主页（http://www.cnwulian.net）：车联网的未来：自动驾驶系统
根据Frost & Sullivan研究机构所提出的信息显示，在欧美汽车市场中，先进驾驶辅助系统／自动驾驶系统是成长最快速的部分。最主要原因是来自欧洲、美国、日本以及中国等地的新车安全协会（NCAP）将消费者安全等级提高；
先进驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems, ADAS）的设计目的是为了帮助驾驶人在行驶过程提高行车安全，更甚者可泛指道路安全。而辅助系统搭配的半自动驾驶（Semiautonomous）功能包括车道偏移警示（Lane Departure Warning System）、主动车距巡航系统（Adaptive Cruise Control System）、缓解撞击剎车系统（CMS）、停车辅助、盲点侦测、夜视系统、适路性车灯以及碰撞警示等，让车辆与周遭环境皆在驾驶人的掌控之中，并可以自行斟酌让车辆协助的范围。
根据Frost & Sullivan研究机构所提出的信息显示，在欧美汽车市场中，先进驾驶辅助系统／自动驾驶系统是成长最快速的部分。最主要原因是来自欧洲、美国、日本以及中国等地的新车安全协会（NCAP）将消费者安全等级提高；此外，产险公司以及法律不约而同要求将自动紧急辅助机制纳入新车规格。
Frost & Sullivan研究机构报告也预估，到2028年时，约有620万辆汽车配备自动驾驶功能，其中半自动驾驶将占大多数，其他少部分则采全自动或者是八成以上自动驾驶。虽然这些功能都强调能增加安全性，但现今技术仍藏有许多潜在风险。
思科系统公司快速成型技术部门技术长Shaun Kirby表示，“从我们服务的自动车代工厂以及零件制造商来看，有鉴于市场需求已逐渐过渡到无人驾驶汽车环境，因此ADAS的功能复杂度也越来越高。”所谈及的功能包括辅助或自动停车、缓解冲击、以环景影像预防盲点产生、以及借助微型摄影机通过以太网络传送影像至行控计算机以取代传统后视镜，或评估车辆空气动力关系的流线性进行轻量化设计。
他更补充，新一代的先进驾驶辅助系统将会出现许多革新技术引发变革风潮。在未来三到五年内，汽车能够借助物联网中的种种重要讯息例如前方路况、交通状况、道路走势、跨地区气象预测以及周边汽车意向等超乎今日的先进技术，进而预测并避免掉许多危险。这些新技术连同云端及边缘嵌入分析（edge embedded analytic），在三到五年后将使汽车更为智慧化，既能降低驾驶人技术的要求，又能增加安全性。
汽车传感器仍存在瓶颈
先进驾驶辅助系统所搭配的传感器皆需要与程序串接使用，才能让汽车做出正确反应。Velodyne LiDAR公司营销总监Elizabeth Beasley解释，为了让自动驾驶汽车在道路行驶过程中，能够同时处理复杂状况并采取正确动作，算法开发是其最大挑战。驾驶人要在非常短的时间内，评估现场状况、综合不同因素，并做出正确下一步，但由于人类的反应时间有限，往往因涉及范围不只一台汽车，或是行人不专心因此导致发生意外；而自动驾驶的其中一个目标就是要将人为因素排除，让计算机能够立即依现场状况反应处理，以减少碰撞产生。
只是，即便自动驾驶汽车有能力去侦测周边的车辆、行人或其他物体状态，但是这样的技术并不像一般人类驾驶具备数以千计的常识以及社会符号，从而能预测其他人的驾驶行为。「手势、眼神交会或看到有人低头看手机过马路就知道对方不专心等种种社会行为，已经超出目前计算机能处理的能力范围；然而，我们并未放弃开发目标。事实上，很多企业例如Google已经投入大量的时间与心力，来教育他们的系统如何定义这样的行为，并做出正确的判断。」Beasley补充说明。这里也点出一个非常有趣的现象－被这些新兴的车用市场吸引来的并非传统制造商，特别是有许多来自计算机业界的厂商如Google以及NVIDIA。
目前技术发展集中在图像处理模块或算法上，借助结合物体识别信息（从摄影机端）以及障碍物侦测信息（来自雷达），以呈现环境状况来支持不同应用。Frost & Sullivan公司汽车产业顾问经理Praveen Chandrasekar表示，可以预见未来这些算法会将高画质3D地图等更多数据以客制化方式纳入自动驾驶系统，这其中包括计算陆地几何关系以及道路属性数据，搭配激光雷达与摄影机数据，以正确预测环境并能协助车辆计划下一里路的行程。
数据分析及深度学习 加速自动驾驶发展现在，NVIDIA已经从绘图芯片公司转换到高效能计算与人工智能技术公司。NVIDIA汽车技术部门资深经理Danny Shapiro指出，NVIDIA的显示适配器能够处理大量信息分析，同样的也能将此技术应用在车上，处理从传感器传送过来的信息。通过NVIDIA一款外型小巧的「超级计算机」Drive PX，可以融合来自12台摄影机、激光雷达、雷达以及超音波传感器的信息。藉此能让算法更准确的识别车辆周遭360度环景状况，计算机视觉将被深度学习所取代。
Shapiro表示：“DRIVE PX所拥有的运算能力约等同将150台MacBook Pros放在一个与车牌尺寸相同的小盒子。目前，车上的所有功能由不同模块不同区块提供。从一个工程师的角度来看，这是既昂贵又复杂的系统。NVIDIA将所有功能集中在一个小盒子，在汽车报废之前都能随时进行更新升级。倘若用户想要侦测汽车，只需加载上百万张的汽车图片到系统中，如此一来更容易训练系统、或进行实验和强化系统。”他更进一步说明，“我们的合作伙伴奥迪（Audi）汽车将推出DRIVE PX的先驱技术，负责自动驾驶以及在车阵中导航等自动驾驶功能，如此一来，可以让车主选择在高速公路上启动汽车自动驾驶、保持车道、维持安全车距，在需要时进行加速或剎车。Volvo也将在他们的Drive Me程序中采用DRIVE PX 2，在瑞典特定路线能够完全实行自动驾驶功能。”
车联网的运作：车辆自主侦测通讯功能
另一个经常被提到的功能则是车辆自主侦测功能（Ve h i c l e-t o-X Communication, V2X），借此能让车辆从其他车体或是从其他基础建设的传统传感器获得信息。Continental公司的ADAS系统全球客户规划部经理Christian Schumacher表示，Continental正在开发两种不同技术，一方面是通过后端通讯，而另一方面则是采用车辆自主侦测通讯（车间通讯或车外通讯）。其中V2X具备前瞻性驾驶功能，能让车辆观测到周身各角落，这项技术也能应用于不同的安全防护功能，例如左转辅助、电子剎车灯以及道路维修辅助等。不论是车间通讯或者是车外通讯的可行性，前景一片看好。除了提高道路安全，这些信息也能用于交通管理、停车管理、远程更新车辆韧体而不需召回汽车至维修中心等。然而，V2X要被真正采用仍然有条漫长道路要走。
没有一个统一的通讯标准可以确保不同品牌甚至不同国家的相互操作性，此外尚有网络安全威胁需要被解决（如何避免车子被骇或是被挟持？），并开发新的商业模式来支持这些车载资通讯。举例来说，要由谁来负担安装道路旁的基础设施？车载通讯所使用的带宽该如何计费？
这些新的商业模式将会改变人们的驾驶习惯以及与车辆之间的互动性。部分人士预测未来车辆数将会减少，而所谓的“共享经济”（share economy）模式则是导致车辆减少的主因之一，并让现有车辆使用率发挥到极致。汽车业巨人如福斯（Volkswagen）或丰田（Toyota）近来也投资了共乘服务App应用程序Gett及Uber，也许在不久的将来，使用全自动驾驶共乘车辆在市区内移动将成为可能。即便我们仍拥有自己的车辆，一个新的因素将会被列入选择标准。根据Shapiro的预测，未来，人们将会依据哪家公司能提供较好的软件服务来选择车辆－每一家公司将选择自身的独特技术，而驾驶人则依据其软件提供的舒适度与驾驶经验来选择品牌。
自动驾驶汽车的未来
随着车载软件的进步，软件定义车辆将能提供乘客与驾驶人一连串丰富、强烈而个人化的经验。不论乘客或驾驶皆能依据个人需求制订汽车驾驶模式以匹配一个范围更广的操作模式，并享受如身历其境般的高画质视频会议或4K影像般的车载娱乐形式。中国已有无人机新创公司推出可载人的全自动飞行器，毫无疑问，这又是一个对驾驶爱好者的终极挑战与战争。
NVIDIA抢攻车用芯片市场
NVIDIA是以3D图像与游戏起家的公司，像NVIDIA这类公司端上台面的产品相较于其他公司的最大差异，在于将算法注入了深度学习（Deep Learning）或是人工智能（Artificial Intelligence）技术，让车辆在道路行驶的过程中，一旦遇到变化多端或不可预期的情况时，能够像人类一样对物体进行识别、定义及反应。
NVIDIA汽车技术部门资深经理Danny Shapiro解释，NVIDIA从游戏机开始，持续发展出专业绘图、动画、CAD公司、制造商以及研发中心，其显示适配器在车用部分被用来设计、模拟、测试等。大约十年前NVIDIA开始整合芯片到汽车上，时至今日，约有超过1,000万辆横跨20个不同品牌的汽车采用，其车用芯片主要负责车载娱乐信息系统、导航，并提供高画质、高帧数影像效果。
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(责任编辑：ioter)
