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全球汽車電子業將迎接新的典範轉移。2019年初國際消費性電子展(CES)再度成為各大車廠角力戰場，除了各種配備先進的自駕車車款爭奇鬥艷外，創新的商用服務、車載娛樂及模組化設計，也成為展示新焦點。與此同時，車用電子供應鏈及相關零組件與半導體業者也火力全開，競相推出最新一代解決方案，為自駕車發展增添極大動能。 今年，具半自主駕駛能力的Level 3等級自駕車，將是全球車廠與車電相關業者的研發重心，而ADAS功能的升級，以及車載毫米波雷達與V2X車聯網等技術的突破，將是促成此一發展目標實現的重要關鍵。與此同時，自駕車資安風險問題也日益受到重視，如何通盤考量並落實亦是業者不容輕忽的課題。緣此，本活動聚焦車用電子關鍵技術與零組件，深入剖析其最新發展動向與應用設計對策，協助產業界加速布局車電市場，成功搭上未來自駕車商機。 車輛智慧化自動駕駛為終極目標 針對車輛智慧化的發展趨勢，車輛中心(ARTC)經理許文賢(圖1)說，產業將透過五大發展策略包括：自駕化(Autonomous)導入AI人工智慧、機器學習、深度學習與類神經網路等技術；連網化(Connected)汽車與其他汽車或交通基礎設施的網路連接；協同化(Cooperated)發展協同式智慧交通系統C-ADAS/C-ITS等；電動化(Electrified)達成移動零排碳，有效管理CO2；共享化(Shared)透過隨選需求服務(On Demand Service)搭乘自駕車。 圖1　車輛中心經理許文賢說，自駕車更可以降低人為疏失事故及老齡駕車、疲勞駕駛的安全疑慮，提升行的安全。 從駕駛的行為來看，自駕車更可以降低人為疏失事故及老齡駕車、疲勞駕駛的安全疑慮，提升行的安全。同時補強都會離峰時段或偏鄉司機人力短缺問題，發展社區自動駕駛車隊，促進共乘共享經濟。而自駕車導入的新興科技應用人工智慧、物聯網與電能，提升環境與生活品質。因此，自駕車技術已經成為各國科技發展的重點項目。 根據產業研究機構IHS報告指出，2030年全球預計有400萬輛Level4以上的自駕車，2035年更將成長到1200萬台，約占全球汽車市場規模9%。而另一研究單位則指出，到2030年，Level4和Level5等級系統將僅占全球市場銷售新車的4%，不過到2040年則會快速成長到超過25%。而在這樣的趨勢下，許文賢建議，為確保自駕車安全無虞，國內應該發展完整的自駕車法規與驗證能量；服務上，則應該利用台灣特有人車混流交通情境，發展創新的自駕運行模式；技術上，可以投入感知、定位、人機介面/車用網路、決策與控制系統等核心技術。 77/79GHz高頻毫米波雷達將成車用主流 車輛的發展從目標來觀察，德州儀器(TI)半導體行銷與應用嵌入式系統總監詹勳琪(圖2)提到，不外乎更安全、更綠能/環保、更多樂趣三大面向。所有的科技、電子系統、智慧化都是為此，以先進駕駛輔助系統而言，2019年預計將創造291億美元產值，2021年更將成長至373億美元；另外，這些主動安全系統或是自駕系統的發展，將直接帶動感測器的發展，2019年車用感測器需求約為41.4億顆，2021年還將一路成長到46.4億顆，未來五年，需求成長比重高達37.07%。 圖2　德州儀器半導體行銷與應用嵌入式系統總監詹勳琪說，該公司毫米波雷達直接切入發展77/79GHz的高頻雷達，並採用CMOS製程。 而車用雷達在不同的位置也有不同的功能要點，詹勳琪說明，安裝在側向與四角的稱為角雷達(Corner Radar)，前方測距的稱為影像雷達(Imaging Radar)，安裝於車後的為停車雷達(Radar for Parking)，還有安裝在車內負責感測乘客與生理跡象的雷達。以TI目前的毫米波雷達(mmWave Radar)為例，該公司直接切入發展77/79GHz的高頻雷達，並採用高整合度的CMOS製程。 針對不同的應用與整合度，TI發展了三個系列的產品，詹勳琪表示，AWR1243系列搭載四個接收器(4Rx)與三個發送器(3Tx)，主要應用在影像雷達，可以依照感測距離整合兩個或四個；AWR1642系列則是整合度更高的產品，搭載四個接收器(4Rx)與兩個發送器(2Tx)，並整合數位訊號處理器(DSP)，可應用在車內身體感測、乘客感測等，以上兩個系列都已經量產；2019年第二季，將針對高整合系列推出AWR1843產品，搭載四個接收器(4Rx)與三個發送器(3Tx)，可應用在車後停車雷達。 高頻雷達測試驗證提升產品可靠度 車規應用不同於消費性產品，可靠性、環境耐受度、生命週期的要求都更加嚴格，因此在設計與測試部分需要更完善的考量。是德科技資深專案經理廖康佑(圖3)解釋，目前車用感測主流的技術包括毫米波雷達、攝影機與光達(LiDAR)，在高頻毫米波雷達部分，因為頻率高所以訊號容易衰減，並產生相位雜訊(Phase Noise)、重複性(Repeatability)、頻率響應誤差降低、更多雜訊影響差向量振幅值(EVM)、測試環境設定複雜、生成並顯示準確的寬頻帶毫米波訊號等挑戰。 圖3　是德科技資深專案經理廖康佑解釋，目前車用感測主流的技術包括毫米波雷達、攝影機與光達(LiDAR)。 而頻率調變連續波雷達(FMCW)由於產品便於小型化，也是高頻毫米波雷達常用的調變技術之一，廖康佑提到，此種雷達的挑戰是頻率調變線性度的品質、相位雜訊與調幅雜訊、傳送到接收間的訊號洩漏、感測器和目標之間多次不良反射的混亂情況、來自其他雷達感測器頻段用戶的干擾、散熱/耗電的挑戰等。是德從一個雷達模組系統的架構設計階段、開發階段到成品的驗證階段都有軟硬體的模擬驗證解決方案可以協助廠商。 而新興的高頻77/79GHz毫米波雷達，對於原本就投入24GHz產品開發的廠商而言，雖然頻率提升三倍，原先使用的設備可能不敷使用，廖康佑也強調，可以透過延伸擴充的模組協助在架構設計階段進行模擬(Simulation)，除了模擬的軟體之外，並提供訊號產生器協助廠商進行模擬。進到開發階段就以訊號分析為主，透過高頻的頻譜分析儀可以了解訊號的好壞。量產與產線階段，就透過模擬實際環境與應用狀況，檢視設計成果的距離、方向、角度等有沒有達成預設的目標。 設計模擬助訊號表現最佳化 77/79GHz的高頻雷達是未來的主流，現階段吸引許多廠商投入開發，安矽思(ANSYS)應用工程經理吳俊昆(圖4)從設計的角度表示，雷達天線的設計可以協助集中並強化雷達的能量，讓訊號傳送與接收狀況更好，一般而言天線設計的原則是要強化中間能量最大的部分，並設法降低旁波瓣(Sidelobe)，若設計不良形成相反的天線輻射場型，旁波瓣就變成是干擾，也嚴重影響訊號的傳送與接收品質，透過設計軟體可以微調參數最佳化訊號的表現。 圖4　安矽思(ANSYS)應用工程經理吳俊昆表示，透過設計軟體可以反覆模擬並微調參數最佳化訊號的表現。 另外，車用雷達的電磁波因為可以穿透物體，因此為了美觀一般的車用雷達都會使用雷達罩保護，並安裝在汽車Logo或保險桿後，但是只要遮罩的材料有金屬成分，就很容易破壞雷達的訊號，透過設計軟體可以發現這樣的問題，有助於廠商提早因應。在軟體裡也有場景設定的功能，套入實際環境的設定可以分析雷達在實際場景的效能表現。 與現在人們熟知的Waymo、Uber等公司持續將自駕車於現地進行實際測試相較，軟體場景設定不僅成本較低也較有效率，目前在路上測試運行的自駕車雖然可以不斷蒐集實際交通與突發狀況的資訊，但世界各地的道路狀況與交通場景畢竟有很大的差異，吳俊昆認為，利用設計軟體模擬部分交通與路況，可以在早期設計階段就改正一些錯誤，並因應部分複雜的路況，協助提高產品的完成度。 安全風險隨車輛智慧化提高 隨著車輛的電子化與聯網化，自駕車潛在資訊安全問題也越來越嚴重，趨勢科技協理許育誠(圖5)指出，資訊安全的問題常發生在不被注意的地方，這些地方的漏洞因為被忽略形成攻擊的破口，因此資訊安全的問題非常難以預測，所以需要預先準備，資訊安全廠商通常從攻擊機會、攻擊獲利的機會與攻擊被複製的機會來判斷並預作準備。 圖5　趨勢科技協理許育誠指出，隨著車輛的電子化與聯網化，自駕車潛在資訊安全問題也越來越嚴峻。 一般的網路攻擊者可以分成兩個類型，許育誠表示，白帽(White Hat)駭客通常是為了發現系統漏洞，然後提出警示，以便將漏洞補起，可能是研究單位或學校老師；另外一種是黑帽(Black Hat)駭客，這種就是一般人認知的駭客，其網路攻擊行為的目地是為了在網路漏洞中取得利益。攻擊可以從所有可能對外聯繫的管道中發生，包括免鑰匙(Keyless)系統、車用藍牙/WiFi，還有未來的車聯網都可能是網路攻擊的弱點。 車輛本來就非常講究安全，不僅是行駛的安全，車輛保全使其降低失竊的風險普遍為消費者重視。而在汽車智慧化的過程中，這部分的安全更加重要，因為若駭客透過網路漏洞奪走車輛主控權，後果更是不堪設想，許多戲劇、電影都已經描述過類似情節，許育誠表示，若大規模爆發有可能很難解決，同時對車商的信譽造成非常大的打擊，以北美市場為例，一次車輛召回的成本至少200萬美元，所以車廠對這類問題必不能等閒視之。 專業設計系統降低進入市場門檻 除了熱門的車用雷達之外，抬頭顯示器(HUD)、車用影像監控系統與新式車燈，也是許多廠商投入的市場，同時適合國內廠商發展，ANSYS協理張力和(圖6)說，以往的HUD系統在設計、分析、驗證的流程有極為複雜的步驟；該公司提出一個新的設計流程，透過視覺化規格定義、顯示器設計、反射片概念設計、成像品質分析、公差影響分析、人眼視覺模擬、虛擬實境體驗等步驟，簡化並提高HUD的設計流程與品質。 圖6　ANSYS協理張力和說，專業設計系統協助降低HUD、影像監控、智慧型頭燈設計市場進入門檻。 ANSYS另外提出一套車用影像監控系統OST(Optical Sensor Test)，張力和表示，影像是汽車應用最為廣泛直覺並發展成熟的環景感測技術之一，OST系統的設計可以應用在後視、停車輔助系統、智慧型頭燈控制、超速指標辨認、車道偏移警示、行人偵測、夜視等。 車輛頭燈對於在惡劣天候下的駕駛安全相當重要，因此智慧型頭燈的設計也有高度的市場需求，張力和進一步說明，ANSYS智慧頭燈設計系統，具有許多有用的工具如光學真實物理特性的表現，讓設計者設定不同的環境或時間，模擬實際的環境光線變化，並透過不同的角度觀察照明的實際效果，針對近期熱門的主動頭燈轉向系統(AFS)與矩陣式頭燈(Matrix Beam)設計與模擬，可以完整支援。 成熟技術助自駕車落地 對於一般人用車的自駕化發展來說，因為牽涉到複雜的現實環境，加上人要搭載於其上，安全問題便不斷被擴大，所以全球許多廠商都還在發展與測試的階段，但是對於特定應用的自駕車，可能是載貨或在園區/廠區固定路線上執行單純任務的載具而言，目前產業的技術已經足以應付。發展特殊應用無人載具的普思英察(PerceptIn)商務拓展經理馬羽佳(圖7)表示，一般自駕車分為三大系統，感測(Sensing)、知能(Perception)、決策(Decision)等。 圖7　普思英察(Perceptin)商務拓展經理馬羽佳表示，利用機器視覺技術搭配AI深度學習，可以讓自駕技術快速落地。 以這三大系統來看，都有許多技術與解決方案可以提供，馬羽佳就車輛的定位視覺系統為例指出，全球導航系統(Global Navigation Satellite System, GNSS)與慣性導航系統(INS)是一種傳統的解決方案，缺點是誤差範圍多在幾公尺，而且可能因為環境干擾因素產生延遲與斷訊；另一個光達結合高解析地圖(HD Map)的方案，精準度與效果極佳，但因為軟硬體成本高昂，也須搭配運算能力強大的處理平台，目前導入商用的情況尚屬少數；而以工業應用的機器視覺技術，透過雙目視覺(Stereo Visual)系統、單目視覺(Monocular Visual)、視覺慣性測距(Visual Inertial Odometry)技術，則是另一個解決方案。 在一個交通載具可以低速運行，且道路環境相對單純的環境裡，利用低成本的機器視覺技術，搭配AI深度學習，馬羽佳說，這樣一來不僅可以讓自駕技術快速落地，也可以將成本進行有效控制，否則在光達與HD...

瑞薩電子以其R-Car V3H系統單晶片(SoC)為基礎的新型感知快速入門軟體(Perception Quick Start Software)，來持續加快先進駕駛輔助系統(ADAS)的開發。該解決方案提供了參考軟體，可用於攝影機障礙物偵測(Camera Obstacle Detection, COD)、光達障礙物偵測(LiDAR Obstacle Detection, LOD)和道路特徵偵測(Road Feature Detection, RFD)，這就是以感測器為基礎的Level 2+自動駕駛車輛系統中，三個關鍵的識別領域。 R-Car V3H SoC在低功率水準下，提供高電腦視覺性能和人工智慧處理的組合，為Level 2+自動駕駛汽車中的汽車前置攝影機，提供最佳化的嵌入式解決方案。為了實現最先進的識別技術，瑞薩為SoC設計了專用的硬體加速器，用於關鍵演算法，包括卷積神經網路(Convolutional Neural Network)、稠密光流法(Dense Optical Flow)、立體視差(Stereo Disparity)和物件分類(Object Classification)。這些加速器很複雜，卻經濟又節能，全新的感知軟體為使用加速器的開發人員，提供了端點到端點的管線參考軟體，讓客戶能夠開始應用產品設計，無論這些客戶是專家，還是沒有相關經驗。參考軟體涵蓋來自感測器或記錄資料的輸入，處理的所有階段和螢幕上的顯示輸出。 瑞薩汽車先進系統創新部門總監Tim...

先進駕駛輔助系統(ADAS)經過多年的發展，已經從高階車款普及到大眾車款，尤其是主動安全系統證明能夠有效提高行車安全，成為消費者購車的主要考量之一，2019年ADAS功能成熟代表車輛自駕化進程將從Level 2往Level 3邁進，功能更加進化的Level 2+與Level 3 light次系統，帶動車用感測器質與量的需求全面提升。 毫米波雷達(mmWave Radar)在車用感測器領域已占有一席之地，一方面由於歐洲電信標準協會(ETSI)和美國聯邦傳播委員會(FCC)制定的頻譜規則和標準自2018年9月起禁止新產品使用24GHz超寬頻段，所有使用24GHz超寬頻段(Ultra-wide Band, UWB)的現有產品必須在2022年之前逐步淘汰。另一方面現行毫米波雷達技術主流的24GHz與高頻的77/79GHz技術相較，相同的距離解析度77/79GHz能提供更好的表現，讓雷達偵測距離可以有效拉長，對高速奔馳的汽車，緊急事故的預警時間與反應時間都能提升。 進階安全配備　推升高頻毫米波雷達需求 根據研究車速高達時速112公里時，安全煞車滑行距離為75公尺。目前ADAS若採用影像視覺分析技術，攝影解析度僅能精準分析80~100公尺距離內物體，如果在上述高速駕駛情境，車輛僅配置影像分析，那駕駛只剩5公尺反應距離，約0.15秒可進行應對。透過高頻毫米波雷達偵測距離可延伸至250公尺，駕駛提升反應距離增加到175公尺，反應時間延長5.2秒。意法半導體亞太區汽車產品事業體行銷經理陳錫成(圖1)表示，以前自動緊急煞車(Autonomous Emergency Braking, AEB)系統主要是在高階車款上才會看到，然而現在低階車款也開始配備這樣的功能。 圖1　意法半導體亞太區汽車產品事業體行銷經理陳錫成表示，現在技術日益成熟，台灣業者也開始導入相關技術製造高頻毫米波雷達。 中國重卡車已在2019年4月將AEB列為標配。另外，日本與歐盟40個國家和地區針對AEB將強制列入新車標配的草案已達成協定，未來將要求所有新的乘用車和輕型商用車都必須加裝AEB，新法最快2020年上路；美國則預計於2022年將AEB列為標配。法規也是促成毫米波雷達市場發展的主要力量之一，儘管AEB功能不必然需要導入77/79GHz雷達，但高頻雷達有效延伸偵測距離，強化AEB的預警能力與剎停準確度。 另外，從定速系統進化到主動式車距調節巡航系統(Adaptive Cruise Control, ACC)也是ADAS主要的功能之一，使用24GHz僅能較大尺度的調節與前車距離，77/79GHz雷達可以精確到公尺等級，未來車輛可以隊列巡航方式行進就是所謂的車龍(Platoon)行駛，每輛車的距離不超過1公尺，可以改善交通流量，並提升車輛燃油效率約15%左右。 毫米波雷達普及之路　降低成本成關鍵 目前，24GHz毫米波雷達已經達到技術成熟的階段，若成本能夠下降到一定的水準，完全取代超音波雷達只是時間的問題。同時，高頻毫米波雷達也正在快速發展中，同樣地，高頻毫米波雷達在車用感測器的領域取代低頻毫米波雷達成本也是主要的因素之一。 工研院產科國際所機械與系統研究組資深研究經理石育賢(圖2)表示，為了節省系統開發的成本，歐洲晶片大廠現在有一些解決方案是將低頻與高頻毫米波整合在同一個晶片上，就不需要那麼多電子控制單元(Engine Control Unit, ECU)，藉此降低成本。 圖2　工研院產科國際所機械與系統研究組資深研究經理石育賢表示，為了節省系統開發的成本，可將低頻與高頻毫米波整合在同一模組共用ECU。 車用高頻毫米波雷達在2019年的趨勢還是緊扣前方防碰撞功能系統。石育賢也指出，現在高階車款都配備高頻毫米波雷達，在車用感測器市場占有一定的比例。至於能不能成為標配，就看價格能否降低。 目前，24GHz的雷達模組價格約50~80美元，77/79GHz的高頻雷達模組依照功能不同約100~200美元，77/79GHz產品約是24GHz產品的一倍，若是前方的長程雷達價格高達200美元左右，成本差距就更大了，石育賢認為，77/79GHz的模組價格若是能降到100美元以內，成長動能就會進一步加碼。 成本/效能雙管齊下　高頻毫米波雷達起飛 由於自駕車對感測器感測距離、解析度與精準度的要求不斷提升，高頻毫米波雷達取代24GHz毫米波雷達已成不可逆的趨勢，但是高頻毫米波雷達要普及甚至取代低頻毫米波雷達仍有其挑戰，須能克服成本與效能的瓶頸。預估在2022年高頻毫米波雷達將逐步放量，並展現取代低頻產品的態勢。 德州儀器CMCU技術應用經理王盈傑(圖3)表示，2018年整體來說，主要是24GHz毫米波雷達技術成熟的時期，同時也是高頻毫米波雷達開始發展的階段。高頻毫米波雷達在2018年下半年到2019年開始出現更多新興應用，如更短距離的盲點偵測，或是車內的雷達，用以偵測駕駛的生理狀態與姿態、乘客數量等等，甚至利用車內雷達判讀手勢。 圖3　德州儀器CMCU技術應用經理王盈傑表示，2018年是24GHz雷達技術成熟的時期，同時也是77/79GHz雷達開始發展的階段。 王盈傑也提到，車輛智慧電子功能要求只會越來越多，必須掌握路況和所有突發狀況，也須要靠感測器來輔助。以現在的高頻毫米波雷達技術大概能偵測到200~250公尺左右的距離，但未來的需求一定會更高，甚至可能會達到300~400公尺。高頻毫米波雷達目前成本仍然高居不下，由於高頻毫米波雷達相較影像感測器或是超音波來說是新興、前瞻的技術，在製造、生產、測試等都較為困難，所以成本還是偏高。須要更多廠商投入，降低技術瓶頸，同時導入更多應用提升出貨量。 陣列天線/波束成形　毫米波雷達又精又遠 要提升高頻毫米波雷達精度，工研院資通所技術副組長陳文江(圖4右)指出，透過陣列天線與波束成形(Beam Forming)技術可以讓毫米波雷達更精準、傳輸距離更遠。 圖4　工研院資通所新興無線應用技術組組長丁邦安(圖左)；工研院資通所技術副組長陳文江(圖右)。 工研院資通所新興無線應用技術組組長丁邦安(圖4左)表示，毫米波雷達在車用感測方面的應用最初是因為ADAS的興起。但是感測器要模仿的器官就是人眼，而人眼是一個非常偉大的器官，要用機械替代如此精密的感官有相當大的挑戰。因各種車用感測器如光達(LiDAR)、毫米波雷達、攝影機等分別有技術上的優劣勢。 因此就有廠商提出結合攝影機與毫米波雷達的解決方案，一般毫米波雷達感測的資訊是點雲圖，無法具體判斷物體的類型，結合攝影機的影像資訊與毫米波雷達的物體感測，可以大幅提升感測精準度，業界有人稱這樣的方案為影像雷達(Camera Radar)，將兩個不同感測器蒐集的訊息利用感測融合的方式進行綜合判斷與解讀。 但丁邦安也提到，感測融合也有其困難，由於感測器數量多種類又不同，資訊量當然就跟著增加。資訊量大的情況下，若是不同感測器的感測結果產生矛盾，要如何判斷將是一大挑戰。以現在的技術來說，正確的感測和運算可以達到辨識物體的能力，但若要完全自駕同時也要求短時間做出正確的判斷，過於複雜的演算法和大量的感測器也會讓成本變得高不可攀。另外，車輛行駛過程中速度與反應時間對於感測與訊息處裡是一大挑戰，尤其車輛高速行駛時，如何即時提供準確的運算、判斷技術難度高，有賴後端的數位訊號處理器(DSP)或中央處理器運算能力的搭配。 針對高頻毫米波雷達如何提升精準度，陳文江進一步說明，理論上頻率越高傳輸距離是越短的，因為高頻會有衰減的問題，而77~79GHz的衰減至少是24GHz的九倍以上。而之所以會選擇高頻毫米波雷達是因為高頻的波長短，波長短就可以掃描得更精細，因此解析度就會比較高。 為了解決高頻訊號衰減的問題，可以透過陣列天線的方式讓傳輸距離提升、掃描範圍變廣。藉由開關天線改變使用天線個數的方式控制波束，即波束成形技術，集中波束便能使傳輸距離變遠，寬波束可以進行短距離大角度範圍的掃描。在IC發射功率固定的狀況之下，藉由波束控制即可以調整訊號傳輸距離。且由於高頻的天線可以做得更小，而且可直接印刷在PCB板上，相較模組與天線分離式的設計，整體成本並不會成長太多。 為了提升高頻毫米波雷達的感測距離、範圍和效能，目前德州儀器提供的解決方案可以整合多顆雷達在一個模組，讓兩顆毫米波雷達的感測訊號疊加，達到更遠的距離和更細膩的角度解析度。另外，毫米波雷達的專長是透過電波感測相對速度、位置與角度，由於77/79GHz毫米波雷達晶片模組體積更小，尤其是使用CMOS製程的晶片。因此，德州儀器同時提出整合四顆77/79GHz高頻毫米波雷達的解決方案，與過去單顆或兩顆雷達不同的是，透過這四顆雷達感測不同的向量資訊，可以將過去主要是2D訊息的感測資料，提升到3D的訊息尺度，更具體描繪感測物的型態。 77/79GHz大潮來襲　台廠應把握先機 根據研究機構Yole Développement(Yole)研究指出，預計到2025年雷達市場將達到86億美元(圖5)，2015~2025年複合成長率為15.6%。24GHz雷達是2018年市場的主流，市場規模約22億美元。77GHz的產品從2018年開始也加速成長，根據Yole的看法，77/79GHz雷達在2020年左右就會成為主流。 圖5　2015~2025年車用雷達發展趨勢 資料來源：：Yole Développement(05/2019) 陳錫成更進一步說明，過去囿於技術門檻，主要只有歐洲大廠在做高頻毫米波雷達，但現在技術日益成熟，台灣業者也開始導入相關技術製造高頻毫米波雷達。 然而，目前台灣的廠商出貨仍以低頻毫米波雷達為主，高頻毫米波雷達主要用於長距離，要取代短距離的24GHz毫米波雷達至少還需要2~3年的時間。但陳錫成指出台灣廠商也已經開始接到許多高頻毫米波雷達RFQ，由於技術方面已經準備好了，只要價格能夠下降，高頻毫米波雷達成為主流是必然的趨勢。但因為雷達用於汽車，關係人身安全，車規也就更加嚴格，從技術開發到生產約需要2~3年，在高頻毫米波雷達量產之前，台灣廠商的毫米波雷達出貨仍以24GHz為大宗。 儘管目前24GHz出貨還是毫米波雷達的主流，不過根據台灣車用雷達模組廠商表示，接下來新的設計都是針對77/79GHz的高頻產品，以該公司為例，2019年下半年高頻毫米波模組產品出貨量與24GHz模組可能就會出現黃金交叉，這波77/79GHz高頻技術取代潮，可以說來得又急又快。對於台灣產業來說就是個黃金時期，把握這波潮流對於車用電子產業的發展非常重要。 台灣的ICT產業擁有良好的體質，除了生產代工的水準，也具備程式設計的能力。石育賢呼籲，在車用電子領域，應用場景非常重要，台灣交通環境複雜，廠商應該積極投入對於應用環境的研究與了解，以最普遍的ACC與AEB為例，這兩套系統在歐美日本與台灣或印度這樣的地方運行，台灣人車混用還有機車在車陣中穿梭，印度更是有牛在路口漫步，所以系統模組在作動與感測時需要再做因地制宜的調整，軟體也要進行客製化的設定。 車電市場並不像消費性電子產品，對產品的要求相對嚴苛許多，加上產品驗證周期長，另外車規的要求生產品質與環境耐受度也必須提升一個等級，台灣廠商經營車用電子市場需要更深入並更沉得住氣。石育賢建議國內業者先從元件開始進入Tier 1，再慢慢擴大到能做好一個系統。雖然初期投資成本相當高，要進入車用電子市場需要2~3年的時間，而現在就是抉擇的時刻，若現在猶豫不決怕是再遲就來不及了。 丁邦安總結道，車用對於安全性的要求非常高，萬中不能有一失，高頻毫米波雷達要在車用領域普及會遇到最大的困難在於道路實測與成本。目前藉由提升運算量、增加天線數量、提高雷達頻率都可以讓解析度與辨識度提升，技術方面和理論已足夠成熟，但是成本將會高到難以接受。在安全與成本的拉鋸之下，高頻毫米波雷達用於Level 3以上自駕車仍有一段路要走。 對此，王盈傑針對台灣高頻毫米波雷達發展提出了建議，目前高頻毫米波雷達在台灣發展目前仍面臨許多挑戰，包括天線設計、演算法的開發、製造測試等方面都是全新的領域。因此也有許多的可能性，以台灣來說，現在只有大學電波組實驗室在研發高頻天線，並沒有太多公司投入設備和測試。原先做24GHz天線或手機天線的廠商，可以考慮開始投入高頻的研發設計。另外，在製程上如何克服測試的問題也是可以投入的方向。至於演算法的開發，如用於姿態辨識和生命跡象等等，結合AI機器學習(Machine Learning)來進行計算，也是可以開發的新領域。

半導體製造商ROHM針對ADAS和自駕車的感測器/相機、電子動力轉向系統等需要高度安全性的車電應用電源系統，研發出可支援功能安全、並內建自我診斷功能(BIST: built-in self test)的電源監控IC「BD39040MUF-C」。 與ADAS用感測器模組等所搭載的電源系統相比，「BD39040MUF-C」這款電源監控IC 無須改變現有的電源時序(開啟順序)，僅須直接加裝即可賦予功能安全所需的監控功能。不僅具備功能安全所必須的電壓監測功能(Power Good功能、復位功能)和ECU頻率監測功能(看門狗計時器)等，還在電源監控IC中內建了自我診斷功能。利用ROHM獨創技術，對監測功能進行自我診斷，可檢查電源監控IC本身潛在的故障，且不會對現有系統產生影響，因此有助於構建功能安全所要求的高度安全系統。不僅如此，這樣的產品將這些功能集中在僅3mm平方的小型封裝中，非常適用於要求小型化的ADAS應用。 近年來，ADAS和自動駕駛技術正迅速發展，越來越需要有助於防範事故於未然的功能(防撞功能、車道保持功能等)。而對於所使用的半導體元件，也要求在產品研發時就要考慮到發生問題時如何確保安全性(Fail-safe失效保護功能)，因此在ECU等元件上紛紛配置了有助於實現功能安全的自我診斷功能。 ROHM於2017年在業內率先推出由液晶驅動器和電源IC所組成，可支援功能安全的液晶面板晶片組，並於2018年取得了國際功能安全標準「ISO26262」的研發流程認證，且一直致力於推進支援汽車功能安全的產品研發。此次，考慮到系統的安全性和冗餘性， ROHM研發出內建自我診斷功能的電源監控IC，將自我診斷功能及各種監控功能集結在獨立的電源監控IC，而非ECU和電源系統中，即可透過現有的電源系統輕鬆賦予功能安全性。     「BD39040MUF-C」是一款內建自我診斷功能的電源監控IC，具有以下特點，有助於建構ADAS、自動駕駛所需的功能安全系統。在功能安全方面，要想突破更高安全性要求等級(ASIL)，需要能夠檢測出電源管理功能本身的潛在故障(隱藏性故障)。例如，如果過電壓監測等監測功能無法檢測出異常而發生了故障時，會成為無法被得知的隱藏性故障，這種狀態就是無法檢測出異常的危險狀態。 BD39040MUF-C採用ROHM獨創的電路技術，領先業內首次在電源監控IC中內建了自我診斷功能，從而可預知是否存在著潛在故障。另外，為了提高正常工作時的安全性，對基準電壓電路和振盪器電路採用多工、全時相互監測的系統。 當現有的電源系統要求支援功能安全時，無需改變電源時序，僅需直接加裝BD39040MUF-C，即可輕鬆實現功能安全。另外，ECU所需的頻率監測(看門狗計時器)可通過外接電阻改變監測頻率，還可自由設定監測的有效時間 ON/OFF。不僅如此，該產品採用僅3mm平方的小型封裝，非常適用於要求小型化的ADAS應用。因此，可靈活對應要求小型化的安全駕駛輔助模組，像是今後在功能安全面需求日益增加的ADAS和自動駕駛等。 BD39040MUF-C內建豐富的監測功能，如電源所需的過壓監測功能、欠壓監測功能(Power Good功能)、ECU所需的頻率監測(看門狗計時器)和復位功能等，從更廣泛的角度支援功能安全的構建。其中，為了提高故障檢測靈敏度，還採用了視窗看門狗計時器來監測頻率是否在範圍內，實現了高精度的監測。

比利時奈米電子和數位科技研究與創新中心imec，發布以28奈米CMOS技術打造的140GHz MIMO雷達單晶片，能在兼顧小尺寸、低成本、低功耗前提下，實現更高解析度與靈敏度，可望進一步擴展毫米波雷達在手勢辨識、生命體徵監測與細微運動偵測等領域的應用版圖。 隨著5G與自駕車發展日益升溫，毫米波技術的應用潛力逐漸受到產業界重視，相關研發活動與投資也不斷增加，除了聚焦在5G高頻通訊與汽車駕駛輔助系統(ADAS)的雷達應用外，利用毫米波雷達實現更多元的感測應用，亦是另一個重要發展方向。 針對非汽車ADAS的雷達感測應用，目前市場上以60GHz毫米波雷達方案為主，而imec此次所發表的140GHz毫米波雷達單晶片，則是另一突破性的技術進展。 imec研發團隊負責人Andy Dewilde說明，imec長久以來在CMOS技術的開發與多天線整合設計上擁有相當厚實的能力與經驗，因此能在一個外觀尺寸只有幾平方公分的完整MIMO雷達系統下，實現1.5公分的精準解析度。而更好的距離解析度性能，可開啟更多新的應用機會，這是該公司140GHz雷達系統單晶片重要的差異化特色之一。 Dewilde進一步談到，使用140GHz頻段的另一個明顯好處是，電磁波波長更小，僅2.1毫米，換言之，天線也就可以做得很小，因而imec僅透過28奈米Bulk CMOS製程技術，即可將天線直接整合至單晶片中，毋須使用昂貴的天線模組或外部天線，達到更高整合度與小尺寸設計，且未來也可輕易藉由大量量產來達到降低成本目標。 不僅如此，高頻毫米波波長小的特性，也可偵測到更小的位移變異，如細微的臉部表情變化與皮膚運動，能顯著提升位移靈敏度，有助於生命體徵偵測等應用，因此該雷達是實現車內生命體徵監測系統極佳的方案，可促成非接觸式駕駛狀況追蹤，例如偵測駕駛有沒有打瞌睡、壓力狀況是否異常，或者預防因急性健康危害如心臟疾病或癲癇發作。另一個可能應用，是利用動作和生命體徵偵測來監測小孩狀況，例如當兒童不小心被留在車內時發出警報，即使當下是嬰兒蓋著毯子睡覺，該雷達感測器也可發揮作用。 除了140GHz高頻毫米波頻段所帶來的技術優勢外，imec也在該款雷達晶片中，加入MIMO多天線配置與機器學習能力，從而打造直覺簡單的人機互動介面。imec荷蘭雷達專案研發經理Barend van Liempd指出，藉由加入機器學習能力，imec已證明雷達基於都卜勒(Doppler)訊息來偵測和分類細微動作的可行性，這將開啟新的應用機會，如實現直覺的手勢辨識人機互動。以擴增實境/虛擬實境(AR/VR)應用來說，新的雷達方案就可支援與虛擬物件的直覺式互動，手勢辨識還可以實現直覺的裝置控制，與現今語音控制或智慧觸控螢幕的人機介面相輔相成。 據了解，imec所研發的140GHz雷達晶片方案主要適用於室內的應用，操作範圍可達10公尺，且尺寸極為小巧，單一晶片大小僅1.5x4.5mm，可在幾乎各種裝置中被無形地整合，諸如筆電、智慧手機或螢幕邊框。 為了增加數據的豐富性和空間資訊，imec已著手開發下一代採用4x4的MIMO雷達系統，以及新的雷達晶片。Dewilde指出，目前的140GHz雷達系統原型，採用的是2x2 MIMO設計，所以只能做一個方向的角度偵測，下一個系統，會使用新版晶片，預計研發4x4 MIMO，有更多天線，以達到3D偵測。 imec研發團隊負責人Andy Dewilde利用imec 140GHz雷達系統原型，展示手勢辨識應用。  

毫米波雷達(mmWave Radar)在車用感測器領域已占有一席之地，一方面由於歐洲電信標準協會(ETSI)和美國聯邦傳播委員會(FCC)制定的頻譜規則和標準已禁止新產品使用24GHz超寬頻段，另一方面車用感測器也要求更精準的感測解析度，因此，高頻(77~79GHz)毫米波雷達開始快速發展。為提升高頻毫米波雷達精度，工研院資通所技術副組長陳文江指出，透過陣列天線與波束成形(Beam Forming)技術可以讓毫米波雷達更精準、傳輸距離更遠。 工研院資通所新興無線應用技術組組長丁邦安表示，毫米波雷達在車用感測方面的應用最初是因為先進駕駛輔助系統(ADAS)的興起，後來才進入了自駕車發展的領域。但是自駕車感測器要模仿的器官就是人眼，而人眼是一個非常偉大的器官，要用機械替代如此精密的感官有相當大的挑戰。因各種車用感測器如光達(LiDAR)、毫米波雷達、攝影機等分別有技術上的優劣勢，目前感測融合技術互補乃是車用感測器主流趨勢。 但丁邦安也提到，感測融合也有其困難，由於感測器數量多種類又不同，資訊量當然就跟著增加。資訊量大的情況下，若是不同感測器的感測結果產生矛盾，要如何判斷將是一大挑戰。以現在的技術來說，正確的感測和運算可以達到辨識物體的能力，但在車用領域同時也要求短時間做出正確的判斷，過於複雜的演算法和大量的感測器也會讓成本變得高不可攀。因此，丁邦安認為短時間內，毫米波雷達的主要舞台還是在ADAS和主動安全的領域。 針對高頻毫米波雷達如何提升精準度，陳文江進一步說明，理論上頻率越高傳輸距離是越短的，因為高頻會有衰減的問題，而77~79GHz的衰減至少是24GHz的九倍以上。而之所以會選擇高頻毫米波雷達是因為高頻的波長短，波長短就可以掃描得更精細，因此解析度就會比較高。 為了解決高頻訊號衰減的問題，可以透過陣列天線的方式讓傳輸距離提升、掃描範圍變廣。藉由開關天線改變使用天線個數的方式控制波束，即波束成形技術，集中波束便能使傳輸距離變遠，寬波束可以進行短距離大角度範圍的掃描。在IC發射功率固定的狀況之下，藉由波束控制即可以調整訊號傳輸距離。且由於高頻的天線可以做得較小，而且可直接印在PCB板上再拉到IC上做成小模組，因此增加陣列天線的成本並不會太高。 丁邦安總結道，車用對於安全性的要求非常高，萬中不能有一失，高頻毫米波雷達要在車用領域普及會遇到最大的困難在於道路實測與成本。目前藉由提升運算量、增加天線數量、提高雷達頻率都可以讓解析度與辨識度提升，技術方面和理論已足夠成熟，但是成本將會高到難以接受。在安全與成本的拉鋸之下，高頻毫米波雷達用於自駕車仍有一段路要走。但是可以肯定的是高頻毫米波雷達在車用領域取代低頻毫米波雷達將只是時間的問題。

汽車業界目前正在尋找能把今日的自駕車原型，變成可以安全部署自動駕駛解決方案所需的科技創新。此一科技必須能夠對應目前我們仍無法達到、以及生產安全的第四級(Level 4)與第五級(Level 5)自駕車的關鍵挑戰。在這篇文章中，將提出這些關鍵的挑戰，並且探究汽車製造商可用且符合其所需時間框架的解決方案。 我們正經歷自駕車系統以前所未有的速度成長後所帶來的複雜性，而且運算處理必須在不與耗電量、熱特性、大小、成本、安全與保全等挑戰妥協的前提下，跟上這波成長動能。 除了這些技術上的挑戰之外，另外還有許多有關消費者與主管機關對於全自動駕駛接受度的辯論。例如，美國汽車協會(AAA)最新的調查顯示，有73%的美國駕駛害怕駕駛全自動駕駛的車輛。另一個社會與技術上的挑戰則是，馬路上很難出現自駕車與人類駕駛汽車共存的情況(因為人類的行為，可能會讓自駕車的演算法疲於應付)。那麼，我們就來探究想要大規模且安全地部署自動駕駛車，必須考量的挑戰。 自動駕駛價格考量 已經有人指出倘若第四級與第五級自駕車在2020年生產，價格與一般的車輛相比，可能會多出7.5萬美元到10萬美元。這個價格甚至可能還低估了，因為考量要達到第四級與第五級自動駕駛所需的感測器數量，總成本可能會超過10萬美元。為了讓購買這些車輛變得可行，價格有必要大幅調降，才得以讓消費者負擔得起。 如此高的價格可能意謂第一批真正完成部署的自駕車，將是行動即服務(Mobility-as-a-Service, MaaS)、共乘車隊或者是無人駕駛計程車隊(Robotaxi)的一環。藉由取代人類駕駛的成本以及高出消費者自用許多的使用率，這些單位可以建構足以支持這些較為昂貴車輛的商業模式。 第三級自駕仍須駕駛保持警覺心 如同圖1所示，第三級是從ADAS進展到自駕必須跨出的第一步。不過，目前針對第三級自駕以及有關車輛及駕駛的需求，仍然有一些辯論。要成功部署第三級自駕，在車輛的自動駕駛功能啟動後，仍然需要駕駛保持警覺。 圖1　自動駕駛發展進程 這會引發一項有趣的議題，因為身為駕駛的我們會本能地假定我們雙手放開方向盤後，就不用再留意它了，接著可以開心地收發電子郵件、發送簡訊等，這些動作都會讓我們的眼睛與心思離開馬路。不過，有了第三級自駕，車輛可以隨時要求駕駛人重新取回掌控權。 然而，這又引發另一個議題，已經分心的駕駛人需要多少時間才能重握方向盤、重新掌控車輛，以紓緩自動駕駛系統當下無法立即應付的情況？一些汽車製造商正在討論是否要跳過第三級，以便克服此一挑戰。 此外，若從責任的觀點來看，自動駕駛系統跳過第三級會讓系統更加容易辨識駕駛人是否正在掌控車輛，或是車輛正在自動駕駛。目前也有人討論使用擁有駕駛艙內攝影機與先進軟體演算法的先進駕駛監控系統，來判定駕駛人是否已產生警覺，並且適合重新取回掌控權；倘若答案是否定的，系統就會啟動適當的警告，以便讓駕駛人回到完全準備好要自己開車的狀況。即使汽車製造商決定跳過這一級，從第三級要跳到第四級所需的科技複雜性會更為巨大。 感測器數量大增推升運算需求 要從ADAS進展到自動駕駛，須要更高度知曉車輛周遭的一切事物，車輛上的感測器數量會大幅增加(圖2)，並且需要多組光達、攝影機與雷達感測器，以便實質上取代並強化人類的視覺以及對情況的認知。這些感測器不但價格不菲，而且要瞭解它們所「看到」的東西以及汽車外面情況演變所需的運算力，與較簡單之ADAS功能，如自動跟車與緊急煞停所需的運算力，大不相同。 圖2　要提升到全自動駕駛，感測器數量將會明顯提升。 軟體複雜度更高 目前推出大多數的自駕車原型機，實際上都在測試處理湧入車輛之大量資訊、以作出下一步正確決定，以及採取行動所需之更高的感測器複雜性與軟體演算。這樣的處理需要相當數量的軟體，依據我們目前的估測，需要10億行的指令才能帶動一部完全自駕的車輛。 執行如此大量的軟體所需的運算力，比較類似於伺服器的效能，離傳統汽車嵌入式處理比較遠。這會帶動一個趨勢，便是朝擁有更強大應用處理器與加速器叢集的更高效能、多核心SoC系統整併發展，而不是獨立CPU。此一整併需要軟體架構進行大幅度的修改，同時也會造成軟體的複雜度劇烈增加。 此一軟體應用的複雜性，甚至遠高於已經搭載滿滿之自動駕駛功能的最先進客機，原因是自駕車輛需要應付混亂的馬路上充滿無法預測的人類駕駛以及行人。反觀相對空曠許多的空中，負責飛行的都是專業的飛行員。 因此，必須進行即時運算的大量演算處理，以便瞭解發生在汽車周遭的一切事物，如此一來，所有自駕運算元件所需的龐大軟體堆疊才能做出正確的決定，並且安全地執行這些決定。如此龐大的複雜性有助於形成共用且統一的平台架構，以便在上面建構便於升級且可移植的軟體堆疊。 自駕車安全信任受考驗 如上所述，近期的統計顯示73%的美國駕駛人對於搭乘全自動駕駛的車輛有所恐懼，且令人吃驚的是，高達63%的美國成年人表示自己走路或騎腳踏車時倘若路上有自駕車輛，他們會感到比較不安全。這也引發一個全新且有趣的挑戰，即為如何取得消費者的信任，不管是身為自駕車乘客身份，或是與自駕車共處的用路環境。 安全是許多汽車系統的關鍵，且在駕駛人需要時可能運作所有的功能，都有嚴格的安全標準與認證把關，例如煞車與轉向等。當我們增加車輛的自駕性能，我們實際上也在利用由許多異質運算元件，以及稍早討論過的10億行指令所組成的複雜運算系統，來取代人類駕駛對於安全的決定權。我們如何保證如此一套高度複雜的運算系統，可以執行達到最高乘客與環境安全標準？ 隨著許多功能整併到強大的多核心SoC上，亦同樣會出現能夠在單一SoC上支援混合關鍵性應用的需求。這種情況下，某些應用需要最高水準的功能安全性，因為它們執行的是與攸關生命安全的功能，但同時也會混合運行關鍵性較低的應用。想要把所有的軟體都拉升至最高的功能安全性水準是不可能的，所以我們需要可以支援這些不同安全水準的運算與軟體架構在同一個SoC之中，而毋須針對每一個應用，另外建置專用的SoC。 耗電/散熱技術須持續提升 進入現今自動駕駛車原型的運算系統，基於現成的伺服器技術。伺服器技術的挑戰是其大小、耗電量與散熱特性，都不適合用在汽車上。針對所有特性，有必要讓它顯著降低。一般認為耗電量必須要減少十倍；大小必須縮小五倍，若這兩個目標都達成，成本與散熱會顯著減少，也會讓冷卻方式更加簡單也更為可靠。這些改進將帶來自動駕駛車輛的真正部署，不管是在消費市場或是無人駕駛計程車隊市場。 強化車內乘客體驗 目前愈來愈明顯的趨勢是，消費者想要在車艙內享受到更強化與更豐富的車內體驗(圖3)。隨著我們進化到更高階的自駕階段，車內人員會從駕駛變成乘客，而他們對於資訊、娛樂與連接性的需求，會變得愈來愈像是在自己家中或辦公室裡。 圖3　消費者對於車內娛樂體驗要求越來越高。 在我們到達完全自動駕駛之前，將會出現有趣的駕駛與環境資訊的複合，並與娛樂及生產力功能彼此混合的情況。這將產生有趣的挑戰，也就是把安全與既有的饋送資訊混合，同時要確保駕駛安全資訊，不會因為要顯示其它形式的資訊而有所折扣。 若把時間向前推進接下來5~7年，到達更高度自動駕駛的世界，屆時螢幕將顯示不同的資訊，包括來自自駕系統的駕駛資訊、媒體體驗、駕駛監控系統、車內感測器資訊，而這些都將協助達成更為個人化的車內體驗。這需要高處理量能力才能把資訊送到各個螢幕，也需要高頻寬連接性以及更加強化的安全性，特別是與例如駕駛警告資訊等關鍵資訊有關的安全性。 (本文作者為Arm車用解決方案與平台總監)

隨著科技發展，交通安全的重要性只會越來越高，再加上感測技術不斷提升，人們對汽車必備功能的觀念也與過往大不相同。近年來先進駕駛輔助系統(ADAS)市場興起，車用感測器如毫米波雷達的需求跟著水漲船高。中國重卡車已在2019年4月將自動緊急煞車系統(AEB)列為標配。另外，日本與歐盟40個國家和地區針對AEB將強制列入新車標配的草案已達成協定，未來將要求所有新的乘用車和輕型商用車都必須加裝AEB，新法最快2020年上路；美國則預計於2022年將AEB列為標配。汽車是否有AEB，已經成為是否選購的衡量重點之一。 意法半導體亞太區汽車產品事業體行銷經理陳錫成表示，以前AEB主要是在高階車款上才會看到，然而現在低階車款也開始配備這樣的功能。既然有市場需求，廠商就會有解決方案。AEB主要採用偵測距離較遠的高頻(77~79GHz)毫米波雷達，因此，高頻毫米波雷達的需求也逐漸提升。 陳錫成更進一步說明，過去囿於技術門檻，主要只有歐洲大廠在做高頻毫米波雷達，但現在技術日益成熟，台灣業者也開始導入相關技術製造高頻毫米波雷達。從IC的部分來說，2019年高頻毫米波雷達技術更加成熟，也更接近量產。同時，2019年也是台灣低頻(24GHz)毫米波雷達產量真正大幅提升的一年。 然而，目前台灣的廠商出貨仍以低頻毫米波雷達為主，高頻毫米波雷達還是多用於長距離，要取代短距離的低頻毫米波雷達至少還需要2~3年的時間。但陳錫成指出台灣廠商也已經開始接到許多高頻毫米波雷達RFQ，由於技術方面已經準備好了，只要價格能夠下降，高頻毫米波雷達成為主流是必然的趨勢。但因為雷達用於汽車，關係安全車規也更加嚴格，從技術開發到生產約需要2~3年，在高頻毫米波雷達量產之前，台灣廠商的毫米波雷達出貨仍以低頻為大宗。

在未來幾年，自動駕駛將成為現實。為了實現這一創新，已經開發了許多技術來為駕駛和乘客提供功能和安全性。在視覺技術中，雷達系統是最成熟和最安全的技術。ADAS在汽車產業已經建立了良好的基礎，其中包括AEB在2018年成為福斯汽車、豐田、日產、本田、馬自達和現代等OEM等眾多中階汽車的標準配置。由於與環境感知相關的複雜性(例如，穿過街道的行人)，出於安全目的，雷達性能不斷得到改善，這已被證明對自動駕駛有益。 目前的ADAS市場由Continental、Bosch、Denso和Hella主導。同時，AD市場吸引了新的參與者和新創公司：Magna推出了4D高解析度模組、日立汽車宣布推出有史以來最小的遠距雷達、阿爾卑斯電氣的超短距雷達在通用汽車的Cruise AD平台中得到了應用，至少有15家新創公司正在為高解析度雷達提出新方法。 根據研究機構Yole Développement(Yole)研究指出，預計到2025年雷達市場將達到86億美元，2015~2025年複合成長率為15.6%。24GHz雷達是2018年市場的主流，市場規模約22億美元，並將在2020年之前略微成長，因為像BSM這樣的功能在被79GHz高解析度短距離雷達取代之前可以映射整個汽車的周圍環境。  

電動車龍頭特斯拉(Tesla)日前宣布推出自行研發的Full Self-Driving(FSD)自駕車晶片，採用雙處理器晶片設計，並且以Samsung的14nm FinFET製程生產。在發布全新自駕車晶片的同時，特斯拉也將旗下產品與NVIDIA相比較，強調其自行設計的晶片，相對於NVIDIA產品的運算能力有明顯的進步；對此，NVIDIA則於近日回擊，認為特斯拉的比較並不「準確」，且強調NVIDIA的自駕車平台不僅具備高性能AI，同時還有擁有「開放性」。 NVIDIA自主機器(Autonomous Machines)部門副總裁Rob Csongor表示，不可否認的，特斯拉正在提高自動駕駛汽車的生產標準。首先，特斯拉採用雙AI處理晶片，每個晶片包含CPU、GPU和深度學習加速器(Deep-learning Accelerators)，運算能力可達144 TOPS，能夠從各種環繞攝影機、雷達、超音波以及深度神經網路演算法中收集數據。另外，特斯拉也強調他們將持續開發下一代自駕車晶片，以達到比144 TOPS更高的演算效能。 Csongor指出，特斯拉不斷重申，自動駕駛汽車是提升駕駛安全性、效率和便利性的關鍵，同時也是汽車產業的未來，因此需要非凡的運算效能。這跟NVIDIA的觀點相同，這也是我們之前設計和製造NVIDIA Xavier SoC的原因。Xavier具備可編程CPU、GPU和深度學習加速器，數據處理速度為30 TOPS。 同時，因應自駕車高運算需求，NVIDIA也具有雙晶片解決方案「DRIVE AGX Pegasus」，將Xavier搭配GPU，使單一處理器運算效能提升至160 TOPS；而將兩個處理器整合至同一平台，數據處理效能便高達320 TOPS。 Csongor認為，高速運算是發展自動駕駛汽車的關鍵，特斯拉和NVIDIA皆朝此一方向發展；不過，特斯拉將其FSD自駕車晶片與Xavier相比較是不準確的。因為FSD自駕車晶片是雙晶片解決方案，而Xavier則是單晶片，兩者的基準不相同。若要比較的話，應該和DRIVE AGX Pegasus相比，而DRIVE AGX Pegasus的320 TOPS運算效能則遠高於特斯拉FSD自駕車晶片的144 TOPS。 Csongor進一步說明，另外，NVIDIA Xavier SoC主要應用為Level 2(或Level...