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自動駕駛車晶片戰開打

上網時間: 2016年02月02日     打印版  Bookmark and Share  字型大小:  

關鍵字:自動駕駛車  地圖繪製  人工智慧  深度學習  感測器融合 

作者:吉田順子

在今年的國際消費性電子展(CES 2016),自動駕駛技術領域擴張意圖非常明顯。光是在自動駕駛車的晶片細分市場中,除了輝達(Nvidia)、Mobileye、恩智浦(NXP)和德州儀器(TI)等大家耳熟能詳的公司外,還湧現出了許多「新面孔」——例如IP供應商Ceva以及英特爾和高通(Qualcomm)等。汽車OEM廠商正敞開雙臂歡迎這些市場新進業者,IHS Automotive資訊娛樂與先進駕駛輔助系統(ADAS)研究總監Egil Juliussen在CES上表示,「這個領域突然變得熱鬧非凡。」

戰爭迷霧?

到現在為止,投資方和媒體社群都非常熱衷於支持自動駕駛車技術——感測、攝影機、雷達和光達、地圖繪製、演算法、深度網路(或者非深度網路)與人工智慧等等。

但對於他們之中的大多數人來說,仍不清楚的是這些技術在自動駕駛車設計的演進中將如何收場,更不必說在這場戰爭中誰勝誰敗了。

Mobileye共同創辦人兼執行長Amnon Shashua
Mobileye共同創辦人兼執行長Amnon Shashua

Mobileye共同創辦人兼執行長Amnon Shashua表示,他起初以為競爭對手故意傳播有關這些技術的錯誤消息,想要造成「戰爭迷霧」。但他現在意識到,「人們真的感到非常困惑,因為他們真的不瞭解。」

在今年的CES上,Nvidia挾其「深度學習」技術以及Mobileye展示地圖繪製技術,成為這次展會上最耀眼的明星,這兩家公司在ADAS和自動駕駛領域的競爭都相當激烈。

Mobileye在其新聞發佈會上毫不客氣地公開批評Nvidia。Mobileye執行長Shashua指出,「我在Nvidia聲明中發現的是一個用液體冷卻的超級電腦,功耗達到250W,成本近1萬美元。我認為這樣的東西根本不屬於我們的世界。」

Ceva執行長Gideon Wertheizer將上述兩強之間的公開爭執描述為「投資的橋段」。事實上,Mobileye的股票在Nvidia發表聲明後不久就應聲下跌了近10%,而在CES上召開新聞發佈會後又漲了一些。

多源地圖繪製

不過,Mobileye的聲明確實含有一定的重要技術份量。Wertheizer在一次接受《ETimes》的專訪中特別介紹了Mobileye最新開發的地圖繪製技術——稱為道路體驗管理系統(REM),並認為它對競爭晶片供應商以及恩智浦、博世(Bosch)與Denso等一線廠商來說可能「最具威脅性」。

據Mobileye透露,REM可以為精確定位和高解析車道資料創造「多源即時資料」,這是支援完全自動駕駛所需的重要資訊層。


Mobileye REM技術的後端作業
(來源:Mobileye)

這種技術是根據執行於Mobileye EyeQ處理晶片的軟體。它能以極低的頻寬擷取地標和道路資訊——大約每行駛一公里擷取10Kb(相形之下,Google進行定位和繪製HD地圖時大約每公里1Gbit)。Mobileye解釋道,在雲端執行的後端軟體可以搭載車載軟體的所有汽車所發送的資料片段整合成一個全球地圖。

Mobileye的目視判讀機制(有助於壓縮資料)應該可以協助汽車製造商創造自己的‘道路指南’(Road Book)。

Mobileye將會鎖定你

不過,值得注意的是,Mobileye的多源位置協調系統只能在安裝有Mobileye EyeQ晶片的汽車上才能工作。簡言之,「Mobileye正鎖定其客戶。」Ceva公司的Wertheizer指出。

很明顯地,隨著越來越多安裝Mobileye晶片的汽車上路,REM也變得越來越成功。Shashua認為,REM對於汽車OEM來說之所以有吸引力,是因為「大型汽車製造商在創造自家道路指南時可以發揮其於規模上的優勢。」

啟用REM對汽車製造商來說並不困難,Shashua指出,因為Mobileye的EyeQ晶片早已存在汽車生態系統中。建置REM所需要的就是EyeQ晶片和一條通訊鏈路——例如對於通用汽車(General Motors)來說,可以使用自己的On-Star系統。

通用汽車和福斯汽車(Volkswagen)在CES上宣佈支援Mobileye提出的REM系統。另外一家規模與這兩家相當的客戶很快地也會簽約REM,Shashua透露。

值得注意的是,全球汽車產業中有三分之一都已經使用EyeQ晶片了,Shashua指出,「我們非常期望整個汽車產業都能用到REM。」目前只有豐田(Toyota)和戴姆勒(Daimler)這兩家公司尚未使用Mobileye的晶片。


Mobileye EyeQ晶片廣泛使用在汽車中
(來源:Mobileye)

(下一頁繼續:感測器融合)


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