[业界/制造]科技业要靠EV、AV「孤注一掷」？ [复制链接]

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提示：会员销售的附件,下载积分 = 版块积分 + 销售积分只看楼主倒序阅读使用道具 0楼发表于: 2018-08-03

在高科技产业中，几乎每个人——包括机器人科学家、AI专家、芯片设计师和传感器开发人员等，都想赶上这一波自动驾驶热潮。同样地，AV的发展前景也为传统汽车制造商注入了活力…

近来，除了高度自动驾驶车(AV)，似乎在投资人、企业家和工程师之间没有其他能引起类似兴趣与热情的话题了。看来在高科技产业中，几乎每个人——包括机器人科学家、人工智能(AI)专家、芯片设计师和传感器开发人员等，都想赶上这一波自动驾驶热潮。
同样地，AV的发展前景也为全球的传统汽车制造商注入了活力。
日本电装公司(Denso)资深执行董事加藤幸弘(Yukihiro Kato)在今年国际固态电路会议(ISSCC)的专题演讲中指出，在连接、高效率和自动驾驶进展的带动下，汽车产业正经历一场「百年一遇的转型」。
另一方面，尽管业界对于电动车(EV)同样兴趣浓厚，但EV的进展并未达到几年前的预测。去年，在美国销售的1,700万辆汽车和轻型卡车中，纯电动车(EV)和插电式混合动力车(PHEV)的数量仅占1%。同时，自动驾驶的承诺——被视为「比人类驾驶更安全」，在美国亚利桑那州坦佩市一辆Uber自动驾驶测试车造成致死意外后，如今正面临着严峻的考验。

对于充电基础设施和EV电池的顾虑，导致车辆电动化进展缓慢（来源：IHS Automotive）

尽管EV和AV的前景很容易被视为市场炒作，但科技业、汽车业和半导体产业中很少有人会无动于衷，因为一波波的AV创新正在他们的眼前展开。大数据(big data)、深度学习、边缘AI处理以及基于先进传感器的感知技术正在发生革命。同样地，在EV方面，包括英飞凌(Infineon)、Wolfspeed和罗姆(Rohm)等公司在宽能隙(WBG)半导体技术前景中看到了巨大的经济利益。他们相信透过提高功率密度，将有助于缩小汽车逆变器的尺寸。

当EV遇到AV

EV、AV和连网汽车的发展并非单打独斗。一线OEM透过开发融合自动驾驶和连接功能的电动车，整合了当今最佳的各种技术创新。
EV最重要的优点是使用更少的移动组件。它的三个主要组件是电池、逆变器和电动马达。相形之下，内燃机包含数千个必须维护的小组件。从工程角度来看，EV完美匹配AV技术，因为AV需要更多的电智能来管理视觉、传感器融合、映像和路径规划功能，同时处理不断增加的软件。
对于汽车产业而言，电气化象征着从机械驱动车辆到软件驱动车辆的彻底转变。例如，它为设计师打开了一扇门，让他们开发能够提高电动车运转效率的应用。
恩智浦半导体(NXP Semiconductors)在今年初推出了所谓的‘Greenbox’，这是汽车OEM开发新型混合动力车(HEV)和EV应用的平台。

GreenBox支持HEV和马达控制应用的开发（来源：NXP Semiconductors）

恩智浦汽车动力学和安全产品线副总裁兼总经理Ray Cornyn表示，设计人员可以使用Greenbox创建应用，以提高路线规划的整体能效。例如，当HEV面对长陡坡时。Cornyn指出，使用以AV获得特定路线知识的软件，能够增强HEV在上坡时的电池管理能力。

加快AV进展

促进AV开发的投资和进步的力量主要来自该领域的新进者，尤其是像Waymo等科技公司。
IHS Markit车载信息娱乐和先进驾驶辅助系统(ADAS)研究总监Egil Juliussen说：「Waymo在无人驾驶市场一直在悄悄地迎头赶上，如今已领先该领域的其他公司了。」
在去年发布的安全报告中，Waymo解释其自动驾驶软件、硬件以及如何测试车辆。Juliussen引用该报告指出，Waymo与其竞争自动驾驶车的区别就在于「从软件的角度设计自家的传感器系统」。
经过八年的驾驶软件研究，Waymo学会了「比其他人更能掌握汽车周遭的环境。」Juliussen观察到，Waymo紧密结合软件的能力仿真了Apple的方法。这是缺乏自家软件能力的传统汽车制造商难以复制的。
在美国，AV的问题并不在于是否或甚至何时实现。今年1月，第一张骨牌被推倒了，当时亚利桑那州核发了经营运输网络公司的执照给Waymo。2月初，Waymo确认了自2018年起向客户收取自动驾驶出租车搭乘费用的计划。
今年3月，Uber在亚利桑纳州发生致死意外后，Uber、丰田(Toyota)、Volvo和辉达(Nvidia)都宣布暂停在公路上的车辆试驾行动。但Waymo和通用汽车(GM)似乎仍继续前进。

Toyota推e-Palette概念车

在所有的汽车OEM中，丰田(最保守的日本汽车公司之一)在今年初的国际消费电子展(CES)对社会大众为什么需要高度自动驾驶车辆作了最佳诠释。
丰田并未陷入该由谁(机器或人)掌控车辆的长期争议中，而是将其AV愿景驶向了一条不同的发展道路。他们的想法是让‘e-Palette’成为一种能让自动驾驶车按使用者需求变身购物与配送、随选餐车和医院接驳车的平台，打造一个真正名副其实的随选(on-demand)城市。

丰田在CES 2018展示e-Palette平台

当然，并不是只有丰田汽车执行长丰田章男(Akio Toyoda)看到从汽车制造转型行动服务的变化，及其对于自家公司带来的挑战。因此，藉由与亚马逊(Amazon)、滴滴(DiDi)、Uber、必胜客(Pizza Hut)和马自达(Mazda)等业界伙伴合作，丰田至少提出了AV和EV并不只是自动驾驶出租车的想法：他们还可以打造一个向其他开发商开放的「行动平台」。

百度因素

在EV和AV的全球化世界中，中国正崛起成为一项重要因素。许多分析师认为，将自家定位为「中国Google」的百度可望改变市场格局。该公司已经展现其于中国丰收大数据的能力，而对高度自动驾驶车开放式平台Apollo的承诺，更进一步巩固其优势。
基于去年7月发布原始Apollo平台的成功，百度一直致力于更新其应用。Apollo 2.0将统一Apollo平台的四个模块——云端服务、软件、参考硬件和车辆平台。百度宣称，基于百度Duer操作系统(OS)的Apollo如今能自动引导车辆行经基本的城市环境，甚至是在夜间。
百度已经累积了90多家合作伙伴，包括Nvidia、英特尔(Intel)、NXP和瑞萨(Renesas)等运算平台芯片供货商的支持。Apollo平台旨在降低汽车OEM的进入门坎。据报导，目前在中国有200家汽车OEM。Apollo将使其得以进入AV市场，就像Google Android在中国打造了一个庞大的非苹智能型手机供货商社群一样。
百度并于今年3月发布‘Apollo Scape’——被誉为自动驾驶车感知的最大开放来源训练数据集，旨在推动该公司的大数据业务，并促进与西方技术和汽车制造商的合作。Apollo还加入了Berkeley DeepDrive产业联盟，这是一个由福特(Ford)、GM和Nvidia等公司组成的联盟，目前正在研究汽车应用的计算机视觉和机器学习技术。该联盟将能存取至Apollo Scape数据集。
VSI Labs创办人兼负责人Phil Magney认为这一数据集可为「任何公司或实体在开发基于摄影机的AI感知系统时带来巨大的好处。」
他解释说，「该数据集不仅十分庞大，而且也非常多样化，包含来自许多复杂环境、天气和交通状况的影像和卷标。当然，数据集越大越多样化，就越有能力/有利于训练一个高性能的AI感知系统。」此外，他并补充道：「这个数据集不仅拥有标记对象，还有逐画素的语义分割，这意味着每个画素都有一个类型标签。这更有利于训练感知系统，但数据集的创建也更加费力/耗时。」
显然地，百度在这个数据集上投入了大量的时间和金钱。那么为什么要免费赠送呢？Magney说：「我们认为百度正斥重资让每家公司都能开发自动驾驶，这是因为百度认为越多人采用自动驾驶，意味着可以从授权百度地图和定位资产等方面赚到更多钱。」

AV处理器之争

目前在芯片公司之间最热门的议题是谁将主宰AV处理平台。正如英特尔主导PC平台和高通主导行动前端一样，每家芯片公司都看到了新兴AV处理器市场的新机遇。
到目前为止，英特尔(Mobileye)和Nvidia是主导的AV平台供货商。英特尔拥有Go自动驾驶平台，其中包括Mobileye专为视觉打造的EyeQ5、另一款用于融合和规划(该芯片可从雷达和光达中撷取感官数据)的EyeQ5、用于轨迹验证和发布的低功耗Atom SoC，以及包括I/O和以太网络连接的其它硬件。
Nvidia积极推动的Drive平台则结合了深度学习、传感器融合和环场视觉。Nvidia并为Drive开发了一款完整SoC——Xavier，它整合了Volta GPU架构、客制的8核心CPU架构，以及一款新的计算机视觉加速器。
同时，瑞萨在今年初宣布将推出其下一代R-CAR SoC，「准备迎接高度AV的量产需求」。虽然这款新芯片要到2019年后才能开始出样，但该公司声称，相较于英特尔/Mobileye即将推出的EyeQ5 SoC，R-CAR SoC将「倍增深度学习性能与效率」。据英特尔表示，EyeQ5能以10W功耗提供24TOPS的运算效能。
然而，AV处理器竞赛中的竞争对手并不仅限于现有业者。新创公司一直风起云涌，所有人都声称在深度学习处理器领域取得了突破。
例如，ThinCI于去年的Hot Chips大会发布其被称为「下一代运算架构」的高性能处理器——绘图串流处理器(GSP)之细节。至于GSP与GPU和DSP究竟有什么不同？ThinCI强调GSP支持直接图形处理、芯片任务图形管理以及平行执行与处理任务的能力。ThinCI执行长 Dinakar Munagala说：「我们相信，GSP能超越任何处理器的运算引擎。」
Denso就是ThinCI的主要投资者之一，该公司于去年成立新的子公司，为自动驾驶的关键组件设计和开发半导体IP核心。Denso宣称，该新芯片的架构是与ThinCI共同开发的，「不同于CPU或GPU」，并将其称为数据流处理器(DFP)。

电动车的未来

全球各地的公共和私人机构都渴望加速宽能隙技术于商业电力电子应用的发展。许多人认为EV的未来将取决于这些宽能隙技术。因为诸如碳化硅(SiC)和氮化镓(GaN)等宽能隙材料，能够大幅地提高电源转换效率。
更宽的能隙让宽能隙材料能够承受比硅更高的电压和温度，使其得以在更高的电压和频率下提供更高的耐用性和可靠性，从而以更低功耗实现更高性能。
在EV中应用宽能隙技术的优点十分明确。能源效率日益提高，降低了电池组的成本、缩短充电时间，并延长续航里程。
早期采用基于碳化硅逆变器的EV制造商已跻身汽车产业。「例如，我们高度怀疑特斯拉(Tesla)在其Model 3型车辆中使用了基于碳化硅的逆变器。而包括丰田等几家日本车厂也计划在2020年之前为其EV采用碳化硅逆变器，但一开始可能只是小量生产。」YoleDeveloppement技术和市场分析师Hong Lin表示，「市场已经启动了，现在可能开始展现『曲棍球棒效应』(hockey-stick；指爆发成长)的高度采用率。」
另一方面，将碳化硅导入EV动力传动系统，似乎还有很长的路要走。Yole指出，碳化硅导入的四大障碍包括「成本、可靠性、整合和供应链」。
最大的挑战在于规模经济以及碳化硅晶圆价格。为了满足汽车的基本要求(成本和可靠性)，「必须使用高质量的6英吋碳化硅晶圆。」Yole的技术和市场分析师Mattin Grao说：「但只有少数几家供货商，如科锐(CREE)、SiCrystal和II-VI，有能力提供这样的基板尺寸和质量，因而导致了2017年碳化硅晶圆的短缺。」
更重要的是，Grao指出：「相较于硅组件，碳化硅组件的成本更高，因此，汽车制造商必须能从系统中获取价值。」汽车制造商需要掌握其投资报酬率(ROI)，才能确定是否能够吸收碳化硅组件的价格差异。
目前的迹象显示未来存在着一些希望，尤其是碳化硅供应链正持续进展中。
例如，英飞凌和科锐最近就碳化硅晶圆供应达成了长期协议。Yole认为，英飞凌与科锐结盟，对于确保6英吋碳化硅晶圆供应至关重要。Grao说：「获得高质量碳化硅基板，绝对是发展这个产业的关键。」
但Yole提醒道，目前并非每家汽车OEM都热衷于使用碳化硅取代硅。Grao说：「不是每一家OEM都能在其展示中印证碳化硅的性能。」
因此，除了丰田、特斯拉和比亚迪(BYD)之外，在更多汽车制造商将碳化硅技术导入其下一代产品线之前，碳化硅市场仍充满变数。