車廠與科技業前仆後繼投入先進駕駛輔助系統與自動駕駛領域，促使自動緊急煞車、LED頭燈、車對車通訊等，成為最具成長爆發力的亮點。

【文／馮欣仁】

隨著PC市場邁入衰退，平板電腦又面對成長瓶頸，智慧型手機也正在邁入個位數成長時代，許多廠商都看好汽車內部安裝多樣先進科技的可能性。近年來各大車廠無不投入大量心力發展自動駕駛車，就連科技巨擘谷歌（Google）與電動車大廠特斯拉（Tesla）更跳脫傳統汽車架構，直接往自動駕駛技術發展。

2016年股價大漲二倍的繪圖晶片巨擘Nvidia，利用人工智慧（AI）與深度學習（Deep learning）模式，繼先前開發出的Drive PX2汽車電腦晶片之後，也發表全新專為自動駕駛汽車打造的超級電腦晶片Xavier，提供車廠加快自駕車研發腳步。Nvidia也提供電動車大廠特斯拉Model S、Model X以及Model 3的全新AutoPilot自動駕駛系統，都將配備Nvidia Drive PX 2。此外，也宣布與百度（Baidu）結盟、攜手開發自駕、人工智慧車與圖資系統；日前Nvidia已獲得加州車輛管理局（DMV）的許可將可在該州境內公共道路測試自駕車。

一輛完全自動駕駛車除了得具備各式雷達、影像感測器之外，還得仰賴造價昂貴的光達（LiDAR）。光達可用來掃瞄建築物、岩層等，以產生3D模式，光達的雷射光束可大範圍掃瞄，用來測量其路徑上第一個遭遇的物體距離，可高速且精確判定汽車四周物體；再者，自駕車必須具備龐大的運算能力，才能感測快速移動環境，以及具備人工智慧（AI）系統判斷安全合適的駕駛方式。

自動駕駛商機與挑戰

除了成本之外，還包括感測元件的穩定性與精確性，像是攝影機、雷達等感測器，必須承受長時間的運轉，以及溫度、濕度等環境變化之干擾；其次，還有各感測元件交互整合成各主動安全系統，車廠須克服系統間相互干擾問題，以及車輛間通訊（V2V）能否有效溝通；此外，資料庫大數據的建置是否完整，以及能否給予即時訊息。

自動駕駛將帶動大量車用處理器、類比混合訊號、感測器、資料轉換器和通訊元件需求，除了NXP、Infineon、ST、Renesas、TI等車用相關半導體廠爭搶布局外；還包括過去以消費性電子為主的科技大廠如英特爾、三星電子、Qualcomm、Nvidia也紛紛搶進。日前汽車大廠BMW與英特爾以及以色列ADAS領導廠商Mobileye共同宣布，將聯手為自動駕駛車輛建立一個產業標準的開放性平台，預計在2021年能讓全自動駕駛車輛上路。

面對自動駕駛車商機湧現，國內廠商當然不能缺席，如晶圓代工雙雄台積電與聯電、車用IC導線架順德、防撞雷達IET-KY與啟碁、影像感測勝麗與同致、汽車PCB敬鵬與先豐、封測欣銓、IC設計聯發科、偉詮電、原相、工控記憶體儲存宜鼎等均可望受惠。

不過，一旦自駕車發生事故，法律責任的歸屬是誰？是車主或汽車製造商，還是系統開放廠商？對此，日本、德國和法國等歐洲主要國家將制定自動駕駛的共同標準，聯合國的專家會議正制定能自動超車和並行的自動駕駛汽車共同標準。自動超車僅限於高速公路、在發生事故之際駕駛員應承擔責任等規則將被納入共同標準之中。

美國聯邦政府於2016年9月20日公布全球第一部自動駕駛車政策指南（Autonomous Vehicle Policy），將自動駕駛車（或稱無人駕駛汽車）技術正式大規模應用做好法律法規方面的準備。新法規將重點保障自動駕駛車的安全性，包含15條安全要求，例如：自駕車如何進行測試，當系統當機時如何確保安全，和自駕車系統要設定為遵守目前的交易法令。法規還希望廠商提出防止自駕車被駭的詳細計畫。生產商必須保證其自動駕駛汽車滿足全部要求，否則汽車不能上路。（全文未完）

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