晶片方案大舉出籠　ADAS/V2X發展打通任督二脈

根據ABI Research研究指出，西歐地區為目前全球最大的先進駕駛輔助系統(ADAS)市場；預估2015年全球ADAS市場規模達158.74億美元，至2017年ADAS市場規模將攀升至326.75億美元。其ADAS主要成長動能來自於歐洲、北美及日本帶頭推動車輛安全法規，例如美國自2015年起規定一般車輛與商用車強制裝設倒車顯示器，2018年起新車全數裝設倒車顯示器；另外，日本自2017年11月起，所有新出廠的車輛均須裝置前車碰撞警示(FCW)。

圖1 英飛凌汽車半導體業務事業處經理楊雅惠表示，藉由政府政策的推動，將有助於刺激ADAS應用發展。

英飛凌(Infineon)汽車半導體業務事業處經理楊雅惠(圖1)表示，ADAS之所以興起的主要原因來自於歐盟制定的標準機制。由歐盟針對新汽車安全標準制定了五顆星等級，由歐盟新車安全評鑑協會(European New Car Assessment Programme, EuroNCAP)進行測試，符合五顆星等級的汽車即為政府認定的好車，透過法令的要求，驅動車子系統走向更安全的設計。

資訊工業策進會智慧網通系統研究所副所長王祖方認為，目前汽車電子、ADAS相關廠商、資訊服務商以及軟體業者之間的合作日益頻繁，其共同合作聚焦於車用感測技術、數據分析技術和人工智慧的部分。

王祖方進一步說明，車用感測器技術衍生出車用感測為ADAS關鍵零組件，作為發展智慧汽車的基礎；此外，數據分析技術和人工智慧則是針對駕駛行為分析、駕駛生理狀態分析、智慧化決策分析等，透過分布於汽車內各式各樣的電子控制元件(ECU)蒐集的資料進行分析，即時回饋給駕駛，有利提升駕駛者的安全。

相機/感測/控制模組加持　ADAS應用更上層樓

圖2 瑞薩行銷事業部汽車應用行銷部經理何吉哲表示，相機模組、雷達感測器和控制器將為ADAS應用的重要元件。

瑞薩電子(Renesas Electronics)行銷事業部汽車應用行銷部經理何吉哲(圖2)指出，以系統面來講，未來ADAS應用越來越多會著重於相機模組(CMOS Module)、車內控制器和雷達感測器這幾個領域。他分析，過去汽車只會裝設一台倒車鏡頭，現在還須在前頭加裝行車記錄器鏡頭，未來更有環景視角的需求，足見相機模組商機可望大幅攀升；除此之外，相較於過去ADAS晶片大多處理像是行車記錄器的簡單功能，隨著使用者要求增加，如環景感測、道路偏移辨識、盲點偵測與車內應用(像是車內的2D或3D音響設備)等功能，將進一步擴大感測晶片的需求。

值得一提的是，相機模組的增加連帶提升影像數據資料大量增加，更牽動車用乙太網路(Ethernet AVB)的應用需求。何吉哲表示，目前汽車中的相機模組的需求大多是介於四顆相機鏡頭之間，未來相機鏡頭數量只會有增無減，照這樣的局勢看來必將需要有一個中介傳輸橋梁架起相機與車機的連接，而Ethernet AVB技術即是未來連結汽車應用發展的新趨勢(圖3)。

圖3 在影音娛樂系統大量資料的趨勢下，Ethernet AVB勢必成為未來車用連結的主要架構。

根據楊雅惠對Ethernet市場的觀察指出，因應越來越多車用娛樂系統的應用，許多車廠已開始布局Ethernet的架構。她認為Ethernet架構勢必將成為潮流，然而就目前狀況看來，Ethernet尚未普及化存有三個因素，一方面是因為Ethernet相較傳統CAN的架構，在成本上還是偏高，其之間價格的差異是以倍數計算；二方面在於Ethernet的制定尚未有明確的標準化定義，因此各大車廠大多屬於觀望狀態；最後以現階段來講，並非所有車種都需要大資料的傳輸，因此不一定需要Ethernet的架構；綜合上述的現況，Ethernet架構目前還是著重於高階車款應用。

何吉哲指出，瑞薩今年推出的R-Car T2即是因應Ethernet AVB趨勢推出的產品，有鑑於相機模組在ADAS應用機會越來越多，其顯示在儀表板或車子螢幕上面的訊號就必須透過Ethernet AVB的線連接起來，使得傳輸的資訊可在螢幕上面做運算。因此瑞薩在相機這端，推出R-Car T2來處理影像壓縮，而後利用Ethernet AVB傳輸資訊；該產品使得瑞薩R-Car系列元件更加完整，以滿足資訊娛樂、汽車儀表與ADAS等應用。

據了解，R-Car T2可支援多重標準，包括IEEE 802.1AS、IEEE 802.1Qav、IEEE 802.1Qat及IEEE 1722標準，並內建瑞薩自行開發的H.264編碼器，可提供低延遲壓縮並即時傳輸高畫質HD視訊(1,280×960)。視訊能在維持小於1毫秒(千分之一秒)的較低延遲下進行壓縮，並透過汽車系統的網路傳輸至多個系統(圖4)。

圖4 利用R-Car T2可提供低延遲壓縮即時提供高畫質視訊傳輸至多個車用系統。

據了解，瑞薩今年主力的車用微控制器(MCU)產品鎖定低階的R-Car E2X和R-Car E2系列，其主要市場來自於新興國家或中國，這些市場要求比較低價、基本功能應用，只須能夠顯示、播放多媒體即可；亦即該產品無法控制儀表板和多媒體，比較類似於一般傳統車機的單一功能。

事實上，瑞薩R-Car系列SoC針對不同層級的系統支援有不同解決方案。舉例來說，R-Car H2即是鎖定高階車款，提供ADAS、車用資訊娛樂(IVI)和汽車儀表板(Cluster)的三合一晶片。

據悉，R-Car H2這種三合一的晶片可以降低生產成本。何吉哲說明，過去傳統的汽車在儀表板、汽車音響和ADAS分別都需要各自獨立的晶片，若將這些晶片都整合在一起，對汽車廠商來講在設計上相對單純，而成本也相對降低。但不可諱言的是，這種整合性的晶片需要同時支援儀表板、汽車音響多媒體以及ADAS安全控制，將進一步墊高軟體設計的複雜度。

另一方面，針對新型的繪圖儀表板，何吉哲透露，現行汽車的儀表板大多都是指針方式顯示，而R-Car H2支援的是搭配全液晶螢幕的繪圖性儀表板，該儀表板打破過去機械結構的樣貌，以動畫圖像化的方式告知車子的狀態，也就是說繪圖式儀表板會以動畫的方式，提供即時行車資訊，如超速、導航、車子排檔訊息(圖5)。

圖5 繪圖運算技術的成熟催化新一代繪圖式儀表板的誕生。

何吉哲強調，對車子來說儀表板算是一個安全介面，車子所有狀況都必須呈現在汽車儀表板上，因此若儀表板提供的資訊不準確，假設駕駛行駛的時速是每秒110公里，但儀表板顯示為每秒100公里，有可能造成行車安全的疑慮。另一方面，新的繪圖儀表板也會增加影像處理的負擔，因此在R-Car H2的繪圖運算處理都是以硬體的設計方式加速運算效能。

不僅如此，考慮未來智慧汽車的應用和運算需求，64位元和H.265硬體加速器將是市場的主流；何吉哲表示，在最新一代的R-Car H3處理器的規格上會從32位元升級到64位元；他透露，目前R-Car H3的樣品已經出來，預計該產品有望於2017年年底至2018年之間正式進入量產。

另一方面，何吉哲認為雷達在汽車運用也會逐漸增加。一般的相機受限於天氣變化因素，如下雨天、起霧的時候，視線會變差甚至看不到路況，利用雷達感測技術，即便是在天氣狀況不良或者在黑夜中，都可掃描物體的面積以及物體與車身的距離，也因此雷達技術的衍生運用會越來越多。

楊雅惠進一步補充，目前市場上看到的應用都是以雷達感測的方式做安全防護，但是雷達還是有看不到的時候，所以必須加裝相機輔助，利用雷達與相機的整合強化感測的準確度，因此車子朝智慧化發展的下一步將會是感測器融合(Sensor Fusion)；簡言之，所謂的Sensor Fusion指的就是雷達加上相機的解決方案。

楊雅惠表示，英飛凌在雷達這塊領域已有大量產品導入設計(Design-in)，目前英飛凌雷達的解決方案都是針對系統提供相關產品，其含括MCU、電源供應(Power Supply)和接收器(Receiver)等完整解決方案。

搶攻汽車市場　高通車用晶片輪番上陣

看好車用市場龐大商機，高通(Qualcomm)也陸續推出汽車級處理器、LTE數據機、VIVE 802.11ac技術(QCA65x4 Wi-Fi)以及系統單晶片(SoC)的Atlas資訊娛樂系統單晶片和tuneX晶片的車用晶片組合產品，積極搶攻車用市場版圖。

高通指出，智慧汽車技術涵蓋遠程訊息通訊系統與連網高整合度解決方案、針對豐富資訊娛樂系統所需的高解析度圖像與多媒體技術、ADAS所需的機器智慧與感測器融合技術、GNSS定位技術、增進安全與駕駛便利的V2X通訊、電動車所需的無線充電技術等。

針對上述應用領域需求，高通進一步表示，在汽車級處理器部分該公司提供Snapdragon 820A與Snapdragon 602A；前者橫跨頂級至標準階層，其採用的模組化設計更使車輛資訊娛樂系統可透過硬體及軟體更新升級，後者則是首款高通技術公司汽車級資訊娛樂晶片組，為車內環境提供先進智慧型手機級的聯網、資訊娛樂、導航、音質與控制功能。

據了解，在LTE數據機的部分，高通發表Snapdragon X12 LTE、Snapdragon X5 LTE兩項產品，其中Snapdragon X12 LTE為Snapdragon系列的頂級數據機，可支援多項下一代功能，例如LTE Advanced載波聚合、非授權頻譜LTE(LTE-U)、LTE+Wi-Fi鏈路聚合；另外，Snapdragon X5 LTE則可支援4G LTE Advanced載波聚合的數據機，透過聚合兩條10MHz的LTE頻段，實現LTE Category 4最高150Mbit/s的下載速率。

另一方面，高通亦提供系統單晶片Atlas和tuneX晶片，該公司透露，Atlas資訊娛樂系統單晶片提供中層至標準層市場高度整合、符合成本效益、預先封裝的顯示器音源解決方案，將車載資訊娛樂、連網及定位功能整合在單一系統單晶片裡；而tuneX晶片為針腳相容的前端調節器晶片，結合軟硬體，為車用原始設備製造商(OEM)提供高度符合成本效益的軟體無線電解決方案(SDR)，為所有無線電標準提供絕佳無線射頻表現，包括AM/FM、高音質廣播(HD Radio)、數位音訊廣播(DAB)、數位版權管理(DRM)和T-DMB等，使OEM廠商不需再為各區域建置專屬硬體。

值得一提的是，從商機面和晶片商近期動向與規劃看來，半導體產業的整合有利於產業自身研發能力的提升，如高通技術公司併購的劍橋無線半導體(Cambridge Silicon Radio Limited, CSR)為高通增添更多車用技術資產。高通表示，前身為CSR的高通技術國際(Qualcomm Technologies International, QTIL)提供市場藍牙、Wi-Fi、音訊及GNSS定位技術解決方案，並透過提供穩定的系統及完整軟體支援，可降低物料清單成本、縮短上市時間、降低OEM廠商整體系統風險。

高通認為，汽車產業長期以來一直希望擁有一款規模彈性解決方案，可創造豐富的使用者體驗，並兼顧消費者在個人行動裝置所習慣的效能、連網及升級功能，包括即時雲端連網及導航、沉浸式4K圖像與影像顯示、軟硬體升級彈性、深度學習與遠端診斷能力，開創下一代的汽車安全性能。有鑑於此，該公司的Snapdragon 820透過整合優越的LTE雲端連網、異質運算、多媒體效能及具備機器學習能力的單晶片汽車級解決方案，以滿足上述應用需求。

整體而言，高通是以車聯網為核心拓展車載資通訊，並切入車輛控制應用領域；而NIVIDIA則朝向自動駕駛技術發展，其中包括提升運算效能的超級電腦、演算軟體、系統自主學習機制三大部分，透過增強圖形辨識與自我學習能力發展，以後端巨量資料庫不斷進行修正的過程提升辨識與判斷能力。

自駕車掀機器學習風　NVIDIA二代車用電腦添助力

自駕車的商機呼聲四起，加速開啟機器學習(Machine Learning)技術大門(圖6)。NVIDIA順勢搭上此脈動，推出第二代車用電腦Drive PX2，除了搭載兩顆新一代Tegra處理器外，更加碼嵌入兩顆Pascal架構的新一代獨立繪圖處理器(GPU)，全力搶食自動駕駛汽車市場大餅。

圖6 因應自駕車風潮，機器學習與人工智慧備受矚目。

圖7 NVIDIA技術行銷工程師張祐綸表示，自駕車的發展需要具備機器學習的能力與強大的運算效能，方能使車子自動即時認知、反應和處理可能發生的狀況。

NVIDIA技術行銷工程師張祐綸(圖7)表示，NVIDIA看準自動駕駛系統對於運算效能的需求，因而刻意加上兩顆Pascal架構的GPU，將該平台中AlexNet每秒可擷取的影像數提升至2,800張，提供機器學習的數學模型能夠有足夠的訓練(Training)，能使結果更接近理想的答案，這也是NVIDIA為什麼會將AlexNet用來當作參考指標的原因。

張祐綸進一步表示，過去人類要做到訓練機器是一件非常困難的事，這個過程需要考慮非常多的細節，藉由機器學習與深度學習的方式建立一個龐大的架構，再使用具備強大處理效能(Processing Power)的電腦自動處理各式各樣可能會遇到的情境，才能使車子在多變的路況中，具有即時認知、反應和處理可能發生的狀況。

據了解，NVIDIA在車用領域最主要是聚焦於前端(Front End)裝置的部分。張祐綸不諱言指出，現階段車用領域的前端裝置跨入機器學習領域較不恰當，他認為，任何東西都可以做機器學習，其主要差別在於效率問題，在效能的呈現上，一般的晶片廠商絕對不會比專門在做資料中心(Data Center)的公司強大。對NIVIDA來講，更重要的方向是如何部署深度學習，訓練出一個高效能(High Efficiency)與智慧的資料鏈路層(DLL)，換言之，即為建造出具備足夠處理效能的平台，使得自動駕駛電腦有足夠的能力分析。然而以現階段來說，需要多少的運算效能都還是個未知數。

另一方面，對於CPU是否可取代GPU的疑問，張祐綸表示，NVIDIA一直在不同領域提出「協同運算」的看法；他進一步指出，CPU採用的運算方式為序列式運算，其複雜的難度顯然高於GPU許多，然而針對應用領域的不同，像是影像運算的部分，GPU即可發揮出強大功效，GPU可利用平行運算的處理與CPU分工合作，協助CPU加速運算的過程。

值得一提的是，張祐綸強調，GPU與CPU最大的不同之處在於核心(Core)數的不同，目前市面上CPU最多可達16核心，但NVIDIA的上一代Driver PX的GPU核心數量約達2000核心。他透露，即便GPU亦可做到序列式運算，但卻需要花費更多的時間處理，因此GPU主要是以量取勝，可以將實際物理體積做的非常小，這也是NVIDIA在第二代車用電腦會外加兩顆GPU的主要原因。

看準潛力十足的ADAS和V2X通訊應用商機，國際各大晶片廠從四面八方紛紛祭出多功能的晶片解決方案，緊鑼密鼓的計畫在汽車產業領域搶奪一席之地。在這樣猛烈的攻勢之中，台灣半導體產業又該何去何從呢？

車用LED照明商機可期　台灣LED產業鏈撥雲見日

楊雅惠認為，台灣LED產業在LED市場上有一定的市占率，雖然主要是做後裝市場提供售後服務的部分，但經過長期累積的經驗，也具備基本的電子技術與核心知識，在這樣的條件之下是非常有機會打入車用市場。

楊雅惠表示，車用的LED照明是屬於車身的應用，主要是以車燈設計為取向，有助於節能減碳的效用，此外，還可達成車燈自動轉向的功能，相較於傳統車燈只能隨著車體轉向而移動車燈照明方向，較為智慧的車款LED照明可以在車子轉動的時候，將照明燈鎖定行駛的路線照明。換言之，真正智慧化的車燈會照明在駕駛者所要行駛的路線，做自動轉向的功能(圖8)。

圖8 車用的LED照明將成為台灣LED產業新的藍海市場。

楊雅惠透露，目前LED產品對整個汽車產業來講，LED照明整體物料清單(BOM)成本還是會比傳統的車燈還高，所以這種設計通常都會以高階車款接受度較高。她進一步表示，LED照明主要用於日間車燈與尾燈，大多為歐系車廠的接受度較高，例如奧迪的高階車款就是從日間行駛照明燈、前燈、尾燈都使用LED的解決方案。

顯而易見的，楊雅惠認為，車用LED照明勢必將是未來趨勢，若是可以在成本與LED產品的生命週期取得平衡，即可達到普及，將成為LED產業新的成長機會。台灣LED產業若可跳脫後裝市場的框架，盡早投入車用LED照明，可望能為台灣半導體開創新商機。

然而，投入車用LED照明最大的挑戰在於如何進入汽車產業的供應鏈。楊雅惠指出，在車用領域許多產品都須被認證、檢驗，若要進入前裝市場的領域，車廠勢必要求LED廠商的產品需要符合車規要求，這對LED廠商來說成本考量是一大問題。另一方面，汽車產業的供應有一定的機制存在，現行國際車廠大多仍採用大型國際品牌或當地品牌，因此台灣LED產業必須符合既有的機制，才有可能打進既有供應鏈體系。

楊雅惠不諱言，一般汽車成長率都已經趨近保守，因此現在汽車產業成長來源並非單靠車子本身的製造利潤，其主要成長動能是來自其他技術，例如ADAS和V2X通訊技術，在這樣的趨勢下，安全的考量也成為OEM廠商看重的關鍵要素。

根據楊雅惠觀察，一級車電供應商或個人對安全考量的要求尚未很高，但OEM車廠對安全的要求卻越來越多，主要原因在於未來網路連結將大幅增加，OEM廠商會有被駭客入侵的疑慮，因此現在很多車廠也慢慢開始在尋找跟安全相關的解決方案。

楊雅惠表示，英飛凌最大的利基就是有一個專門製作安全相關的晶片的部門，提供可信任平台模組(TPM)、健保卡、IC卡、電子護照等安全防護解決方案；因此可藉由汽車部門與安全部門跨部門的合作，一起整合安全機制到車用MCU之中，提供OEM廠商具有安全防護機制的MCU產品。