從大約5年前開始, 因為包括Google, Tesla以及各大車廠陸續投入技術研發, 讓全世界都注意到所謂的「 自動駕駛車輛」, 也讓它成為討論熱度居高不下的話題; 或許對於一般消費大眾來說, 那仍是個距離有點遙遠的未來產品, 但積極想在已經衰退的PC市場以及成長趨緩的手機市場之外尋找新「 藍海」的電子與半導體廠商, 已經將之視為絕對不可錯過的商機.
這是一個不能與傳統「汽車電子」市場畫上等號的新世界, 自動駕駛技術──包括實現Level 3, 4, 5以上全自動駕駛車輛之前不斷精進的先進駕駛輔助系統(ADAS)──顛覆了整個汽車產業生態鏈, 讓車廠與一階(Tier 1) 汽車零組件供貨商之間的夥伴關係發生改變, 新技術加入所催生的新聯盟, 隨時有可能出現取代舊有的聯盟; 儘管市場局勢變得有些渾沌不明, 但同時也意味著原本保守, 封閉的汽車產業, 有了許多讓「新手」發揮的空間.
如市場研究機構Linley Group的資深分析師Mike Demler所言: 「汽車產業在曆史上就一直是個龐大的生態系統網路, 有多個不同層級的供貨商, 沒有單一家公司能提供所有東西 ; 」而儘管現階段大多數車廠的自動駕駛車輛開發還在起步階段, 甚至仍在評估技術的過程, 目前我們在市面上已經能看到至少十種來自不同的陣營的ADAS/自動駕駛車輛平台(如表1).
表1: 各種自動駕駛平台 (來源: EE Times整理)
那麼自動駕駛車輛究竟何時實現? 對於這個總被一再問起的題目, 恩智浦半導體(NXP)汽車微控制器暨處理器事業部亞太市場總監易生海的回答是, Level 4/5全自動化駕駛的車輛, 不只有複雜的技術, 所牽涉的層面也更廣泛(包含交通法規, 通訊基礎建設... 等等), 關鍵或許不在於它是否會實現, 何時實現, 如何實現, 而是在於一般消費者能多快, 甚至是否願意採用, 因此目前看來Level 2+/3自動駕駛車輛是最現實可行; 但他也強調, 無論如何, 確保「安全(safe & secure )的移動」是最重要的前提.
確保安全移動, 設計工具扮演要角
確實, ADAS/自動駕駛技術的終極目標, 就是以電子技術協助駕駛人排除任何行車盲點與人為操作失誤的可能性, 甚至直接用機器駕駛取代人類, 期望能實現「 零事故」的交通安全; 而這些為了讓乘客安全移動的解決方案, 在設計時所需要遵循的安全標準, 也會比其他任何電子系統更高, ISO 26262車用電子/電機系統功能安全性標準也就是為了此一目的而誕生.
針對3.5噸以下載客車輛所訂定的ISO 26262, 涵蓋了車輛從設計, 生產, 營運, 維修到最後報廢回收的整個「安全生命周期」(safety lifecycle), 能有效提升車輛系統安全功能的可靠度, 是受到全國際車廠與一階汽車零組件高度重視的標準, 車用半導體廠商以及EDA工具供貨商也已將ISO 26262導入晶片產品或設計解決方案之中, 以符合車廠的要求; 這個標準對於開發ADAS/自動駕駛車輛至關重要.
ISO 26262以A, B, C, D 四個由高至低的車用安全完整性等級(automotive safety integrity levels, ASIL)評估各類系統的功能安全程度, 等級越高代表其單點故障率(single points of failure)越低, 如ASIL D就是小於1%; 對於運用在ADAS或未來自動駕駛車輛的晶片與系統, 因為與人身安全密切相關, 勢必得通過ASIL D認證才能符合車廠要求, 而在車用產品概念生成與設計時間不可缺少的EDA工具軟體將扮演關鍵角色.
在此一趨勢下, IC產業界前三大EDA供貨商Synopsys, Cadence Design Systems以及Mentor (現已隸屬於Siemens集團), 這兩年的市場策略也是以前景看好的汽車市場為焦點, 提供各種相關設計/測試 /驗證工具套件以及IP, 與除了強調能協助IC/系統設計客戶達到汽車應用所需的功能性安全標準, 也能帶來縮短產品開發時程, 降低成本的效益.
各大EDA供貨商搶攻汽車市場版圖
Synopsys甫於今年4月份在台灣舉辦了一場以汽車為主題的技術論壇, 由董事長暨共同執行長Aart de Geus親自坐鎮, 充分展現對此市場的重視程度; 當時de Geus表示, 汽車已經逐漸成為各種子系統(subsystem) 的集合, 對於想進入該市場的「新手」來說會有很多需要學習的地方, 而就算是最有經驗的車用晶片設計工程師也得克服艱難挑戰.
此時EDA工具就是能協助工程師們的關鍵「武器」; 要確保複雜的SoC 設計滿足車用標準的嚴格要求, 需要從IP, 矽晶片的製造測試的整個流程都將功能安全性納入考慮. Synopsys強調自家的優勢是從車用晶片設計所需的各種IP, IC設計驗證/測試工具, 都能符合ISO 26262標準的安全需求; 還有在車用軟體部份, 亦可提供早期發現易受惡意軟體或黑客攻擊之弱點, 確保連網汽車安全性的軟體測試平台.
車用技術在Cadence於8月下旬在台灣舉行的2017年度CDN Live技術大會上亦是焦點, 該公司今年特別在會中舉行了一場專家座談會, 由該公司全球副總裁石豐瑜以及新技術事業群全球副總裁Raja Tabet, 邀請來自晶圓代工龍頭台積電(TSMC), 車用半導體大廠瑞薩(Renesas), 台灣記憶體控制器IC群聯(Phison)等產業界夥伴的代表, 從不同面向探討汽車IC的設計挑戰.
Tabet表示, Cadence關注汽車這個「新興」應用領域的原因, 除了看好該市場的高成長性, 也認為ADAS/自動駕駛車輛的發展與該公司的技術能力, 投資目標一致, 因此期望能掌握與該領域廠商一同創新的機會; 他指出, 全新的汽車產業生態系統正在成形, 在傳統汽車廠商, Tier 1與汽車零組件供貨商, 還加入了IC廠商, IT業者, 以及IP與EDA工具供貨商, 大家需要緊密共同合作, 才能克服複雜的新一代創新車用技術設計挑戰, 確保設計成果符合車用質量與安全性需求, 並期望能在2025年之後讓自動駕駛車輛順利上路.
針對準備設計車用晶片的客戶, Cadence除了擁有包括ARM, 台積電等大廠的生態系統夥伴可提供有力支援, 也陸續與多家ADAS開發商, 以及歐洲, 日本車廠建立研發合作關係, 將生態系統範圍進一步擴大, 並以內部跨部門的技術團隊協助客戶克服進入汽車市場的障礙. 此外Cadence具備的優勢在於擁有業經設計實證, 符合車用性能與可靠度需求的Tensilica處理器核心, 以及符合ISO 26262標準的驗證, 簽核(sign-off)工具, 可因應來自車廠的嚴苛要求.
在去年11月被德國大廠Siemens收購, 併入其產品生命周期管理(PLM)軟體部門的Mentor, 受到新東家青睞的原因之一, 也是著眼於來自汽車市場的高度需求; 繼合并Mentor之後, Siemens PLM在9月初又宣布收購荷蘭模擬軟體業者Tass International, 期望藉由後者在全球汽車產業累積了25年經驗的技術經驗再添助力.
模擬技術是ADAS/自動駕駛車輛設計不可或缺
針對Tass的收購案, Siemens PLM Software的發言人指出: Tass的模擬軟體以及工程, 測試服務, 將能讓強化車用領域技術的實力; 該公司打算將Tass軟體與Mentor的EDA解決方案結合, 提供更完整的ADAS與自動駕駛車輛設計驗證工具. 此外該公司也表示, 藉由合并Tass, 能將產品觸角擴展至法規驗證程序(homologation, 也就是驗證車輛符合政府主管機關標準與規格的程序), 協同運輸(cooperative mobility), 碰撞測試, 輪胎測試, 車輛硬體迴路模擬(hardware-in-the-loop), 以及整合性車輛安全(integrated vehicle safety)等等領域.
模擬技術在開發ADAS/自動駕駛車輛方面扮演的角色重要性日益顯著, 隨著所謂的「智能汽車」系統複雜性不斷升高, 開發者也因為駕駛責任由人類轉移至汽車系統而背負更大的責任風險, 一套高性能, 高整合度的模擬軟體解決方案成為關鍵工具 ; 這種模擬軟體能以全計算機方式在虛擬世界裡執行自動駕駛車輛的軟硬體整合運作測試, 讓開發者能在將演算法布署於實體測試車輛的很早之前就能進行微調.
美國新創車用視覺/自動駕駛技術顧問機構VSI Labs最近在一場於美國舉行的小型媒體聚會上, 邀請到Tass International的業務經理Jeff Blackburn現身說法; 他表示, 就像是虛擬現實遊戲, 一套以實際物理學為基礎的模擬軟體對於早期測試演算法的數學模型不可或缺, 在虛擬世界裡可以改變的不只有感測器特性參數, 還可以模擬各種道路狀況, 例如雪地, 不清晰的路標等等: 「或許不能達到最完美的測試, 但這樣的工具能讓開發者測試無數種駕駛情境, 並結合不同的參數. 」這些都是在現實世界無法做到的.
Mentor執行長Walden Rhines在8月底於台灣舉行的該公司年度技術論壇上表示, 今日包括汽車, 航空器在內的各種系統, 在機械結構之外還有許多電子內容, 傳統的設計方法已經無法因應各種技術挑戰以及安全性需求 ; Siemens PLM Software在大約15年前就計劃打造一套將設計流程虛擬化的工具平台, 藉由製作所謂的「數字雙胞胎」(digital twin), 以提升複雜系統的設計效率, 同時降低設計風險. Siemens對Mentor的收購就是此策略的一部分, 而軟體工具勢必在汽車相關組件與系統的設計上扮演更吃重的角色.
技術融合帶來測試挑戰
而如同傳統手機過渡到智能型手機的變革, 汽車產業在邁向連網汽車與自動駕駛的過程中, 為傳統以機械為主的交通工具帶來諸多新技術, 特別是確保駕駛安全的感測器以及射頻(RF)與無線通信等技術不斷融合於車輛中, 從而提高了車載電子系統的複雜度, 同時也為測試工程師帶來嚴峻的挑戰.
國家儀器(NI)亞太區市場經理久保法晴(Michiharu Kubo)指出, 隨著各種創新技術導入汽車產業, 業界在開發智能連網與自動駕駛系統時面對著更多技術融合, 車輛更新迅速以及降低測試成本等挑戰.
根據市場研究機構ABI Research的調查報告, 車載資訊娛樂系統(IVI)的出貨量正逐年提高, 預計在2015~2020年間將以31%的CAGR成長, 而同期間的平均銷售價則將持續降低(11%). 同樣的, ADAS也正?經市場出貨增加而價格降低的趨勢. 這表示, 汽車產業正為製造商帶來大量的機會, 同時也因為系統價格降低而使其面對如何在驗證與測試更多I/O與無線標準時降低成本的挑戰.
車載資訊娛樂系統出貨量正逐年提高, 而其平均銷售價則持續降低 (來源: ABI Research)
另一方面, 因應V2X (V2V, V2I與V2P...) 等車輛連網程度日益提高, 包括AM/FM Radio, TPMS, GNSS, Wi-Fi/藍芽與LTE等各種無線與通訊標準以及音視訊等I/O等訊號都必須加進車內, 加上ADAS導入雷達, 光達, 超音波與攝影機等各種技術融合, 使得測試與驗證的複雜度越來越高. 此外, 技術的進展也導致車輛更頻繁地更新與改款, 例如空中下載(OTA)技術加速了汽車創新以及軟體速度, 為測試工程師帶來縮短產品上市時間的壓力.
為此, 測試工程師需要一款彈性化的測試平台, 能夠實現包括感測, 融合與V2X等測試, 並可在FPGA上執行高性能模型與演算法, 從而滿足ADAS等自動駕駛系統快速變化的測試需求. NI提供整合式的PXI平台策略, 較市場上現有僅能測ECU或射頻的單一測試儀器, 更有助於為工程師縮短測試與除錯的時間.
久保法晴指出, 目前主要的車用測試平台最佳實務典範(best practice)——包括案頭演算法測試(desktop algorithm testing), 以及車載測試與調諧(in-vehicle test & tuning ), 都必須針對感測器I/O (包括擷取雷達訊號的RF收發器, CAN通訊介面與攝影機Serdes等), 高速數據匯流排(透過CPU或FPGA將來自感測器I/O的訊號同步傳送至儲存媒體)以及RAID扇區( 可選擇單一硬碟或高速RAID扇區儲存大量數據)等三項核心元素進行測試.
特別是感測器以及感測器融合是推動業界邁向自動駕駛道路的重要趨勢之一. 久保法晴說: 「因為更多的感測器能夠讓駕駛人清楚掌握車輛周遭環境的情況. 例如, 在ADAS中的雷達有助於決定物體的位置, 而攝影機則能告訴駕駛人這個物體是什麼. 因此, 當這兩種感測器融合并同步傳送至電子控制模組(ECU)時, 將有助於ECU決定接下來採取什麼行動. 」
隨著各種確保駕駛安全的感測器以及RF與無線通信等技術不斷融合於車輛, 提高了車載電子系統的複雜度, 同時也增加了測試挑戰... (來源: NI)
提升ECU處理效率
然而, 當各種感測器與通訊技術導入車輛, 如何管理大量的訊號數據也是一大考驗. 「特別是當ADAS將雷達等感測器訊號傳送至ECU進行處理時, 龐大的數據量對於ECU是一個很大的負擔, 因此必須為嵌入式軟體開發出更好的ADAS與V2X演算法並進行測試, 再傳送至ECU, 才能減輕ECU的工作負載, 從而提升效率. 」久保法晴引用IHS的調查數據強調, 目前有高達90%的車載創新都來自於電子產品, 而大部份的車載組件訊號都必須經由嵌入式軟體進行處理.
為了落實ADAS與V2X, 預計在未來5年內, 高達94%的新車銷售都將會是連網汽車, 汽車工程師勢必將面對更多的RF, 雷達等各種訊號處理, 同時還必須實際進行路測與硬體迴路測試(HIL), 才能開發出可執行於ECU的理想演算法.
「HIL測試是指透過嵌入式系統模擬車輛在路上的各種情境, 以及一些耗時太長或無法實測的極限路況, 讓工程師只需待在實驗室即可讓所設計的系統進行24小時不間斷的模擬各種路況, 同時將過程中的數據記錄下來並進行除錯, 以改善其設計. 」但他強調, HIL模擬測試並不能取代實際路測, 同時還必須重複針對測試修正以及新的場景進行「回歸測試」(regression testing), 才能真正確保安全性.
至於進一步的自動駕駛發展, 久保法晴強調, 自駕車涉及安全性, 因此, 除了技術開發以外, 更仰賴於政府的法規; 當政府立法後, 就會有更多的車商投入自駕車的開發.