/ 發布日期：2018/03/30/ 瀏覽次數：97

Frost & Sullivan預計至2030年自駕車市場將成長至1,732億美元，預計2018年將會推出自動駕駛等級為L3的車輛。以下將介紹自動駕駛發展過程的六個等級，以及2018年自動駕駛市場發展趨勢與關鍵技術。

一、 自動駕駛發展的六個等級
L0(2011年前)：完全由駕駛者操作，無任何機械協助操作。
L1(2011年)：提供駕駛腳踏部分的協助，使駕駛不需持續使用踏板。具備主動車距控制巡航系統 、盲點監測、道路切換輔助、停車輔助、前方碰撞警示、行人偵測 等功能。
L2(2016年)：半自動化提供駕駛方向盤的協助。具備車道導正輔助系統 、半自動停車、塞車輔助系統 、自動緊急煞車系統 等功能。
L3(2018年)：高度自動以提供駕駛視覺上的輔助與協助。具備協同式自適應巡航控制系統(Co-operative Adaptive Cruise Control )、高速公路自動駕駛(Highway Autopilot )、自動變換車道(Auto Lane Change )、自動停車系統(Hands-free Auto Parking )等功能。
L4(2021-2025年)：完全自動化以協助駕駛所有應注意的事項。具備智慧導航與地理圍欄(Geo Fenced )城市試驗計畫、全區高速與城市試驗計畫(Full range - Highway and City pilot)、路口輔助系統(Intersection Assist )、遙控代客停車(Remote and Valet Parking )等功能。
L5(2030年以後)：完全自動駕駛，車上僅有乘客。

二、 自動駕駛市場趨勢
(一) 自主共享移動(autonomous shared mobility)解決方案：自動駕駛與共享型移動解決方案將促使線上計程車調配車輛(e-Hailing )與車輛共享的商業模式。需要透過建置基礎設施、智慧網路與連結，以及建立車輛共乘分享平台。
自主共享移動軟體Waymo以同時設計出所需的軟硬體產品，可促進自動駕駛的發展，同時提供像3D HD地圖、網路安全與相關的安全性配置，叫車服務公司Lyft將使用Waymo的產品，預計更多共享式移動公司將與Waymo合作。因為Lyft不須額外投資此類技術，且能提供以資料為基礎的服務予顧客，近而提高顧客滿意度。
(二) 車輛管理的集體智慧：集中式系統運作將能溝通自駕車網路中的所有車輛，潛在的可應用地區包含，轉運中心、私有地(校園、工業區、機場與渡假村)、計程車營運中心與觀光地區。為進行有效的車輛管理，機構需要同時管理軟硬體，包含演算法、大數據與app，然而部分技術然掌握在少數企業中。
使用者能夠運用BestMile的app傳送個人需求至BestMile 雲端自駕車隊管理系統，BestMile 則根據公共運輸標準利用演算法算出最合適的自駕車輛。不論是何種車輛的型態與品牌，雲端平台都能進行智慧管理，最佳化自動車輛服務、管理固定路線與需求端的服務。
(三) 自駕車的網路安全：車內安全性分析與威脅偵測能力的智慧解決方案對OEM來說是非常有吸引力的，預計2018年將會有許多合作案。駭客透過像分散式阻斷服務攻擊(DDoS)的方式入侵自駕車的煞車、方向操控或其他操控系統是有可能發生的，透過空中下載(over the air, OTA )或服務中心提供軟體更新亦有機會面臨惡意活動的影響。然而當L4與L5自駕車能夠相互連結並連結至基礎設施，使系統中任何一個漏洞都可能影響整個網路的車輛。電子控制單元供應商與空中下載更新的供應商將與一級供應商夥伴與安全性夥伴合作，以提供OEM更整體的安全解決方案。
Karamba的Carwall提供汽車電子控制單元層級的安全性解決方案，能透過穩定軟體運作的環境以偵測與預防所有類型的攻擊。

三、 自動駕駛技術
(一) 自動駕駛與人工智慧的聚合：2018年將聚焦於狹義人工智慧(Narrow AI)的深度強化機器學習，主要包含繪製架構圖(mapping)、軟體、模擬與測試，以及人機介面(Human-machine Interface)。
(二) 區域控制(Domain Controllers )：持續為輔助駕駛的各功能新增電子控制單元的過程將不再可行，其附加非必要性的成本與車輛的電器及電子架構 ，並提高其複雜度。此將導致電器及電子架構從分散式的運算轉變為中央式運算，而逐步整合電子控制單元將會經過區域控制架構的過程。區域控制架構能透過車輛電子網路減少流量，並使需要高速通訊的高速自動駕駛(HAD)與輔助駕駛(AD)能夠盡快處理關鍵資訊。最終區域控制將取代多重電子控制單元，並減少線路重量與改善燃油效率。
(三) 駕駛者監控系統(Driver Monitoring System )：是在自動駕駛L3與L4階段時，用來評估接管與回傳的控制系統。自動控制操作功能(Automatically commanded steering function, ACFS)是辨認能否駕駛的必要系統，其能偵測駕駛是否存在且是否可接管操控。駕駛者攝影機對於HAD系統是必要的，大致分為以攝影機與以生物感測器為基礎的儀器。前者包含立體攝影機(Stereo camera) 、紅外線攝影機、3D攝影機與單鏡攝影機，用來監測駕駛員授權、目光偵測、眼球追蹤與文字偵測)；後者包含壓力轉換器(Pressure transducer )、電容式感測器(Capacitive sensor )、壓電感測器(Piezoelectric sensor) 與紅外線感測器用來監測心跳與血壓監測、體溫與呼吸頻率、高溫與脫水監測與腦波。