NQQegg wrote:
幾年前聽到自動駕駛...(恕刪)
朝Level 5等級邁進？BMW自動駕駛車將使用固態光達技術
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•2018年6月5日
•Junko Yoshida, EE Times首席國際特派記者
光達(LiDAR)技術正成為投資界和汽車產業的技術新寵。促成這一趨勢的原因有二：其一是光達技術尚未定型的發展前景；另一項因素在於廣泛認同「光達是自動駕駛計程車的必備技術之一」…
光達(LiDAR)技術正成為投資界和汽車產業的技術新寵。
促成這一趨勢的原因有二。其一是光達技術尚未最終定型的技術前景。市調公司Yole Développement技術和市場分析師Alexis Debray認為，光達技術「還沒發展成熟。我們目前正處於擁抱光達巨大變革的開始。」
另一項因素在於這一廣泛接受的概念：光達是自動駕駛計程車(robo-taxis)必備的技術。Yole指出，Waymo、Uber、Lyft、百度(Baidu)和賓士(Mercedes-Benz)等公司開始將「每台平均價值20萬美元的感測器(包括光達)整合到數百輛傳統汽車中」，以將其改裝為能夠在城市街道運轉的完全自動駕駛車。
媒體上充斥著關於光達應用的各種最新消息。但是這一類的報導通常並未分別討論在不同類型光達中所整合的各種技術。在Yole的協助下，《EE Times》詳細分析不同光達技術的優缺點、其市場潛力，以及成為投資目標焦點的光達供應商現況。
光達市場的主要參與者
Yole認為，光達主要根源於兩項技術——其一來自數位攝影，另一項是雷射測距儀。Debray指出，由於「將這兩種技術混合於產品中」，部份解釋了光達的複雜度和多樣性。
光達技術根源於數位攝影以及雷射測距儀（來源：Yole Développement）
廣義而言，汽車領域使用兩種類型的光達。「工業級」光達用於自動駕駛計程車。另一種Debray所謂的「車用級」光達，將被部署於大眾消費市場的自動駕駛車。工業級光達被定義為「具有24小時使用的耐用度、高靈敏度且高性能」。目前，由於光達主要作為工業/商業應用，成本並不是主要的問題。其價格十分昂貴。
相形之下，當涉及預計用於大眾市場車輛的車用級光達時，OEM將會從價格、尺寸到介面外觀等各方面開始斤斤計較。
根據不同的掃描技術途徑，Yole將光達劃分為五類：多通道巨集機械掃描(如Velodyne、Valeo等)；其它機械掃描(如Luminar、Panasonic等)；MEMS光達(如Leddar Tech、Innoviz、Pioneer等)；光學相控陣列雷達(如Quanergy、Robosense)；以及閃光(flash)光達(如Argo、Sense Photonics、Continental等)。
車用級光達供應商（來源：Yole Développement）
在各種光達設計中，巨集機械掃描是目前使用最多的技術。這些光達已經可用，而且也被設計於自動駕駛車中，目前正進行測試，準備應用於商業自動駕駛計程車業務。但這些光達確實還不完善。Debray說，「它們仍然很昂貴——必須花費數萬美元，而且體積很龐大。」
MEMS光達被認為是下一個最有潛力的技術。Debray解釋說，其性能與微機械光達一樣好，而且由於使用較少零件而可能進一步縮小尺寸且變得更便宜。今年4月，BMW宣佈計畫將Innvoiz的光達應用於其自動駕駛車。
Yole將使用光學相控陣列的光達(如Quanergy提供的產品)視為「在MEMS掃描器之後的下一步」。由於無需使用移動元件，因而可以做的更小、更便宜。
Continental和Xenomatix等公司提出了閃光光達，它能同時照亮整個場景，而無需使用移動元件。根據Debray觀察，閃光光達製作起來可能更簡單，但其感測範圍較MEMS光達更小些。
Yole並列舉了幾家提出不同解決方案的其他廠商，如Cepton和Luminar使用機械掃描技術、Neptec採用稜鏡。但Debray說，由於缺乏這些技術的細節，目前仍很難評估。
波長至關重要
目前，大多數的車用光達透過發射大約900nm波長的雷射發射脈衝，掃描周圍環境，並記錄反射光線，以建立映射汽車周圍環境的點雲(point cloud)。
根據美國和其它國家的雷射安全規則(限制雷射脈衝功率，因為它會傷害人眼)，要求光達的射程僅限於30至40公尺。這對於車輛在高速行駛時的安全停車距離來說太短。自動駕駛車必須在距離至少200公尺遠以前發現低反射率的物體，以便讓汽車有足夠的時間辨識危險並停車。
然而，最近幾家公司開始探索使用1,550nm波長，這使得他們可以使用更高的雷射功率，而不至於傷害視網膜。根據Debray，更高的功率能擴展長波光達的射程和解析度。他指出，Blackmore、Neptec、Aeye和Luminar等公司都開始使用1,550nm波長。
不過，Debray解釋，其中一個缺點是，使用1,550nm的光達所需的雷射和光電探測器並不像900nm那樣先進，因而限制了光達供應商的選擇。
脈衝與連續波
如果你使用各種掃描方法作為X軸來對光達進行分類，那麼用於在物體上投射光線的不同方法構成了Y軸。
當今大多數光達都使用稱為脈衝光達的直接(direct)光達。他們向目標發出一個光脈衝，並由返回光探測器的時間確認距離，Debray解釋道。
「連續波測距方法」是新出現的方法。有些公司開始使用符號波——或稱「正弦波」——而非脈衝波，據稱可為光達帶來更好的靈敏度。Debray指出，這是一種具有前景的技術，但它需要光的同調性。IFM和Benewake則正在研究相移方法。
同時，Blackmore和Oryx開始研究調頻測距方法。Debray說，它被描述為頻率調變連續波(Frequency Modulated Continuous wave；FMCW)，允許外差探測，「就像無線電中所使用的」，可帶來比直接檢測更高的靈敏度。
光達的未來
Debray認為，沒有任何一種技術突破能夠降低光達真正成為主流技術的門檻。他說，這一角力的關鍵在於光達開發者如何在不同的技術和市場需求之間取得均衡。
但還有一個更廣泛的問題值得考慮。在車用光達技術不斷發展的同時，先進駕駛輔助系統(ADAS)和自動駕駛車中所使用的其它感測器技術也在進步。例如，車用雷達的成像能力使用波束控制而變得越來越好。同樣地，結合AI的視覺處理器也在不斷完善中。這將有助於相機檢測和分類物件，使其更有效地理解3D空間。
總之，在汽車領域並沒有關於哪些感測器必須安裝在ADAS或自動駕駛車的協議。Debray說，「例如，特斯拉(Tesla)就不使用光達。」今年初發表的凱迪拉克(Cadillac)無人駕駛巡航系統Super Cruise也未使用光達。相反地，它在很大程度上依賴地圖。
另一方面，例如奧迪(Audi)使用Valeo的光達，而BMW剛剛宣佈計畫使用Innoviz光達。
除了已經安裝光達的自動駕駛計程車，大眾市場車輛的車用級光達市場規模將會有多大？隨著時間的進展，市場機會將逐漸縮小嗎？
Yole的Debray說，現在還無法做出任何結論。確定哪些技術將普遍用於自動駕駛車中，目前還為時過早。不過，他補充道，ADAS車輛和自動駕駛車「將需要感測器之間的冗餘」，才能發揮其潛力。
Yole估計，2017年，設計用於ADAS車輛的光達市場規模為1.07億美元，而用於自動駕駛車輛的光達則為2.2億美元。到2023年，ADAS的光達市場預計將達到17億美元，而自動駕駛車輛的光達市場約有35億美元。
值得注意的是：業界對於光達技術的投資步伐正在加快。許多新創企業、一線業者和OEM都在開發使用不同方法的光達，但這些方法並不一定能保證成功。Debray稱，每個人都在追求躋身「車用級光達技術市場一部份」的夢想。
據Yole估計，僅在過去兩年(2016-2017年)，「投資於光達公司的資本就超過了8億美元」。
在Yole的幫助下，本刊整理了過去15個月來取得超過500萬美元投資的光達公司名單(按字母順序排列)。
表1：過去15個月來獲500萬美元以上融資的LiDAR公司概況（製表：電子工程專輯）
(參考原文：Lidar Tech Today, Lidar Vendors Tomorrow，by Junko Yoshida)
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•2018年7月13日
•Junko Yoshida, EE Times首席國際特派記者
為何這麼多廠商爭相投入自動駕駛計程車市場？自動駕駛車輛業者能從前所未有的自動駕駛計程車業務中賺到多少錢？
一線汽車零組件供應商Bosch、車廠Daimler以及晶片供應商Nvidia日前宣布，將聯手打造自動駕駛計程車(robotaxi)，並準備在2019下半年於美國舊金山灣區(San Francisco Bay Area)進行車隊測試，與Waymo、GM (General Motors)的自駕車業務部門Cruise等競爭對手同台競技。
在超過20家自動駕駛業者、一線汽車零組件供應商與車廠之中，Waymo可以說是跑在最前面──該公司率先在去年於美國亞利桑納州鳳凰城的某些區域進行車上無人的自動駕駛車輛測試；Cruise自2016年在舊金山測試自駕車，但是車上配有安全駕駛員。
但說實在的，為何這麼多廠商爭相投入自動駕駛計程車市場？
市場研究機構IHS Markit的汽車產業首席分析師Egil Juliussen將自動駕駛計程車形容為「自動駕駛車輛的首個應用案例」，因為仍在起步階段的自動駕駛車輛更容易在一個地理圍欄內的區域行駛，而計程車這樣的業務「在車輛被派遣去接送乘客之前，就已經預知了旅程路線。」
讓自駕車在城市街道的固定路線上行駛相對較安全，自動駕駛計程車業務的規模也很容易擴大；一開始自駕車可以先在選定的區域內營運，然後再慢慢擴大生意版圖。
雖然在地理圍欄區域內營運自動駕駛計程車的話題到目前為止很少被討論，Juliussen認為這種方法能提供業者一個累積區域交通與駕駛行為經驗的機會：「他們可以收集即時資料並了解更多邊緣案例(edge cases)；」他指出，其他的好處包括提供消費者無人駕駛車輛的一手體驗，這可能有助於消除一般大眾對自駕車的恐懼。
更重要的是，根據Juliussen的說法，自動駕駛計程車對自駕車供應商來說，在經濟學上是合理的；越快投入無人駕駛車輛的叫車(ride-hailing)業務，自駕車供應商越快能開始獲得服務營收，同時還能累積軟體與營運資料。
各種移動方式的成本比較（來源：IHS Markit）
不過最大的問題是，自動駕駛車輛業者能從前所未有的自動駕駛計程車業務中賺到多少錢？
一年60億美元！？
Juliussen粗略估算，Waymo有機會達到一年60億美元的營收；舉例來說，假設Waymo每天有8萬輛無人駕駛車在路上跑，每輛車每天出勤50次，整個車隊每天的總出勤次數就是400萬次；而每次出勤以3英哩(約4.8公里)的平均距離計算，每英哩收費1.5美元。
在這樣的情境下，自動駕駛計程車對仍在努力改善自動駕駛系統的自駕車業者來說，是收入很不錯的生意。
Juliussen總結了自動駕駛計程車經濟學的三大優勢：首先，省最多的地方就是零駕駛成本；其次，大多數提供移動即服務(Mobility as a Service，MaaS)的無人駕駛車輛會是電動車(電池電動車-BEV)，「其營運成本會比內燃機引擎車輛(ICEV)低；」他指出，以一加侖汽油2.5美元來計算，BEV每英哩營運成本會比ICEV低50%以上，油價越高、BEV的營運成本優勢越大。
第三，Juliussen猜測MaaS無人駕駛車的每日營收可能更高，因為無人車的工作時數會比人類駕駛長，在載客需求較低的時段還能載貨；不過這類貨運服務可能會需要不同的車型。無論如何，除非自動駕駛計程車業者真的開始收費，該市場的真正規模還是很難猜。
Juliussen並非唯一認為自動駕駛計程車會成為自駕車幕後推手的人，自動駕駛技術顧問機構VSI Labs創辦人Phil Magney的觀察是：「我們認為自動駕駛計程車市場會是眾多車廠的目標，因為在2020年前夕，該市場就會開始在都市的地理圍欄區域內起飛。」
不過Madney感覺，相較於傳統車輛，自動駕駛計程車市場會有專為不同任務、駕駛週期設計的許多不同種類車輛：「在這種情境下，成本不會是問題，焦點則在於安全性與備援。」
Nvidia的車用業務資深總監Danny Shapiro則表示：「我認為自動駕駛計程車只會是眾多新興自動駕駛應用的其中之一；」Nvidia目前的370家合作夥伴中，只有25家正在做自動駕駛計程車，除了最近才公佈的Daimlar與Bosch，還包括Uber、Zoox、nuTonomy與Navya 。
Shapiro指出，在自駕車市場的不同應用領域中，會有不同程度的自動化駕駛；他表示目前駕駛員人力短缺的大卡車領域，被認為是一個重要的自駕車應用市場。
自動駕駛計程車會在何時、何地開始營運？
看來美國最有可能會是第一個出現Level 4無人駕駛車輛叫車服務的國家，IHS Markit估計時間點就落在2018~2019年；至於該類業務的快速成長期，會是在2020~2023年。於類似校園等環境營運、固定路線之Level 4貨運(van)服務，預期也會在差不多的時間點展開。
值得注意的是，IHS Markit並不預期「個人」自駕車在2022或2023年以前問世；而一開始該類車輛也只會被允許於批准營運無人駕駛叫車服務的城市中行駛；該機構估計，自動駕駛計程車市場最快要到2024年之後才會出現成長。
至於Level 5自駕車叫車服務，或是私家自駕車市場前景，IHS Markit仍不太有把握；Juliussen表示，該類車輛的問世時程仍「不確定」。換句話說，至少在未來十年，消費者還不太可能在自家擁有的自動駕駛車輛上工作或享受娛樂；而可能要等到2032甚至2045年，全自動駕駛車輛市場才會出現成長，無論是私家車或是叫車服務用車。
根據Juliussen的觀察，自駕車與MaaS的佈署會有非常不同的發展，取決現有的大眾運輸功能、自駕車主管機關法規嚴格程度，以及叫車服務業者的成功與否。
在他的定義，MaaS包括從共享汽車(car-sharing)、叫車，到共乘(ride-sharing/car-pooling)，以及其他交通工具的共享(例如單車、電動機車或貨運車)，也被稱為「交通即服務」(transportation-as-a-service，TaaS)；但MaaS還是比較常用，無論車輛是否有駕駛員。
在日本，固定路線的Level 4巴士以及叫車服務，將會在2020年的東京奧運期間開始營運；至於Level 4無人駕駛計程車，會是在2022年開始的下一個階段應用案例。
Juliussen認為，Level 4自動駕駛私家車會出現在2024年自動駕駛計程車獲得營運許可的歐洲城市；在中國市場，IHS Markit預期Level 4無人駕駛叫車服務，會是在2020年開始營運的第一個自駕車使用案例，同時在園區環境的Level 4固定路線貨運服務也會在同時間展開。
IHS Markit對自動駕駛車輛市場前景的看法比較務實，認為到2020年，自駕車只限於在地理圍欄區域內、固定路線行駛，而且是以提供叫車服務、採用電動車款的模式出現。該機構認為要到2025年之後，自駕車才能以多種路線行駛，而無論是提供叫車服務或是供個人使用，都會受到天候條件的限制。
MaaS市場煙硝四起
到了2030年代，Juliussen認為MaaS市場將會有大量無人駕駛MaaS、以路線為中心(route-centric)的無人駕駛MaaS，以及豪華無人駕駛MaaS等不同業務模式，戰火將會很激烈，有交通網路業者、車廠、大眾運輸業者，以及科技業者與新創公司等市場新手相互較勁；而大量無人駕駛MaaS會是主要服務業者的戰場，因為要讓每英哩價格夠低。
至於以路線為中心的無人駕駛MaaS價格會比大量無人駕駛MaaS的成本高，Juliussen表示這是因為這類生意競爭廠商較少、客戶也較少，每英哩服務成本更昂貴；例如固定路線營運的小型巴士或是貨車，大多數時間都不會是滿載，導致所需價格更高。
不過他也指出：「如果那些特定路線的MaaS有固定時間表，因此能在每一趟有更多使用者，也是有可能在價格上比大量無人駕駛MaaS更低；因此或許需要分成兩種類型，一個是有時間表的、一個是隨叫隨到。」而他認為以路線為中心的無人駕駛MaaS表現應該會好，因為軟體複雜性較低，很多這類服務也已經在園區環境中測試，是發展較早的使用情境。
2035年的無人駕駛MaaS市場預測 （來源：IHS Markit）
Juliussen估計，到2023年，美國的自動駕駛計程車每英哩平均價格會降到0.06美元，每輛MaaS自駕車的營收將成長到6萬美元；假設屆時營運中的自駕車為440萬輛，全美的MaaS營收會達到2,600億美元，淨利潤率約在15~30%。
所以現在你知道了，沒有司機的「小黃」這門生意，對很多投資者來說確實是一個不該錯過的賺錢商機。
編譯：Judith Cheng
(參考原文： Robotaxi Economics Decrypted，by Junko Yoshida)
健人就是腳勤
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•2018年7月12日
•Junko Yoshida, EE Times首席國際特派記者
Bosch與車廠Daimler日前宣佈選擇Nvidia的人工智慧(AI)平台來開發自動駕駛計程車，預計在2020年代初期大量生產...
德國一線汽車零組件供應商Bosch與車廠Daimler日前宣佈選擇Nvidia的人工智慧(AI)平台來開發自動駕駛計程車，預計在2020年代初期大量生產；此訊息連結了先前各自有所連結的夥伴關係與合作案，鞏固了一個三方聯盟。
Nvidia資深車用業務總監Danny Shapiro接受EE Times記者電話採訪時表示：「這並非交易案…像是Nvidia將供應晶片給Bosch、Bosch再供應模組給Daimler這樣的訊息，這是策略聯盟，其中的每家公司各自扮演不同的角色。」
具體來說，兩家德國公司──Bosch與Daimler──將加入佈署Nvidia之Drive Pegasus平台的行列，以開發「生成車輛駕駛演算法的機器學習方法；」Bosch表示，Nvidia將提供的Drive Pegasus平台，包括「高性能車用AI處理器以及系統軟體。」
這個三方聯盟的目標是催生在都會道路行駛的高度自動駕駛車輛，將自動駕駛計程車(robotaxi)導入城市。對此技術顧問機構VSI Labs創辦人Phil Magney接受EE Times訪問表示：「我們已經知道Bosch、Daimler與Nvidia之間的連結好一段時間，現在是正式公開其架構將採用Nvidia的Pegasus平台，而Bosch會是一線供應商。」
Magney指出，有一些自動駕駛計程車業者已經宣佈採用Pegasus平台的計畫，而Bosch-Daimler-Nvidia的宣佈，是「第一個車廠與一線汽車零組件供應商聯盟有明確的計畫，要以Drive Pegasus架構來設計自動駕駛計程車。」
那Daimler與Xilinx的合作咧？
根據先前的報導，Daimler與Xilinx也在合作開發AI解決方案，但兩家公司並沒有透露其中細節。Magney猜測，這應該是Daimler的兩個不同專案，「就像很多車廠，他們在自動駕駛技術開發上會至少有兩個不同的專案同時進行，其中一個是用於大量生產的自動化駕駛技術(L2/L3)，其他的就是無然駕駛計程車可用的自動駕駛技術(L4以上)。」
「有可能是Nvidia平台用於Daimler的自動駕駛計程車專案，而Xilinx的方案則會被用於ADAS或是加強版功能(L2以上)的開發專案；」他進一步指出：「此外，Xilinx與Nvidia方案也不一定相互排斥，一套自動駕駛堆疊(stack)會有多個執行緒以因應不同的任務，有些事情會更適合GPU架構，其他的則可能更適合以FPGA來處理。」
自駕車的ECU網路
Bosch是感測器與車用零組件的領導供應商，該公司從去年開始採用Nvidia的Xavier晶片原型開發AI自動駕駛模組，兩家公司之間的合作是在2017年3月公佈。Bosch根據自家為自動駕駛車輛開發感測器處理單元的經驗，估計在城市道路使用的自動駕駛系統ECU網路，必須要能達到「每秒數百兆(hundreds of trillions)次運作」的性能。
Nvidia的Xavier晶片（來源：Nvidia）
在融合由雷達、視訊攝影機、光達(lidar)以及超音波感測器所收集/傳輸的資料時，ECU網路預期要能做所有的事情，包括資訊評估(如物體偵測與地圖定位)到規劃車輛行駛路線，而Bosch認為這些要在「僅20毫秒(millisecond)之內」做到。
當然，ECU必須處理的感測器資料會非常龐大，光是一個視訊攝影機，例如Bosch的立體視訊攝影機，行駛一公里就能產生100GB的資料；ECU網路得快速處理組合資料的壓力也非常大，因為安全性取決於處理速度。Bosch表示，這是該公司與Daimler選擇Nvidia的部分原因之一，因為他們相信Drive Pegasus平台能跟上他們指定的運算性能。
Pegasus平台有什麼？
假如大量運算性能是在幾毫秒內同時執行多個複雜演算法的必備條件，那麼哪種硬體是不可少的？Nvidia的Pegasus平台是一個選項，該平台內含兩顆Xavier SoC，還有兩顆即將發表的「下一代GPU」，能提供320TOPS (trillions of operations per second)的運算性能。
Nvidia的Shapiro強調：「Pegasus能提供最具省電效能的解決方案；」不過在被問到該平台內部的新GPU時還是三緘其口，表示該公司還沒發表。他還強調，Nvidia「從一開始」就將安全性設計納入了Xaiver，涵蓋硬體到軟體堆疊，專注於「能打造如預期執行、可靠且支援備份的」工具與方法。
此外，Shapiro指出Nvidia還請了一家德國的標準驗證業者TUV SUD，為Xavier執行安全性概念的評估；他表示，TUV SUD的評估結果指出，Xavier的架構適合自動駕駛應用，並突顯了Nvidia實現安全自動駕駛的承諾。
AI自動駕駛車的難解習題
然而還有一個揮之不去的問題是，我們能信任AI在現實世界執行駕駛任務時會做正確的事嗎？驗證AI車輛的困難度，仍然是眾多安全專家的難解習題。在這方面，Mobileye提出了名為「責任歸屬安全」(responsibility-sensitive safety，RSS)模型，在該模型下，他們準備推出一套決定論系統，以補償「概率性的AI系統」。
Nvidia是否有支持RSS的規劃？對此Shapiro表示：「這需要從長計議；」而他指出，目前「我們正打算要在系統中導入制衡(checks and balances)機制──很可能會類似一種「檢查者/執行者(checker/doer)」的方法。」
編譯：Judith Cheng
(參考原文： Bosch, Daimler, Nvidia Seal Robotaxi Pact，by Junko Yoshida)
健人就是腳勤
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幾年前聽到自動駕駛...(恕刪)
特斯拉全自動駕駛上路？ 還有得等…
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•2018年10月31日
•Junko Yoshida, EE Times首席國際特派記者
特斯拉開始銷售全自動駕駛選項已經兩年多了。Musk是不是對於升級全自動駕駛過於樂觀了？或者他十分清楚他的「信徒」們都願意追隨他所擘劃的藍圖走下去…
不久前，特斯拉(Tesla)悄悄地從官網上撤下了Model 3、Model S和Model X等車款的「全自動駕駛」(full self-driving；FSD)選項。特斯拉宣佈，或者，更準確地說是該公司執行長Elon Musk在Tweeter上澄清，FSD這一描述「引起了太多紛擾」，因而被下架。
事實上，特斯拉開賣「全自動駕駛」這個概念已經兩年多了，並向客戶收取 3,000-5,000 美元的所謂FSD升級費用。雖然下架了這個選項，但特斯拉並沒有退款的打算。但這確實有傷公司形象，在許多人眼中，特斯拉的這種行為可以算的上是「欺詐」了。
Elon Musk
直到最近，「全自動駕駛」選項下架前，特斯拉官網還一直在宣傳這一功能：「你只需要坐進車裡，然後告訴它目的地。你的特斯拉將會自動找到最佳路線、導航車輛行駛於城市街道(即使是沒有標線的道路)，並參考交通號誌、暫停號誌以便管理複雜的十字路口和迂迴道路，以及因應車輛密集且高速行駛的高速公路。」
VSI Labs 創辦人兼負責人Phil Magney曾經表示：「特斯拉開賣所謂的全自動駕駛選項已經兩年多了，不過掏錢升級的客戶們卻什麼都沒等到。Musk總是暗示這項功能一兩年後就會上線，但現在特斯拉離兩年前預期的這個目標恐怕還有一段距離。」
因此，接下來的問題是，「對於升級全自動駕駛的時間表，Musk是不是過於樂觀了？」
然而，我知道科技產業中許多人都認為特斯拉是一家全然不同的汽車製造商，擁有龐大的客戶基礎。Musk可能十分清楚他的「信徒」們雖然對這個「未來願景」感到困惑，但他們都願意追隨他所擘劃的藍圖走下去，即使這次「長征」需要兩年或更久的時間。
在最近的媒體報導中，特斯拉的一位客戶將FSD選項比喻為群眾募資計劃，他們對於該計劃背後的概念感到興奮，願意花幾千美元支持Musk這項計劃最後取得成功。當然，他們也理解並接受這項計劃存在風險，而且最終產品可能延期甚至永久跳票。
看到這裡，恐怕全世界的汽車OEM應該都是一副羡慕嫉妒的表情，誰不想擁有特斯拉的好運氣。
除了被粉絲追捧，特斯拉在工程師圈子裡也是神一般的存在。一位不願透露姓名的車界資深人士就表示：「特斯拉可不是一家大型 OEM 廠商。」這就意味著，相較於其他老牌汽車製造商，特斯拉可承擔不起同時最佳化兩套平台——一套專供先進駕駛輔助系統(ADAS)，另一套服務全自動駕駛。向客戶收取數千美元的全自動駕駛升級費用肯定是特斯拉的商業決策，他認為，「花費這筆財力以致力於未來車輛的研發。」
奇怪的是，這種邏輯對我來說很有意義。
雖然有點強詞奪理，但這套邏輯還是說得通的。不過，我忍不住想知道為什麼何大家都乖乖進了Musk的「圈套」。
但事情就是這樣：身為科技產業從業人員的《EE Times》讀者中，是否有人相信特斯拉汽車擁有強大的馬力(處理能力)、冗餘和感測器，能夠透過無線OTA軟體更新實現FSD？
Linley Group資深分析師Mike Demler指出，「自從[Musk]在2016年開始畫出這個大餅後，我一直深感懷疑。」
Demler說，「從Musk的聲明來看，他恐怕自己都不理解FSD到底是什麼意思。」
Demler強調，「熟悉自動駕駛的人都知道，特斯拉的技術根本無法實現『全自動駕駛』，而且應該說現在還沒有車子擁有全自動駕駛(如Level 5)的能力。在發生第一起致死意外後，特斯拉的車輛硬體開始從Mobileye EyeQ 3換成了Nvidia硬體，接下來甚至可能直接用上自主設計的SoC。」
Demler補充道：「事實上，早期的Autopilot系統都是為Level 2而設計的，Musk敢畫那麼大的餅也是讓人難以置信。我懷疑特斯拉的新晶片也就是支援一部份Level 3功能，如同Audi Traffic Jam Assist以及Cadillac Super Cruise。」
我們吃透ADAS系統了嗎？
眾所周知，自動駕駛車需要的處理能力相當龐大，但問題並不僅止於此。因為所有感測器技術供應商都很清楚，我們現在連ADAS都沒吃透，更別說是全自動駕駛車了。
美商亞德諾(Analog Devices Inc.；ADI)自主交通運輸與安全部門副總裁Chris Jacobs指出，全自動駕駛的門檻依然非常高，其中最重要的就是明顯缺乏適用於高度自動駕駛車(HAV)的相關立法及其相關保險政策，而且這兩大問題現在根本還沒有解決方案。不過，同樣重要的還有感測器，它必須擁有更高的解析度以及有更棒的演算法輔助。
Jacobs說：「如今的ADAS系統更像是一套警報系統。但即使到了Level 3，我們依然有很長的路要走。」
值得一提的是，許多車型搭載的雷達依然相當「原始」，它們提供的探測範圍和解析度都不及格。
Jacobs對於新一代的「成像雷達」寄予厚望，他並稱其為「真正有用的東西」。他希望這種成像雷達能扮演關鍵角色，不過，預計要到2020年的車款(Level 2和Level 3)以及Level 4自動駕駛計程車出現後，這種產品才可能普及。
至於光達(Lidar)，他表示這種感測器在達到「車用級性能、價格和耐用度前還有很長的路要走」。不過，他也相信光達未來將會扮演獨一無二的角色。
想像你在夜晚你以每小時200英哩的速度在德國不限速高速公路上狂奔，突然前方出現了一條卡車輪胎，這時自動駕駛車就得仰賴光達在超低反射率和距離下發現目標，攝像影機和雷達可承擔不了這個任務。Jacobs說：「恐怕要到2025年之後光達才能釋放真正的潛力。」不過，他也認光達其實是全自動駕駛汽車的必要條件。
感測系統中的另一個關鍵元件是「慣性測量裝置」(IMU)。在Jacobs看來，IMU正是「無名英雄」，高性能IMU對於推算定位應用和導航至關重要。針對自動駕駛車上，IMU扮演著穩定的角色。Jacobs解釋，當車輛駛入隧道時，攝影機必須因應不同的光照條件，因而會變得不穩定；此外，當雷達波在隧道內壁上也會發生跳躍反彈的現象。
Musk曾經說：「自動駕駛車並不需要光達。」但大多數專家都不同意他的看法。Demler 表示，「我曾經在Palo Alto看過特斯拉的秘密產品，它的頂部裝了Velodyne的光達。」
特斯拉將會面對集體訴訟？
Magney 指出，「特斯拉從未透露是否退還過去兩年來客戶交的錢，畢竟特斯拉並未放棄FSD的研發，也許未來某一天付費的用戶真的能收到OTA推送。」不過，它跳票的次數實在是太多了。
Magney懷疑，「也許特斯拉正擔心付費FSD的客戶來個集體訴訟，況且未來政府也可能對特斯拉銷售未來服務的行為進行質詢。無論特斯拉的動機如何，從官網撤下FSD選項證明這項功能並不會太快實現。」
在汽車專家看來，特斯拉如果不能升級車輛硬體，根本無法實現全自動駕駛。當然，沒人會質疑特斯拉最終帶來FSD的能力，但也沒人敢斷定，Musk要燒掉多少錢才能實現這個目標。
Demler表示：「在Autopilot問題不斷的情況下，我希望Musk身邊的智囊團能告訴他別再吹噓全自動駕駛功能了。也許他們會說我們應該等到擁有自家晶片時，但這個決定可能已經完全沒有關係了。畢竟已經有多起針對Autopilot的訴訟，特斯拉可不想被無休止的訴訟消耗精力。」
可以肯定的是，在官網下架FSD選項並不表示特斯拉會中止這項計劃。
Magney說，「雖然負面新聞不斷，但特斯拉肯定會繼續升級增強版Autopilot的功能。特斯拉最近推了V9，這比我想像中要快得多。雖然從技術上來說它不太符合SAE的Level 3定義，但有些功能確實已經相當強大。」
新的演算法和增強版安全功能是V9軟體升級的亮點。Magney 說：「例如，特斯拉現在提供了更好的盲點偵測功能。我不希望特斯拉降低Autopilot升級的頻率…約每六週升級一次，而V9版本絕對是Autopilot至今最重要的升級。」
沒人能說出特斯拉自行開發的SoC與全自動駕駛功能之間的直接關係。在Magney看來，這顆SoC(其實就是AI加速器)可能是支援特斯拉全自動駕駛功能的必備晶片。不過，全自動駕駛功能最快也要等到HW 3.0發佈後才能上線。
Magney補充說：「我還相信特斯拉會融入基於地圖的定位功能，以提升增強版自動駕駛和全自動駕駛的安全和性能。更重要的是，增加高解析地圖將有助於實現更多先進功能，如AP V9提供的Drive-on-Nav。」
同時，Demler還指出，「我已經見過太多對Level 4/5何時落地的理性推測了，但這並不至於阻礙各家公司的自動駕駛車研發進度。」
Demler強調，「近期還有一個最重要的趨勢是業界合作夥之間的合縱連橫，例如本田與通用的合作(Honda-GM Cruise)、豐田牽手Uber (Toyota-Uber)等。」然而，這也意味著特斯拉想獨自走向全自動駕駛會有多困難。
儘管特斯拉撤下官網訂購頁面上的FSD選項，Demler發現還是可以找到這樣的一段宣傳文字：
「我們很高興地宣佈，今天之後在特斯拉工廠中生產的所有車型——包括 Model 3，都將擁有支援全自動駕駛的硬體，其安全等級比人類駕駛更高得多。車上搭載的8顆攝影機能提供360度視角，測距更高達250公尺。同時，12顆最新升級的超音波感測器將會輔助視覺系統，將車輛探測物體的距離提升一倍。此外，擁有更強處理能力的前置雷達可提供額外資料，在大雨、起霧、沙塵等惡劣天氣中確保行車安全。」
特斯拉是否也該悄悄地移除這段宣傳文字了？
(參考原文：Fully Autonomous Tesla? Not So Fast，by Junko Yoshida)
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NQQegg wrote:
[科學新知][自駕...(恕刪)
Volvo 宣布與 Luminar 公司所合作開發的 LiDAR 技術，遙感距離可達 250 公尺之遠
Volvo與Google攜手研發全新操作系統
https://news.u-car.com.tw/article/44497/Volvo%E8%88%87Google%E6%94%9C%E6%89%8B%E7%A0%94%E7%99%BC%E5%85%A8%E6%96%B0%E6%93%8D%E4%BD%9C%E7%B3%BB%E7%B5%B1%EF%BC%8C%E6%9C%AA%E4%BE%86%E8%BB%8A%E4%B8%BB%E4%B9%9F%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E5%9C%A8%E5%AE%B6%E6%9B%B4%E6%96%B0%E5%8D%87%E7%B4%9A%EF%BC%9F?utm_source=news&utm_medium=list&utm_name=page_1&utm_content=title
Volvo 在 2018 洛杉磯車展攤位上，出人意料之外的並未展出任何新車作品，取而代之的是展示最新 LiDAR 科技，LiDAR 科技的運用近年來已經是各大品牌研發重要方向之一，而 Volvo 藉由展示最新 LiDAR 科技，來預告自家在自動駕駛科技上的進展；除了 LiDAR 科技之外，Volvo 也傳出正與 Google 合作研發，將打造以 Android 平臺為基礎的全新 APP 應用系統，預計在 2020 年就會登場。
雖然 Volvo 近年來較少在國際車展上進行產品首演，不過，在 2018 年洛杉磯車展上，Volvo 卻反其道而行，並不展示汽車新作，而是展示了與 Luminar 公司共同開發中的 LiDAR 系統，LiDAR 乃是 Light Detection and Ranging 光學雷達的簡稱，乃是一種藉由光學來遙測感應的技術，雖然尚未普及運用在汽車產業上，但其擁有較雷達更遠的遙感距離，乃是未來科技發展的重要技術之一；而根據 Volvo 所宣布，其與 Luminar 公司所合作開發的 LiDAR 技術，遙感距離可達 250 公尺之遠。
藉由達 250 公尺的遙測感應距離，自動駕駛系統能夠更準確偵測前方道路狀況與人車資訊。
當然，如果只是遙測感應到 250 公尺之遠，那說穿了也不過就是出色的望遠功能，重點在於能夠與系統做出結合，Volvo 表示，LiDAR 技術乃是自動駕駛科技發展中，重要的一項環節，系統能夠清楚偵測感應到 250 公尺遠的人、車、物體等，其中最重要的就是能夠偵測「人」的輪廓，如此一來就能夠提供系統優先預測並進行調整，也就是自動駕駛系統能夠更準確的運行。
除了 LiDAR 技術的展示之外，根據外媒報導指出，Volvo 在洛杉磯車展上透露，其正與 Google 合作研發全新系統，這套以 Android 平臺為基礎所打造的系統，預計將會是以 APP 應用程式的方式呈現，目前尚未有更進一步的資訊，僅推估約莫會在 2020 年登場；值得留意的，是現行 Volvo 車載平臺其實已經支援 Apple CarPlay 以及 Android Auto，也就是說這套全新研發系統，應當不會僅是顯示 Google Map、播放網路音樂等功能。
Volvo 與 Google 攜手研發的全新系統，預計應當會有著更豐富的功能，很可能會比照 Tesla 的系統，能夠直接雲端串聯、並進行車輛軟韌體更新等功能。
外媒推測，這套全新系統很可能會與 Tesla 的系統相仿，也就是將比照電子產品一般，能夠直接為車輛進行升級、串聯雲端資訊、軟韌體更新等，這樣的發展似乎與 Volvo 近年來積極推廣網路商城更為相近，不過，更進一步資訊仍有待原廠釋出更多資訊。在集團共享的概念下，未來這套全新系統應當不會僅出現在 Volvo 產品上，很可能也會運用在 Polestar，甚至於母集團的吉利汽車、Lynk & Co.等品牌中。
健人就是腳勤
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https://udn.com/news/story/7087/4228986
2019-12-16 11:43楊又肇
Intel宣布推出僅手掌般大小的RealSense L515光達，透過更小體積設計與光達運作特性，讓智慧車輛、自駕車，或是機器人能以更快速率建構周圍3D影像，進而判斷是否需要停下，或是繞道而行。
傳統光達設計，多半因為體型龐大而讓佔用空間增加，應用在車輛上就會產生明顯突兀感，甚至造價相對較高。
而Intel此次推出的RealSense L515光達，則是藉由微型電機系統設計，讓光達能以功率相對較低的雷射光進行場景掃描，整體功率僅為3.5W，同時佔用體積也相對縮減，直徑為6.1公分，厚度則是2.6公分，實際重量僅為100公克。
此外，RealSense L515光達還整合動態加速感應器、陀螺儀，以及一組RGB攝影鏡頭，強調在生產過程完成校準後，即可無需再做調整。
相比一般光達設計，雖然RealSense L515光達對應工作距離縮減至0.25公尺至9公尺左右，仍可對應每秒識別2300萬個解析度為1024 x 768的景深影像，並且可在4毫秒產生反應，將能廣泛地應用在機器人環境感知、手勢互動判斷等需求，或是作為智慧車輛及自駕車運作輔助使用。
右為光達實際感測影像
健人就是腳勤
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https://www.eettaiwan.com/20201221nt31-lidar-market-promising-but-caution-needed/?utm_source=EETT%20Article%20Alert&utm_medium=Email&utm_campaign=2020-12-22
整體看來，LiDAR市場格局正在轉變：產品價格逐漸下降，而且此趨勢在未來幾年將持續，這將有助於促進LiDAR在新車款的導入。而分析師認為，多元化應用應該被鼓勵...
光達(LiDAR)因其360°的全視野而被許多自動駕駛車輛開發商青睞，被用於構建車輛周圍環境的3D地圖，但大規模部署仍充滿新的挑戰和壓力。
車用LiDAR的起源可以追溯至美國國防部高等研究計畫署(DARPA)發起的挑戰賽(Grand Challenge)，那是一場旨在促進全自動地面車輛發展的自駕車競賽，LiDAR在2005年的第二屆比賽中嶄露頭角。兩年後，完成比賽的六輛車中有五輛都配備了車頂LiDAR裝置。從那時候起，LiDAR創新進展迅速；根據法國市場研究機構Yole Développement的預測，未來五年內汽車應用將成為該技術的主要推動力。
Yole技術和市場分析師Alexis Debray表示：「先進駕駛輔助系統(ADAS)應用的LiDAR市場將達到114%的年成長率，從2019年的1,900萬美元擴張至2025年的17億美元規模。」(如圖1) 不過儘管對LiDAR市場的期望如此之高，仍有亟需大膽行動才能克服的障礙。
為工業4.0設計軟體可配置系統
圖1：2019~2025年不同應用的LiDAR市場預測。
(圖片來源：Yole Développement)
價格下滑但銷售量仍偏低
過去LiDAR系統過於昂貴，無法應用於大眾車款，但現在這個趨勢正在逆轉──各家LiDAR製造商們訂定了積極的策略，使其價格在過去三年內有了大幅度的下滑。
2019年，美國矽谷業者Luminar發表了價格不到1,000美元的LiDAR解決方案；而2005年首推即時3D LiDAR的另一家美國矽谷公司Velodyne，則計畫在2024年將平均售價從2017年的1萬7,900美元降至600美元。中國LiDAR製造商的價格通常是其他公司的五分之一，他們已經開始生產低於1,000美元的產品，而且正在攻佔更大的市場版圖。
但是，價格下降並不一定意味著銷售量增加；到目前為止，整體LiDAR銷售量並未見顯著成長，大規模採用尚未發生。
「LiDAR必須滿足市場需求，」Debray表示：「在包括製造和物流的工業應用市場中，朝自動化發展的趨勢非常明顯，LiDAR在其中發揮關鍵作用。但在車用領域，與平均價格80美元的ADAS攝影機相比，在車用感測器上花600美元的成本仍然太過高昂。因此，現在已經出現了用於短程車輛應用的LiDAR，價格大約為100美元。」
Debray表示，儘管Velodyne的計畫存在一定風險，但「事情需要有所改變；降低價格對車用和工業市場來說是有必要的。」
協同開發與壓力俱增
Yole追蹤研究了多個LiDAR製造商與車廠之間的合作專案，預測到2025年，將有3.2%的私家車會整合LiDAR裝置。
Audi和法國汽車零組件大廠Valeo從2017年就開始合作，將後者的SCALA LiDAR整合到Audi A8車款；而現在其他Audi車款也配備了Valeo的LiDAR，如A6、A7、Q7和Q8。Valeo與另一家汽車大廠Mercedes也有合作，最近剛發佈的Benz S-Class車款即採用了Valeo的第二代LiDAR SCALA 2。
其他合作項目還包括以色列業者Innoviz與BMW、Luminar與Volvo、Velodyne與Hyundai，以及德國業者Ibeo與長城汽車。另一位Yole技術和市場分析師Pierrick Boulay表示：「這只是剛開始，預期未來會出現更多的合作夥伴關係。」
產業的整併正在進行，除了LiDAR製造商、一階汽車電子零組件供應商(Tier 1)和車廠之間的合作，Tier 1還收購LiDAR業者。如Continental於2016年收購了Advanced Scientific Concepts的子公司ASCar，美國的自動駕駛車輛新創公司Aurora Innovation於2019年收購了Blackmore。
還有一些半導體零組件業者也參與了收購，如2018年安森美(On Semiconductor)收購了SensL Technologies；另外Luminar則收購了Black Forest Engineering。
圖2：ADAS LiDAR發展藍圖。
(圖片來源：Yole Développement)
不過Debray也提出警告，指出：「是因為何種技術將勝出有太多不確定性，以及對未來市場規模的預期觸發了以上眾多收購行為。」
全球汽車產業確實面臨越來越大的壓力。連網、自動駕駛、車輛共享和電氣化(簡稱CASE)相關技術的導入，為汽車業者帶來了一系列新選項，每家公司都需要決定一個正確的方向，以優先因應客戶的偏好與需求。
Boulay表示：「目前正在推動汽車產業發展的兩個主要趨勢分別是電氣化和自動駕駛；」自2009年以來，歐盟立法規定新車款必須遵守強制性排放量目標──到2025年車輛的平均二氧化碳排放必須降低15%，到2030年必須降37.5%；轉化為具體數值，即2021年的目標碳排放值為95g/km，2025年的目標值為81g/km。
Boulay認為：「車輛電氣化需要時間以及大量研發，這可能會讓許多車廠延遲或減少一些自動駕駛開發專案。」
需要注意的是，LiDAR並不是唯一種正在改進的感測器技術。Boulay指出，雷達(radar)也正朝著超高解析度的方向發展，還有熱像儀(thermal cameras)可能會加入市場競爭；「LiDAR現在仍然很昂貴，其價格是攝影機或雷達的十倍以上，而如果車廠可以找到與LiDAR具備類似性能、價格卻更便宜的解決方案，他們一定會採用。」
有部分車廠還完全不採用LiDAR，押注於感測器搭配以人工智慧為基礎之運算技術的結合，以實現高階自動駕駛車輛。其中最「高調」的就是特斯拉(Tesla)──該公司執行長Elon Musk在2019年4月的首場Autonomy Day活動中甚至說，「阿呆才用LiDAR，這種貴森森的感測器完全沒必要。」
Boulay坦承，Tesla的做法的確值得關注；「他們以車輛周圍放置的攝影機為基礎，用一種『偽LiDAR』(pseudo-LiDAR)方法生成精確的車輛環景3D影像；」 AI運算被用於分析車道標線、預測其他車輛行為。「它不僅分析影像，還分析影像中的個別像素，以預測每個像素的深度；」 Boulay補充，日本車廠豐田(Toyota)也正在研究類似的方法。
毫無疑問，Musk是一位有影響力的思想家，他的言論可能會對整個產業帶來影響。Tesla的Model S是第一款具備自動駕駛功能的汽車，Boulay將Tesla的Autopilot形容為「邁向自動駕駛的一大步；」但也指出：「自該功能問世以來，誤用導致多起交通事故發生。駕駛人過於依賴這種ADAS系統了。」
2018年，美國發生Uber自駕車撞死行人的意外，「這確實讓車廠與Tier 1、Tier 2供應商警醒，」Boulay表示：他們意識到，實現自動駕駛將會比預期要複雜得多，並且需要「數十年時間才能達成真正的自動駕駛。」
不過Debray也指出，Musk並非在所有應用中都反對採用LiDAR──Musk的另一家公司SpaceX，就在其Dragon和Crew Dragon太空飛行器中採用了DragonEye LiDAR。但Debray也藉此想對Musk提出質疑：「為什麼地球上的大眾不能享受跟太空人同等級的安全性？」
市場在轉變，應用案例仍然有限
目前的LiDAR市場由兩家傳統的遙測(topography)解決方案供應商Trimble和Hexagon主導。由於擁有特定的技術和商業模式，這些成熟公司不會面臨來自新進廠商的太大壓力。Debray甚至認為，當市場情勢更加明朗化，這些公司可能會出手收購LiDAR業者。
德國廠商Sick則在針對工廠自動化應用的LiDAR系統方面處於主導地位。「Sick比較可能面臨來自新競爭者的壓力，不過他們仍然擁有許多非常適合眾多工業應用產品；」Debray指出：「新的LiDAR業者需要能提供更低的價格或更高的性能，才能挑戰Sick的地位。」
在被問到誰是這個產業最具「顛覆性」的公司時，Debray提名美國舊金山的LiDAR新創公司Ouster；該公司在2017年12月脫離隱身模式正式亮相，迄今已經募資1.4億美元。Ouster的與眾不同之處，在於利用來自消費性市場的技術──如垂直共振腔表面發射雷射(VCSEL)和單光子雪崩二極體(single-photon avalanche diodes)──開發出工業級LiDAR。
而同為新創公司的Valeo已經開始公佈LiDAR產品的營收。Velodyne和Luminar則宣佈有意於今年底前公開上市；Debray表示：「股票上市將迫使這兩家公司儘快產生營收，這將顯著影響LiDAR市場格局。」
至於中國LiDAR業者如禾賽科技(Hesai)、速騰聚創(Robosense)和北科天繪(Surestar)也在持續發展並不斷擴張產品線；這些業者除了具備LiDAR單價較低的優勢，也從中國的眾多公有自駕車開發專案中獲利。
在此同時，許多自駕車開發商都對LiDAR技術表達濃厚興趣。如英特爾(Intel)旗下的Mobileye正在開發自己的LiDAR技術，Waymo則是目前唯一一家將LiDAR投入商用的公司。
整體看來，LiDAR市場格局正在轉變：產品價格逐漸下降，而且此趨勢在未來幾年將持續，這將有助於促進LiDAR在新車款的導入。而Yole的分析師認為，多元化應用應該被鼓勵，而且需要新一代的LiDAR產品型號，需要有更詳細的規格。
「LiDAR的開發與廠商想實現的應用密切相關；」Boulay總結指出：「目前還沒有一款LiDAR適合多種應用場景，LiDAR的規格與在車輛中的位置，要看具體的應用案例。」舉例來說，高速公路行駛需要的是狹窄視野和位於車輛中心位置的長距離LiDAR，停車或城市道路應用場合則需要視野較大、放置於車輛角落的短距離LiDAR。」
責編：Judith Cheng ；本文同步刊登於2020年12月號《EE Times Taiwan Digital》數位雜誌！
(參考原文：LiDAR Market: Promising, But Caution Needed，by Anne-Françoise Pelé )
健人就是腳勤
