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自动驾驶车辆平台「独霸」情势俨然成形?(上)

Nvidia日前公布了在自动驾驶车辆方面的最新合作案,表示瑞典车厂Volvo以及其一线汽车零组件供应商Autoliv,选择了Nvidia的Drive PX2为预计2021年量产的自动驾驶车辆平台;此外德国汽车底盘大厂ZF以及汽车照明系统大厂Hella也承诺与Nvidia合作,为全球新车安全评鉴协会(NCAP)在自动驾驶车辆大量生产时的安全认证做准备。


除此之外,Nvidia还透露与德国车厂福斯(Volkswagen)签署合作协议,后者将扩大整个企业的深度学习(deep learning)能力,并开发执行于资料中心的各种人工智慧(AI)应用程式。而其实在以上合作案之前,Nvidia已经与多家知名车厂、一线汽车零组件供应商在自动驾驶车辆开发方面建立合作关系,包括特斯拉(Tesla)、Audi,Toyota、Mercedes Benz (Dainler)以及博世集团(Robert Bosch)。

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处理器晶片业者与车厂、一线汽车零组件供应商之间的合作关系
(来源:EE Times;图中双园圈内的是晶片供应商,方框内的是车厂,椭圆框的是汽车零组件供应商,虚线框是自动驾驶车辆软体开发商;Cruise Automation与Argo AI因为分别被GM与Ford收购,所以用单向箭头指向这两家车厂;双向箭头代表双方有自动驾驶车辆开发合作关系,虚线则代表车厂纯粹只提供车辆给自动驾驶软体开发商)

Nvidia的资深车用业务总监Danny Shapiro在接受媒体采访时表示,自动驾驶车辆的动能持续成长,而且该领域的焦点已经从研发转移到了量产;他指出,已经有225个不同的开发案是采用该公司的Drive PX平台,该公司的合作对象横跨整个汽车产业,从车厂、一线汽车零组件供应商,到大卡车业者、高画质地图绘制业者,还有感测器开发商与一些新创公司。


而Shapiro以Nvidia与福斯的合作案为例,表示AI并不只是应用于车辆本身(例如执行路径规划),也应用于以资料中心分析路况、车流以及反常驾驶行为等,以厘清整个交通生态系统的后端系统。对此市场研究机构首席分析师Luca De Ambroggi认为,这是Nvidia的高明之处,能从「边缘」到基础建设提供不同的解决方案,而且很多厂商其实更积极投资后端的预测性诊断与维护、网路安全还有交通管理等应用。


过去有一些质疑者,认为Nvidia的AI平台或许对研究应用有效,但并不一定适合量产车;而看来Nvidia正在反驳这些预测。市场研究机构Strategy Analytics的全球汽车市场研究总监Ian Riches接受EE Times采访时就表示:「从各种公开资讯来看,Nvidia (的AI平台)似乎是处于领导地位;我从以上最新讯息发表之前就如此评估,所以现在只是加强了这样的观点。」


技术顾问机构Vision Systems Intelligence (VSI)创办人暨首席顾问Phil Magney也表示:「我很难想到有哪一家车厂没有采用(或试用) Nvidia的DrivePX技术,这并不意味着他们都会将Nvidia平台导入量产,而是车厂无法承担不去研究Nvidia以AI为基础的安全与自动化驾驶技术生态系统之后果。」


车厂们可以随时「变心」吗?

当然,Nvidia的合作伙伴都并非独家,而且很重要的是,设计高度自动化驾驶车辆的这场战役的参与者数以千计,从晶片供应商到一线汽车零组件供应商、车厂,其他零组件供应商以及软体开发业者;一个大问题是:上述那些合作伙伴关系的可变动性如何?车厂是否能轻易地从某个平台(例如Drive PX)切换到另一个平台(例如Intel/Mobileye/BMW合作开发的平台)?


Strategy Analytics的Riches表示,承诺采用某个平台并不意味着永远不改变,但确实意味着对该平台在短、中期内是最佳解决方案有着高度信心;但他也强调,「变心」总是得付出代价,因为软体会需要针对特定硬体架构进行最佳化,工程师的习惯与技能也会偏向某个特定工具生态系统。


对于转换平台究竟有多困难的问题,VSI的Magney表示:「市面上并没有随插即用(plug and play)的自动驾驶车辆(AV)软体堆叠,一旦车厂承诺采用某个平台,大概就会继续下去了,至少会坚持一个世代的车辆研发;」为了研究目的,VSI现在也从事驾驶车辆开发:「根据我们自学经验,AV功能的开发非常困难,要将所有的基础程式码拼接在一起、同步感测器、校准扭矩讯号、控制延迟…等等,需要在工程资源方面大量投资。」


此外他指出:「开发软体堆叠并将整合到硬体平台,也是非常困难且耗时的任务;有部份AV堆叠包含适应软体应用程式的抽象层,还比较容易一点,但AV开发平台仍有很多差距。」至于IHS Markit的Ambroggi则认为情况更微妙,而且可能更复杂…


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