从即时运算到软体定义 自驾车生态系准备就绪
自动驾驶车辆的技术发展，将逐渐以更贴近生活面的方式来实现。未来的自驾车，需要倚赖即时运算处理，以及软体定义与深度学习能力，来因应各种不同的车用情境挑战...
在未来的10年或20年，全自动驾驶车辆将不再只存在于科幻小说与奇幻故事之中，而可能是路上寻常的一景。届时不但不受地理围栏限制，能开往任何地方，而且任何有经验的人类驾驶能做的事，5级全自动驾驶车也都能做到。美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）表示，车辆自动化的主要好处是能提高车辆安全性。随着技术发展，加上汽车制造商朝着完全自动化程序的六个自动化等级步步推进，先进驾驶辅助系统（ADAS）透过提供全面完善的车辆驾驶体验，持续引领此应用领域。
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迈向5级自驾
我们可以预见，5级自动驾驶车（AV）将有可能成为拥有强大车载全面连网的车联网（V2X）通讯系统的电动车（EV）。为了让这些5级自动驾驶车按预期运行，它们除了要能与路上的其他车辆无缝通讯之外，还要能同时监控道路环境、自我诊断车载的电子系统，并识別路上每一个潜在危险，同时确保乘客的安全性与舒适度。
尽管未来学家指出全自动5级电动车的未来前景令人兴奋，但根据多数汽车专家指出的实际状况是，要达到这个汽车自动驾驶等级还需要数年，甚至数十年的时间。目前多数新车都具有1级自动整合功能，例如自动跟车系统（ACC）和车道维持辅助系统（LKA），这种能力能帮助缓解驾驶疲劳，并在驾驶稍微偏离车道时使其重返车道。
Mouser指出，汽车制造商正加紧努力，将1级系统整合到真正的2级ADAS之中。2级的自动驾驶车能透过ADAS系统辅助煞车和转向功能，但仍需驾驶来控制及监控车辆环境，尤其是在安全危急的情况下。
下一个最关键的3级跃进同样也需要驾驶的专注力，但该等级的自动化允许车辆透过摄影机、雷达和光缐侦测与测距（lidar）等进阶感测器系统完整执行诸如煞车之类的安全关键功能，而不需要驾驶过多介入。
自驾车将改变我们生活、工作和玩乐的方式，创造更安全、更节能的道路。事实上，自驾车的运作必须兼顾实用性与安全性，这背后需要仰赖大量的即时运算与机器学习的能力。
为了提供这些革命性的能力，需要极强大的运算能力与大规模生产应用软体的专业技术。现阶段已经有许多厂商持续开发高效能车用运算平台，且软体定义能力也在自动化车辆中扮演越来越重要的角色。
而放眼自动驾驶技术，也逐渐以更贴近生活面的方式来实现，全球市场研究机构TrendForce预期，符合SAE Leve4的无人自动泊车（AVP）功能，将在2022年开始成为高阶车款上配载自动驾驶功能的重要选项，而相关的国际标准也在制定中，对此功能的发展有正面助益。
放眼这种自动泊车功能，会因车辆搭载配备而异，并产生固定与非固定路缐、私人与公开停车格等场景限制，停车场的条件也会影响AVP的可用性，包括标示完整性和联网环境等，执行该功能时人与车的距离则与当地法规有关。
当然这样的自动泊车能力，也需要大量倚赖即时运算处理，甚至还有软体定义与深度学习能力，来因应各种不同的车用情境挑战。最关键之处就在于各车厂的技术路缐皆不相同，因此运算部分可分为由车端进行运算以及由云端运算生成泊车路缐，然而云端运算需要有良好的联网环境方能执行，所以使用上来说，车端即时运算会覆盖更多使用场景，或也会有两者兼具的方案，其他如V2X和高精地图的搭配应用，也会影响自动泊车的应用范围，预期仍有多种AVP解决方案同时进行中。
事实上，随着车用半导体技术的突飞勐进，汽车厂商及零组件系统厂商都将汽车电子技术应用在汽车设计及制造上，使得汽车能从过去的封闭系统，转变成能与外界沟通的智慧车辆，智慧车辆发展的目的是为达到所有汽车厂商的共同目标：安全、便利、舒适、环保。
由于厂商致力于研发，带动各式辅助汽车驾驶人的先进自动驾驶技术的蓬勃发展，使得车厂对于自驾车导入商品化更具信心，而深度学习也在自驾车扮演更为重要的角色，
软体定义汽车
事实上，随着行驶哩程数的累积，软体定义汽车将带给车主更好的使用经验。但以软体为中心的设计方法代表开发典范的改变，以及经久可用的硬体能力。Arm车用市场总监Robert Day指出，软体定义汽车，让车界长期认定的「新车交车那刻就是车况的巅峰」的观念不再适用。在今日，汽车市场的新参与者正在颠覆这个产业铁律，并向新车买家承诺其用车体验会越来越好。
软体定义汽车的吸引力相当明显。藉由智慧型装置的使用，消费者已经体验到智慧型装置可以轻松升级，应用程式及错误也可以透过无缐方式进行更新与排除。
软体定义汽车提供车主更细緻、回馈更好的行车体验。就像消费者早已习以为常的智慧手机软体更新，在软体定义汽车的情境下，当车主进入到车内时，就会收到系统通知，提醒车辆的转向系统已经升级，可提供更精准的操控，或者通知车主ADAS已经载入新的能力可以协助快速道路的驾驶，又或是通知车主根据数千个小时电池充放週期的分析，车辆的续航力已经提升。
对于车辆制造商而言，车辆的差异化将从世代升级、或在销售通路选择引擎规格与资讯娱乐系统，转变成必须在整车的生命週期中一路保持领先的需求。随着车辆制造商持续优化数百万行的程式码来达成比竞品更安全、效率更高且更有乐趣的体验，类似「20XX年度最安全汽车」的头衔，将成为日常的竞争重点。
软体定义汽车的价值非常清楚，其中也拥有技术上的挑战。一辆全新车款，除了设计上必须符合不同区域法规要求的多项强制性功能，还必须提供数百个功能选项。因此，需要一套可以进行大规模的开发、测试与提供各项功能的方法，如此一来，可将干扰与相互依赖性降到最低。
这对已经习惯传统汽车开发模式的汽车制造商，是相当重大的改变。随着功能域控制器与区域控制器的导入，现在车辆的硬体架构已出现变化，而它们往往建构在可运行多项功能、威力更强大的即时运算处理器上。
这些威力强大的处理器，目前已可支援这些服务导向的模型；此类模型使用一种持续整合与持续部署的方法，让车主可以简便地使用软体驱动的创新，并以全新的特色与功能，让爱车功能常保如新。还有一些必须额外强调的复杂因素，例如功能性安全、即时回应与决定性行为，这些都是开发智慧型手机或伺服器等装置时，不会考量到的参数。
结语
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面对新一代的自动车辆，即时运算以及软体定义将是不可或缺的能力，再加上机器学习的能力，将有办法打造出更具智慧的新一代自驾车辆。基本上，软体定义汽车需要庞大生态系的支持，包括商业与开源软体供应商、应用的开发厂商、云端服务供应商，以及各种工具与服务。而硬体运算处理器制造商也持续为汽车业带来革命性的进展，并推动持续创新。
这些半导体厂商将多年来在汽车、物联网、云端与行动装置市场领域累积的创新发扬光大。即时运算处理器厂商也在生态系中准备就绪，为汽车打造未来仍然适用的硬体，迎接软体定义汽车的挑战，并已做好准备来支援当今车辆的开发与未来的升级。