產經解析－自動駕駛進階 零組件新應用

工商時報【華頓台灣基金經理人蘇昱霖】 自動駕駛汽車的概念源自於1920年代至1930年代間，第1輛能真正自動駕駛的汽車則出現於1980年代。而在科技廠商、傳統汽車廠與電動車生產廠商與政府政策推動下，汽車自動駕駛或是智慧駕駛相關系統的研究與開發，成為近年相關顯學。 2017年1月，Audi宣布與Nvidia共同開發無人自動駕駛車，將於2020年問世。Nissan於2016年東京車展展出無人自動駕駛概念車IDS，將於2020年推出全無人自動駕駛車款。 另外，BMW與Intel及旗下Mobileye合作，預計於2021年讓無人自動駕駛車正式上路。Tesla則於去年底宣布，旗下2016年10月以後出廠所有車款將都配備全無人自動駕駛硬體。 汽車自動駕駛程度的分級，主要有兩大機構：美國交通部下的NHSTA（國家高速路安全管理局）與SAE International（國際汽車工程師協會），依照自動駕駛需要人為介入操作程度高低，訂定不同自動駕駛等級的認可。兩個機構的標準都把自動駕駛分為L0∼L5等級，其中L0是人工駕駛，L5則是全環境下的自動駕駛。 兩套標準差異主要是對於L4、L5的定義，在NHTSA的分類，L4就已經是全自動駕駛，但對於極端路況有侷限性；而L5則指的是車輛智能化已達到人類駕駛水準，可以處理所有的路況與駕駛狀況。而NHTSA規定，L4雖然叫做「全自動駕駛」，但局限於車輛的ODD，也就是在設計適用範圍內的自動駕駛，L5才是全路況與環境的自動駕駛。 汽車必須藉由攝影鏡頭、各類感測元件作為輔助，協助電腦系統「看見」、「聽見」外界情況，並確認行駛方向。早期的感知技術多半透過趨近感應器、光線識別等方式判斷車輛前方是否有物體趨近。 近年隨著人工智慧與視覺辨識技術發展，以攝影機拍攝影像，結合AI視覺辨識技術讓車輛能以更快速度反應，甚至更能清楚分辨前方行經物件，以達到全時全環境自動駕駛需求。目前自動駕車等車輛採用識別系統，結合感測元件、攝影鏡頭，以及雷射與雷達，讓這些裝置代替人眼協助車輛「看清楚」前方路況，藉此輔助駕駛在行進過程能隨時顧及情況。 自動駕駛汽車達成視覺辨識最重要關鍵即在相關光學與感測元件的採用。辨識系統主流技術有微波雷達、雷射光的光達（Lidar）以及光學攝影，其中以光學攝影成本最低，3D辨識能力最佳。 由於汽車行駛時面臨的環境相當多元，且在下雨、沙塵、下雪等惡劣環境下，自動駕駛辨識系統均要能正常且正確運作，傳統塑膠鏡頭對於惡劣環境的容錯度較低，較不適用於車用視覺辨識應用，而模造玻璃鏡頭因耐高溫、解析度與穿透度高，則更為適用。 鏡頭使用數量早期僅為倒車攝影使用，僅需1顆，近年自動駕駛L2階段前方防撞自動煞車興起，鏡頭使用數量增為3到4顆。而為達到L5階段環景要求，攝影鏡頭數量將一舉達到10顆以上，相關玻璃鏡頭需求將呈現爆發式成長，供應鏈內產商值得投資人關注。 而自動駕駛車攝影鏡頭以及電腦運算大增，亦將帶動相關散熱需求。車載風扇數量，預期將由L0階段的1顆，大幅增加至L5階段10顆以上，相關供應鏈亦值得關注。