產業分析－解析自動駕駛晶片發展現況

自動駕駛的核心技術是處理器，等級越高所配置的感測器數越多，所需處理的資料量也就越大。圖／本報資料照片

自動駕駛用處理器之主力產品的運算能力比較

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自動駕駛是指藉助人工智慧（AI）、機器視覺、衛星導航、感測器等技術整合而達到完全不需駕駛員操控車輛的技術，這種技術可以根據道路環境、周圍車輛、交通規則等資訊以自主決策的方式達到安全行駛。目前主要依據美國汽車工程師協會定義的分類法來評斷車輛自動駕駛能力，Level 0～2是需要人類監控駕駛，事故責任由駕駛承擔；而Level 3～5則交由自動駕駛系統監控，事故責任改由車廠承擔。

近幾年技術顯著進步促使Level 2商業化，大部分新車都配備先進駕駛輔助系統（ADAS）。部分車廠已推出Level 3車款；因爲願意負擔事故責任，讓Mercedes-Benz的S-Class成爲全球首款能於道路行駛之Level 3車輛。

自動駕駛的核心技術是處理器，等級越高所配置的感測器數越多而所需處理的資料量也就越大。Level 2用ADAS處理器之每秒兆次操作（TOPS）通常介於10～100之間，具有自適應巡航控制、車道維持等基本功能的Level 2之處理器只需10 TOPS的運算能力，而要擁有如彎道處前預先控制速度的Level 2+等之處理器則須超過75 TOPS。更高的Level 3、4、5用處理器之運算能力應達到150～200、400～1,000、甚至需要超過1,000 TOPS。

市場研究機構Counterpoint預估2030年自動駕駛用處理器市場規模爲300億美元，2025～2030年複合增長率爲26.2％。其中由於ADAS處理器市場進入門檻較低，除了恩智浦（NXP）、瑞薩（Renesas）、英飛凌（Infineon）等傳統汽車晶片商外，許多晶片大廠與新創公司也紛紛切入此市場。根據調研機構Market Beat指出，目前仍由先驅者Mobileye獨佔7成市場，約有1.35億輛車安裝其推出的EyeQ系列處理器，不過它主推的軟硬一體之封閉式解決方案很難達到差異化且運算能力較弱，推估車廠將逐漸轉與輝達（NVIDIA）、高通（Qualcomm）、地平線等後進者合作。

■Level 4以上處理器，將成輝達與高通之爭

由於Level 3已接近商業化，大型車廠正開發Leve1 4以上技術，其處理器的全球主要供應商預估將會是輝達與高通的競爭，Mobileye雖然有推出對應的處理器產品，但競爭力略有不足，恐逐漸失去領導地位 。

1、輝達

鎖定資料中心、專業視覺化、遊戲和汽車等四大市場，其中汽車業務佔比不高，但被視爲未來的核心業務。目前宣稱已獲得25家以上車廠採用。2021年4月發表次世代自動駕駛處理器Drive Atlan，將採用次世代架構GPU及新的ARM核心CPU、DLA、PVA，並導入資料處理器（DPU）以強化自動駕駛能力，可提供超過1,000 TOPS的運算能力。隨後該公司於2022年9月宣佈由Drive Thor取代Atlan，其最大運算能力提高到2,000 TOPS，採用5nm製程，預計於2025年量產。

2、高通

2021年以45億美元收購ADAS供應商Veoneer的子公司Arriver，將其電腦視覺、駕駛策略和ADAS技術與Snapdragon Ride平臺結合。2023年推出首款結合自動駕駛與數位座艙功能的Snapdragon Ride Flex平臺，搭配Ride Vision系統，支援Level 2～5應用，分成Mid、High、Premium等版本，最高階處理器導入AI加速器而使運算能力達2,000 TOPS，採用4nm製程，預計2024年量產。

3、Mobileye

針對未來自動駕駛市場開發的EyeQ Ultra處理器運算能力僅有176 TOPS，遠不及同時期量產的其他高規產品，加上部分車廠改爲自行研發自動駕駛處理器以節省成本，所以除了與極氪（Zeekr）合作外，尚未有大型車廠表態採用EyeQ 6處理器。

未來自駕晶片往高算力的方向移動是不可避免的趨勢，而輝達與高通將量產的產品之最大運算能力高達2,000 TOPS，有機會主導自駕晶片市場。目前自動駕駛技術分成單車智慧自動駕駛和車路協同自動駕駛等兩大發展方向，前者的環境感知是通過車輛感測器完成對周圍環境的探測和定位功能。後者則是採用先進無線通訊和新式互聯網等技術，全方位實施車與車、車與路、車與人之間動態即時資訊交互。就技術專長來看，身爲AI晶片龍頭的輝達應該比較擅長單車智慧自動駕駛，而無線通訊技術龍頭的高通則專精車路協同自動駕駛，故未來可根據全球自動駕駛技術發展方向來推測哪家廠商較有機會成爲市場領導者。