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10兆美元商機的無人車革命

【記者:詹子嫻】

無人車在產業界甚至是民眾心中,從未像現今一樣熱情澎湃,就連義大利帕爾馬大學研發的無人車VisLab,在2010年完成歐亞長征測試,從義大利開進上海世博會,也不像現在這般受到關注。現在,汽車產業甚至是科技產業最大、最有看頭的革命號角已經正式響起。

 

為什麼說這是最有看頭的盛宴?《數位時代》盤點投入自動駕駛的公司,至少就有九大領域、超過60家的業者分頭搶進(詳見p.50),包括網路公司Google旗下的Waymo、百度、車廠如Tesla、Toyota、IT公司蘋果、晶片巨頭NVIDIA,以及各種新創公司如Uber、Lyft、Zoox等全都就位,連剛落幕的美國消費性電子展(CES)彷彿也成了賣車展示中心,所有人談的脫不離自動駕駛及人工智慧。

車輛銷售成長有限,無人車前景看漲

而勇夫齊聚相中的就是重金,「過去很難用電腦協助汽車產業提升價值,但現在汽車也要有感知、推理能力,這是一個產值高達10兆美元的產業,遠比電腦產業大太多。」 NVIDIA創辦人黃仁勳一語道破。全球車輛產業一年大約銷售8,800多萬輛,每年增長率只有2到3%,加上共享經濟當道,千禧年世代對購車的興趣明顯下滑,讓產業維持溫和成長。不過,這個狀況正在改變,知名顧問公司麥肯錫指出,儘管全球汽車產業的銷售量沒有太大的成長,但分享式移動(shared mobility)、數據的連結、服務以及功能升級,將帶動汽車產業在2030年的市場規模提升30%,構成整體高達15兆美元的龐大商機。

 

商機從此而來,因為無人車是一個涉及眾多領域、技術複雜的體現。「要長眼睛,有腦袋,還要手腳靈活、會溝通。」車輛研究測試中心研究發展處協理陳良忠比喻,要做到無人車,就必須做到這四件事。首先,利用各種的感測技術、影像鏡頭,進行感測融合(Sensor Fushion),讓車子達到具有眼睛的功能。關於這個部分,產業已發展一段時間,像是利用超音波或毫米波雷達來倒車,但這對無人車還不足夠,因此Google的無人車利用了雷射雷達(LiDar),Mobileye也是以影像辨識技術領先而聞名。

 

有大腦,指的就是人工智慧。實際的道路上是由諸多複雜的情境構成,辨識物體後要能知道這是行人、哪種車、道路標示、號誌,電腦進而做出對應的安全駕駛決策,這全都得仰賴人工智慧,所以必須透過龐大的數據資料訓練機器,建立起模型。

 

對於人工智慧的期待還不止如此,Toyota資深副總裁卡特(Bob Carter)認為:我們知道人工智慧很重要,但人類優先更重要,因此我們會將重點放在駕駛與車的「關係」上,因此Toyota在CES上展示的概念車Concept愛i內建了一個取名為「Yui」的人工智慧,它會學習駕駛的生活風格、了解駕駛的情緒,「成為車主的夥伴(team mate)」。

 

正因人工智慧扮演著大腦的重要角色,才吸引眾多業者投入研究,不過儘管AlphaGo打敗了人類棋王,「但機器還是不會思考的,那只是算出機率。」研究自動駕駛技術的交大電子工程系教授郭峻因直言。因此要讓車子本身能像人類一樣應付馬路上各種突如其來的狀況,還有很大的研發空間,聽了知名車廠Renault-Nissan舉的例子就能了解,Renault-Nissan的自動駕駛技術是與NASA合作,在路上測試自駕車時,意外地遇到了施工,前方的施工人員指示駕駛可以穿越紅燈直行,但是自駕車卻不動了,因為系統的演算法設定是不准闖紅燈,這個對人類來說看似簡單的狀況,車子卻無法轉換思考。所以Renault-Nissan表示,光靠人工智慧還不夠,還要有專人協助,當有自駕車不能決定的狀況,可以發送訊號給後端雲端中心,專人將依照現況給車子最新的路線。

 

另外,會溝通這部分又包括兩個層面,一是與駕駛的溝通,另外則是車子與其他事物的溝通。在與駕駛的溝通方面,語音助理成了主要的一環,因此亞馬遜的Alexa、Google Assistant、微軟的Cortana成為大熱門,一線車廠紛紛將此技術導入車內。

 

微軟大中華區企業服務部首席技術長殷皓就表示,現在「辦公」的元素很少能放到車子裡,但未來人不做駕駛了,情況就會改變。這代表的是自動駕駛汽車將與生產力、工作相關的應用結合,微軟的Cortana語音助理就是一例,能跟行事曆整合,提醒你任何大小事。另外,當進入到完全自動駕駛的階段,方向盤可以收合起來,以桌子取代之,回覆Email、打開電腦做簡報都是被允許的,對一般員工來說或許不是件樂事,但恐怕也只能接受。

 

在與其他事物溝通方面,則要仰賴車聯網(IoV)技術,包括車對車(V2V)、車對號誌等基礎建設(V2I),車對雲端中心等,因此車輛必須擁有4G/5G以及通訊能力專屬短距通訊(DSRC)。有了眼睛、腦袋、會溝通,最後還要手腳靈活,指的就是高性能的運算能力。隨著半導體的製程演進,晶片縮小但運算能力持續增加,讓系統處理大量的影像、圖資資料、人工智慧運作得以效率提升。

 

要進入無人車時代除了得有相關技術配合,部分國家基於提升安全的原則,也制定相關法規,讓車輛循序地往智慧化駛去,例如美國運輸部(DOT)在去年底擬定草案,五年後所有新車都將強制配備防止撞車的V2V裝置。另外,日本國土交通省在去年通過新的汽車安全規定,放寬四輪以上汽車的電子後視鏡的安裝規定,而電子後視鏡則是利用攝影鏡頭與顯示系統來取代傳統的後視鏡,有助於減少死角。

 

更早一點,歐盟新車安全評鑑協會(Euro NCAP)也將自動緊急煞車(AEB)系統列為車款安全評比的測試項目,車廠為了提升消費者對品牌的信任度,無不跟進搭載AEB,而台灣也預計在2019年執行大車的AEB法規。

 

上述的V2V、AEB等功能都是無人車必備的功能,「商機大到事情做不完,每個人都有事做」工研院IEK智慧車輛與系統研究部研究經理石育賢生動地說,因此車輛產業正迎來生機蓬勃的氣氛。

走進無人車時代,可望為台灣點一盞燈?

正當所有產業巨擘、甚至是各國政府積極開放路測,準備擁抱這場無人車革命時,台灣的角色又是什麼?過去在傳統汽車供應鏈多以提供零組件,如車燈、輪胎相關、觸控面板,也有不少業者在多年前就布局資訊娛樂(Infotainment)車機,像是怡利、車王電、光寶科、華碩旗下的宇碩等,不過,相較於鄰近的國家如日本、南韓、中國,台灣缺乏自主車廠,練兵及銷售機會受限,無人車是否有機會成為台灣的下一盞明燈?

 

知名檢測認證機構德凱(DEKRA)東亞區總裁曾牧說:「很有機會,台灣汽車製造市場很小,但在IT世界很有力量,當業者轉向車聯網,台灣可以滿足需求。」因此德凱繼在林口成立物聯網實驗室後,又在去年底於新竹設立了車聯網實驗室。

 

提出類似看法的還有工研院IEK電子與系統研究組研究經理彭茂榮,他認為無人車一定是走電動化、聯網化,汽車電子的比例會持續增加。在2010年汽車電子在一台新車的成本約占35%,預估到了2030年將上看50%。同樣的,隨著汽車越來越智慧化,平均每台汽車的「半導體」含量金額也逐步增加,預估到了2018年會達到610美元。包括先進駕駛輔助(ADAS)系統、資通訊娛樂(Infotainment)系統與後裝(after market)產品等,台灣很有機會。

 

不過,彭茂榮也坦言,台灣科技零組件廠跟一線車廠的距離其實還滿遙遠,因為過去身處不同產業,加上像是晶片等零組件對車廠來說是相當上游,台灣業者應先爭取與車電系統大廠(Tier 1)合作,如BOSCH、DENSO。

 

另一個方向則是切不同的應用領域,剛接獲Google無人車無風扇電腦訂單的工業電腦商凌華,其亞太業務區總經理曾仁德就坦言:「在一般民用車,真的比較看不到機會。」不過,車輛市場不是只有一種車,以LiDar而大紅的Velodyne亞洲區總監翁煒表示,「無人車分兩種,高速跟慢速,慢速的像是滿足最後一哩,做小區或園區的無人巴士、接駁車,就很適合台灣發展。這市場比passenger car(民用車)還大。」

 

除了大型企業外,目前全球也有許多新創公司投入這個市場,一部分是從發展關鍵零組件下手,例如LiDar技術,Quanergy就是一個估值近16億美元的獨角獸,專攻研發固態LiDar,美國的Blackmore也獲得了350萬美元的投資,以色列新創公司Oryx Vision則是開發奈米天線感測技術。另一部分就是投入商用服務的無人車,像是小巴、計程車、甚至是卡車,都有不錯的表現,目前台灣投入無人車產業的新創數目不多,不過不少大學實驗室都在研發相關技術,有機會在日後發展成新創團隊。

 

台灣還缺什麼?

無人車是一場必須投資龐大資源的新世界,是一個得依賴跨界合作卻又相互競爭的戰場,對IT業者或汽車業者都不容易,Google雖將無人車研究切割為獨立公司Waymo,不過對於要生產出一輛「實體車」來說,Waymo卻有投資縮手的現象,轉為傾向以平台的方式與車廠合作,類似的還有蘋果,Titan計畫的原負責人扎德斯基(Steve Zadesky)離職後,就屢傳裁員、計畫喊卡等消息,同樣是從打造汽車變成為自駕車提供軟體技術支援。有鑒於資金需求和後勤汽車製造的複雜性,這些在人事跟資源上的縮編並非完全出人意料。

 

就連Google、蘋果等巨擘發展遇到了困難,台灣想要在這個領域爭取立足,就得必須審視不足之處,加以補強。分析機構IDC江芳韻直言:「人工智慧是台灣很大的弱點,無人車最關鍵的技術及核心是深度學習,進而發展成人工智慧,但要發展深度學習需要大量資料分析,所以大企業如Google、百度能做得很好,台灣有一些學術上的技術能量,但沒有資料可以分析。」

 

但是,目前台灣公部門對於無人車的反應顯得緩慢,就有業者私下透露,「原本政府有意列入5+2創新項目,可惜並未實現。」除了政府有意規劃以中興新村作為車聯網測試環境之外,無人車的場域或道路測試至今一直安靜無聲,因此現階段除了工研院、車輛研究測試中心等財團法人因自有園區,可以在區域內測試,其他人則無機會,這勢必也影響了生態圈的發展腳步。

 

無人車前景一片看好,不過,因涉及的技術複雜、配套的法律增修及都市規畫方案,要普及於市場需逐步演進,特別是無人車要如何給人安全及信賴感?涉及道德議題時該如何抉擇?這都是影響產業發展速度的因素,例如當意外發生,車輛必須選擇撞山/落海,或是撞上一位孩童,電腦系統該怎麼選?Toyota旗下的智慧研究機構(TRI)執行長普瑞特(Gill A. Pratt)就提出一個很好的問題:「怎樣的安全是足夠的安全?至今,沒有人有答案。」

 

這些超越技術層次的難題,將是所有人必須面對的。這一場革命已經鳴槍,向前奔跑已無法回頭,但是,無人車的下一階段是什麼?會如何演變?或許在你我等著準備享受它帶來的新體驗前,值得放慢腳步來思考。

 

*更多精彩內容請見《數位時代》273期

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