具效能、安全以及人性化的駕馭概念，成為各界目光焦點；而賓士(Mercedes-Benz)也不落人後，展出的F015─未來自動駕駛車，結合安全防護、替代能源等尖端技術，可望協助人類在移動時，無需擔心駕駛行車安全，反倒可利用其搭載的數位科技、及直覺的遙控裝置等，將移動旅程轉為休憩、行動辦公或甚至社交生活沿續的生活空間。

另一方面，福特(Ford)也於日前宣布將旗下Ford Fusion Hybrid自動駕駛研發用車輛的總數擴編三倍的消息，隨即啟動全自動駕駛車輛冬季天候測試計劃，於美國密西根州進行測試。 據了解，福特自動駕駛科技所使用的是光達(LiDAR)雷射測距技術，該技術比GPS定位更為精準，能夠以公分為單位辨識測試車輛在車道上的位置，同時LiDAR會發射短脈衝雷射光精準掃描周遭環境，讓車輛能夠建立即時高解析度的環境3D影像(圖1)。

圖1 福特率先啟動全自動駕駛車輛冬季天候測試計劃，利用LiDAR雷射測距技術辨識測試車輛在車道上的位置。

福特自動駕駛車輛技術主管Jim McBride表示，在完美的氣候條件下進行自動駕駛是一回事。但是當道路被白雪所覆蓋，使得車輛的感測器無法發揮功用時進行自動駕駛則是另外一回事。氣候不可能是完美的，這也是該公司在冬季氣候條件下測試自動駕駛車輛的原因，因為在美國將近有70%的人口居住在會下雪的地區。

不僅如此，通用汽車(GM)更於日前宣布收購自駕車新創公司Cruise Automation，期藉助Cruise Automation經驗豐富的軟體人才及快速的開發能力，加速通用汽車在自動駕駛汽車技術領域的研發，一展布局自動駕駛的雄心壯志。從近期各大車廠頻頻布局的動作，也不難看出自動駕駛汽車「錢」途無量。

自駕車上路　首要解決四大挑戰

整體而言，汽車產業要走向智慧化發展須面對四大挑戰，其一，汽車產業與資通訊產業在先天上對於產品及服務相關的認知發展不同，汽車產業的產品(如汽車)生命週期相對於資通訊產業(如手機、平板等)高出許多；其二，汽車產業首重安全服務，無法忍受對於資通訊產品相關狀況如當機、反映延遲、太多資訊影響駕駛注意力等議題；其三，須要考量不同地區行駛環境進而調校及發展多樣性的產品；最後就是針對成本的考量以及商業模式的服務。

圖2 從左自右分別為資訊工業策進會智慧網通系統研究所技術商務協理李長脩，資訊工業策進會智慧網通系統研究所所長馮明惠，資訊工業策進會智慧網通系統研究所副所長王祖方。

綜合上述考量因素，資訊工業策進會智慧網通系統研究所副所長王祖方(圖2)以五、六年前Google發展自動駕駛汽車為例表示，過去Google走遍美國八大車廠，希望整合本身大資料分析、Open Data技術和車廠CAN Bus技術，提出共同合作自動駕駛汽車的計畫，卻到處吃了閉門羹。

王祖方進一步指出，一般車廠軟體更新會歷經發想、驗證、ISO26262檢測等程序，更新週期大多為五年，再者，開發車子系統關乎人命，以此邏輯判斷車廠的觀念就趨於保守，因此將Google拒於門外。

有鑑於此，Google在2010年率先獨立開發自動駕駛汽車，且該自動駕駛汽車也正式行駛於美國內華達州進行測試。隨著Google自駕車里程數的增加，間接引發汽車市場的改變，刺激車廠開始布局自動駕駛領域，加上美國國防部先進研究計畫機構(DARPA)每年舉辦智慧駕駛比賽，更迫使車商也加入參賽。

王祖方分析，Google推出的自駕車攪亂市場一池春水，經過Google測試的自動駕駛汽車逐漸藉由辨識、導航和車對各類物體(V2X)等技術，提升自動駕駛汽車的精確度和反應速度，這也使得車廠原本對於自動駕駛觀望的態度，轉變成積極布局自駕車的心態。王祖方認為，Google自動駕駛現在只有每小時40公里的速度，若未來可以提升到每小時80∼90公里的水準，應無異於常人駕駛。

王祖方指出，實現自動駕駛牽涉到圖形、圖像辨識，意指在3D空間中如何找到一個駕駛者從A點到B點最佳的路徑。現階段，自動駕駛比較偏向車用輔助系統的應用，例如路邊自動停車、前車跟隨、緊急煞車等功能，以幫助駕駛者開車，使其有更多時間處理別的事情。

另一方面，英飛凌(Infineon)汽車半導體業務事業處經理楊雅惠表示，隨著汽車逐漸走向自動駕駛的階段，汽車必須要搭配ADAS與V2X技術才有辦法實現自動駕駛的願景，而V2X現行尚有許多基本建設須被制定和許多等著被克服的挑戰。

u-blox台灣區總經理江敏楠補充，自駕車並非只須顧慮到車子本身，還須考慮到車子面臨突發狀況應該如何應對，若鄰近的車子並非自駕車，也無加裝自駕車彼此溝通的感測器，造成事故的後續責任追究需有相關的配套措施。換言之，自駕車上路時必須有車對車(V2V)、車對基礎建設(V2I)等V2X溝通的能力，加上一套完善的法規政策，由政府掌握主導權推動民間企業。

瑞薩電子(Renesas Electronics)行銷事業部汽車應用行銷部經理何吉哲指出，V2X主要是著重於射頻(RF)部分，是較為新穎的技術，需要由政府機構或較大的企業集團主導，否則將難以產生出推動V2X的力度。例如2015年美國政府強制要求車輛與商用車強制裝設倒車顯示器，促使出廠的汽車都須加裝鏡頭，否則一般車廠或駕駛者在成本考量下，可能不太會加裝倒車顯示器。

江敏楠強調，政府須帶頭領導基礎建設配置感測器，而集結一切感測器資訊的資料中心也須由政府負責規範。現階段自駕車的市場主要以歐美為主，由歐美政府官方機構驅動自駕車的商業活動，車廠進一步配合政府建立的措施；當然車廠會影響規格，但需要在政府的大架構之下，來建立車子本身需要的功能。

NVIDIA技術行銷工程師張祐綸認為，自動駕駛汽車必須要自己分辨各式各樣的交通號誌，並且須處理各式各樣的狀況進行自動駕駛行為，因此駕駛系統的效能必須強化到一定的程度，才有足夠的能力接收周圍訊息，並判斷這些接收到的訊息，進而反映至駕駛行為上；簡言之，自動駕駛最大的挑戰，即為需要有鉅細靡遺的資料量，提供車子在行駛中應變所有可能會發生的狀況，因此須要具備人工智慧(AI)與機器學習的技術。

何吉哲分析，自動駕駛的發展歷程可分成四個階段，初期為輔助階段，像是加裝感測器輔助駕駛開車，例如倒車時提供影像給駕駛，讓駕駛者知道有障礙物存在；第二個階段為「類似輔助駕駛」，提供特定應用功能給駕駛者，像是有些路況下，可以代替駕駛進行路邊停車，但駕駛者還是要隨時注意路況，有問題時可解除自動駕駛，第三階段才是「半自動駕駛」，意指某些路段或區域可自動駕駛，但特定區域就必須切換人為駕駛；最後第四階段，就是在技術與法規成熟後，實現智慧駕駛的願景。

何吉哲指出，在2015年到2016年主要還是著重在ADAS的應用，希望可以讓技術更為成熟。他強調ADAS應用若不夠成熟，很難談到自駕車的應用。

楊雅惠認為，現階段自動駕駛屬於局部自動化的過程，也就是上述所提到的類似輔助駕駛階段，現行已有很多車子內建輔助系統，預計下一步會進行到半自動駕駛階段，預計將於2025年或2030年才會走到全自動駕駛(圖3)。

圖3 車輛自動化發展日益精進，全自動駕駛有望於2025年至2030年成形。

ADAS/V2X成助力　自動駕駛不是夢

綜合上述所言，自動駕駛的必備條件需要有ADAS的應用，加上V2X的通訊技術促進車與各種物體之間溝通，藉由這些溝通蒐集大數據資料，再配合大量的數據分析、運算與人工智慧技術；有鑑於此，現在這個時間點，ADAS與V2X的技術無疑是促進自動駕駛產業更為成熟的殺手級技術。

王祖方認為，自駕車將聚焦於V2X或者ADAS的技術，而這兩個技術必須是相輔相成。他表示，隨著智慧城市與智慧交通的蓬勃發展，外部環境與汽車的連結緊密度越來越高，透過各類型通訊方式將汽車與外部環境進行連結，可提供給用戶更優質的服務品質；車廠與公部門在以安全為發展前提，提供給用路人行駛安全的服務，透過專用的短距無線通訊(Dedicated Short-range Communications, DSRC)技術實現穩定的V2V及V2I資料傳遞及互動服務。

據了解，目前歐美汽車廠商和電子設備廠商紛紛鎖定5.8GHz、5.9GHz的免授權頻段電波為傳輸媒介進行DSRC相關技術開發，而日本則是利用760MHz也就是Sub-GHz頻段來做DSRC技術開發。

王祖方進一步說明，5.8GHz與5.9GHz的頻段，似乎具有一個先天上的缺陷。根據日本研究報告指出，在Wi-Fi的帶寬中有一段是5點多的頻段，跟5.8GHz、5.9GHz其中之一的頻段會產生干擾，而V2X主要是做十字路口安全警示部分，若設立於Wi-Fi訊號林立的市中心，頻段會有互相干擾的疑慮，據日本所述，若這個頻段相互干擾會產生很大的影響，這也是日本不採用5.8GHz、5.9GHz頻段而使用760MHz的主要原因，另外一部分則是考量760MHz具穿透性且傳輸距離較遠。

王祖方認為歐美各國一直沒有提出干擾問題，有可能是歐美國家本身地大物博，因而無干擾的問題，而日本本身國土較為擁擠、密集，因此產生干擾問題。他強調，V2X通訊最大的競爭有可能就在於頻段，誰先搶得頻段專屬權，其所賣的設備，包含車機、網路通訊設備都可直接打入市場，無須再做更改。

資訊工業策進會智慧網通系統研究所技術商務協理李長脩補充，目前中國大陸針對汽車使用通訊頻段的配套措施是提供兩種頻段的應用，第一個為了要保護自己本土的利基市場，開發一個專屬於中國大陸本土使用的頻段，但考量到國際市場的需求，亦提供符合國際上共同使用的頻段技術。

除此之外，王祖方指出ADAS另一個關鍵技術為加解密技術，無論是在5.8GHz或5.9GHz頻段之中分割七個頻道，在V2X溝通的過程必定具有固定的使用頻道，假設配對的頻道錯誤，則會對生命安全造成影響；例如駕駛者下了一個煞車指令，使其系統直接幫駕駛者煞車，若是配對錯誤的系統做煞車的動作，即有可能造成車禍事故。有鑑於此，在IEEE 1609.2標準即為定義安全加解密的作法，負責資訊安全服務於應用與管理訊息的傳遞。

除了通訊技術與加解密技術之外，資訊工業策進會智慧網通系統研究所所長馮明惠表示，ADAS的另一項重要技術來自資訊的收集、發布、分析，若有了這些技術以後，可經由雲端執行車隊管理，甚至是更新的車輛加值服務。

開創車用通訊新頻譜資源　TV White Space頻譜活化受矚目

馮明惠認為，在車載的應用中，頻譜是一項很寶貴的資源，因此一般車廠使用通訊技術都須利用到電信營運商的付費頻譜。有鑑於此，智通所結合聯發科(MediaTek)、聯陽半導體(ITE)、台灣電信技術中心、資策會MIC、台灣微軟(Mircosoft)和兩家外商公司一起參與研究測試，成立一個電視空白頻譜(TV White Space)的前測團隊，一同開發動態頻譜接取(Dynamic Spectrum Access, DSA)的技術。

馮明惠進一步說明，TV White Space的計畫指的是從既有頻譜資源釋放出來，以頻譜動態再利用的概念解決頻譜資源短缺的問題。她表示，汽車應用也是物聯網領域的一環，未來物聯網的時代每個裝置都需要聯網，將占據大量的頻譜資源，因此誰能掌握射頻(RF)最後一哩的服務，就能成為最大的贏家。

馮明惠指出，微軟和Google近幾年已逐漸在布局頻譜閒置再利用的商業機制，也就是利用政府提供的免費數據資訊，進一步使用大數據分析的方式告知使用者可利用的免費、或便宜的頻段，以打造全新的商業模式。

然而這種新興產業不外乎會面臨一些技術困難和挑戰，馮明惠分析，這些頻譜資源再利用的開發商本身須具備一個解決方案，以評估使用者在地利用的頻譜資源是否有干擾問題；換言之，並非閒置的頻譜就是適用的頻譜，最後對於使用者來說，是需要有好的通訊服務。

馮明惠強調，頻譜的使用與所在區域關係密切，在每個時間點使用的情況都大不相同，開發頻譜活化的系統商必須在不同的場域和特定的時間進行系統測試，利用這些測試結果產生的數據資料，針對不同的地區發展出完整適用的解決方案。

值得一提的是，馮明惠表示，TV White Space頻譜活化的發展計畫，早在二、三年前該單位就協同產、官、學各單位砸下重金開始投資高山區域頻譜測試建設，在台灣實測動態頻譜，可望先聲奪人拿下頻譜活化的龐大商機。