让我们面对现实：自动驾驶车辆热潮并没有退烧的趋势，反而越来越旺；不过我们很少听到有关于自动驾驶车辆技术更合理、渐进的讨论，汽车厂商与技术供货商对于相关计划变得更积极，日益加速其计划推动。aAjesmc
从领导级芯片供货商到没没无闻的新创公司，似乎没有人愿意错过这个看来一生只有一次的大好自动驾驶车辆商机…及时行乐，这我能了解。aAjesmc
不久前笔者访问了来自匈牙利布达佩斯(Budapest)的新创公司AdasWorks创办人暨执行长Laszlo Kishonti，据他自己表示，这家公司的目标是开发能在各种处理器──包括GPU、FPGA或嵌入式──上运作的完整自动驾驶车辆软件堆栈：“我们不挑处理器。”aAjesmc
Kishonti是到美国加州来参访，打算在夏天结束前于硅谷设立一个办公室；他表示，AdasWorks的研发团队仍会留在布达佩斯，即将于硅谷设置的据点会是公司业务发展的关键，还能支持在已经于美国街道上行驶的自动驾驶车辆中测试该公司软件：“我们将进行2~3辆全自动驾驶模式车辆的道路测试。”aAjesmc
AdasWorks在去年募得了250万美元的资金，最近几个月又增资到1,000万美元，预计今年稍晚将再展开一轮募资；就AdasWorks受到关注的情况来看，自动驾驶车辆提供的承诺正在吸引各方投资，并让该公司得以来到硅谷拓展业务。aAjesmc
在另一方面，Nvidia在自动驾驶车辆热潮周期中，则是处于与AdasWorks几乎相对的位置；像Nvidia这样一家公司，是AdasWorks想要达到的目标。(顺带一提：AdasWorks开发的、支持4台摄影机的智能汽车环景系统软件，已被应用于100台Volvo XC90自动驾驶测试车辆中；该款车辆是以Nvidia的Drive PX平台为基础，预计在2017年于瑞典Gothenburg展开的Drive Me计划中进行测试。)aAjesmc
Nvidia推出“集中式车内超级计算机”进军全自动驾驶车辆领域，也是第一家透过自动驾驶车辆来教育大众深度学习的公司，并自诩为全球最先进自动驾驶车辆平台供货商；据该公司表示，目前全球已经有80家以上的车厂、一线汽车零组件供货商以及研究机构，采用其DRIVE PX 2超级计算机开发先进驾驶辅助系统(ADAS)与自动驾驶方案。aAjesmc
针对产业界加速开发全自动驾驶车辆的问题，Nvidia汽车业务资深总监Danny Shapiro表示：“当自动驾驶车辆跃上《时代(Time)》杂志封面，或是在《君子(Esquire)》杂志被报导，就没有一家车厂的CEO会想要落后。”aAjesmc
虽然产业分析师都形容Nvidia的Drive PX 2是全自动驾驶车辆的研发平台，Shapiro却不敢苟同：“当涉及全自动驾驶车辆，没有任何一家汽车厂商期望能得到一个黑盒子；”他表示，第一线汽车零组件供货商与车厂也许会想要实验、修补与设计它们自己的架构或软件。aAjesmc
Shapiro形容Drive PX 2是可扩展且具弹性的平台，强调Nvidia的客户们──包括正在开发自动驾驶车辆的车厂、一线零组件供货商以及新创公司等──可以测试他们自己的想法，并扩展该系统。aAjesmc
根据Nvidia的说法，Drive PX 2的处理性能可以从10W的单颗行动处理器，扩展到每秒提供24兆(trillion)次深度学习运算的四处理器(其中两颗是行动处理器，另两颗是Nvidia的最高端GPU)。Sapiro表示：“该完全配置的系统能提高到250W，包括气冷或水冷式散热选项；”简单来说，一切都看车厂想要的是什么。aAjesmc
不过最大的困难仍然在于，完全自动驾驶车辆真的很不容易开发；以下是笔者针对几个自动驾驶车辆相关问题，询问产业观察家所收集到的看法：aAjesmc
1. 我们将如何测试自动驾驶车辆的人工智能(AI)？或者说我们知道该测试什么吗？aAjesmc
市场研究机构IHS车用半导体市场分析师Luca De Ambroggi表示：“就如同我们会要求人类驾驶考驾照，考虑到安全性，汽车产业也需要一套验证AI驾驶能力的标准程序。”aAjesmc
2. 我们该如何实现自动驾驶车辆SoC？我们如何得知其实现是正确且安全的？aAjesmc
对此芯片设计业者Arteris营销副总裁Kurt Shuler的观察是：“今日的设计团队会在SoC中结合产业标准处理器丛集(例如ARM)与他们自己的客制化硬件加速器，做为那些嵌入式装置的大脑；”他指出：“对那些设计团队来说，第一个挑战是如何优化实现其算法，以及划分(partition)硬件或软件实作。”aAjesmc
此外Shuler认为，还有另一个挑战是如何让这些装置符合汽车应用规格，通过ISO 26262标准；需要记住的是，设计团队基本上是在开发：“配备高度专用化IP加速器的超级计算机SoC，”而要符合ISO 26262标准，需要决定多核心组件的诊断覆盖方法与目标，包括采用缓存一致性(cache coherency)的组件。aAjesmc
3. 据说汽车厂商想在共乘业务分一杯羹的企图心，会加速自动驾驶车辆的开发时程…这是真的吗？aAjesmc
至少像Mobileye这样的自动驾驶技术开发商相信这一点；他们认为，汽车厂商正积极接受由共乘服务供货商如Uber所追求的、自动驾驶车辆的分享概念，将之视为自动驾驶车辆的测试场(test bed)。aAjesmc
不过这样的理论是以一个脆弱的前提为基础──毕竟像是在美国，消费者偏好自己开车而非搭乘大众交通工具，恐怕不会一下子接受只行驶特定路线、前往预设目的地的自动驾驶车辆。这会是一场很大的社会实验，可能值得一试，但是否真的能嘉惠汽车产业？很难说，但这可能让很多人想起半世纪前悄悄灭绝的城市电车系统。aAjesmc
此外，对那些不想自己开车的人来说，如果我们已经有共乘服务，为何还需要自动驾驶车辆？对于这个问题，最近有位曾是半导体产业前任高层、目前在德州从事天使投资人的朋友Robert Hollingsworth转寄一篇题为“未来汽车的真相(Truth about the Future of Cars)”的《君子》杂志文章给我看，并附了一段话，是近期我听过的最佳评论：aAjesmc
“我认为你可能会欣赏这篇文章；它坚定了我对无人驾驶汽车将会走上与无纸化办公室或是也许3D TV相同命运的看法──因为就算那看起来是有可能的，但并不表示它应该要被实现。”
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