二○一九年四月二三日，全球半導體產業界，最受矚目的一件大事就是，全球電動車大廠之一「特斯拉(Tesla)」，終於也推出自主研發成功「車輛自動駕駛晶片」。在特斯拉此次所舉辦「自動駕駛日」活動中，執行長Elon Musk、公司高層，同時展示Tesla對自動駕駛應用的最新研究成果。其宣稱晶片運算性能優越，甚至已超越目前於自駕車晶片領域砸下大錢投資的英偉達(Nvidia)產品水準，同時也因此引發兩家公司的隔空較勁。特斯拉自主研發自駕晶片問世 全球自駕晶片競爭戰火白熱化根據特斯拉的產品介紹，新款自動駕駛電腦主機板上，搭載二顆全新特斯拉自駕車晶片。每片晶片周圍皆配置DRAM記憶體，同時配套電源模組以保證供電。在這二顆晶片上，內建完整感測器感知訊號輸入功能，包含雷達、GPS，甚至轉向角度等重要行車感測數據，都能順利獲取資訊。特斯拉自駕車自研晶片上，主處理器採十二核心「ARM Cortex-A72處理器」架構，運行頻率為 2.2GHz。另外，自駕車晶片採「三星」的「一四奈米FinFET」製程產製，晶片面積二六○平方公厘(mm²)，其上有多達六○億個電晶體。另一方面，自駕車晶片封裝大小為三七．五公厘(mm)×三七．五公厘，面積約為一四○六平方公厘，採BGA封裝技術，內建多達二一一六個訊號引腳。自駕車晶片各個功能分布方面，特斯拉表示，包括自駕車多方攝影機的影像輸入、圖像信號處理器、LPDDR4記憶體控制器等；其中，圖像信號處理器每秒可處理高達一G影像畫素，並具備先進的色彩映射、訊號降噪處理能力。同時，與當前先進處理器晶片相同的是，特斯拉所自研的自駕車晶片，亦具備神經網路處理器。
神經網路處理器擁有容量達三二M的SRAM，搭配雙核心架構，每個核心於二GHz運算頻率下，擁有三六TOPS性能。所以，雙核心共計有多達72TOPS性能，也使得擁有二個晶片的主機板，具備一四四TOPS強效運算性能。除神經網路處理器外，此款自駕車晶片亦內建GPU，可於一GHz頻率下，運算性能高達六○○GFOPS，可達成FP32、FP32計算。有關晶片功耗(能)方面，特斯拉此次並未對外公布明確數據，僅說明新晶片功耗，與過去採用Nvidia自駕晶片相比，節能度的確有所提升，但成本卻反倒下降，加以處理效能提升下，達成現階段讓人滿意的自駕晶片開發目標。除了硬體效能優化外，特斯拉同時針對運算軟體的改變、優化進行詳細介紹。其中，特斯拉開發自家專屬的神經網路編譯器，除可充分利用神經網路處理器量大的SRAM運算力輔助優勢外，特斯拉同時也針對駕駛控制應用，於自駕晶片中內建Safety System，以確保自駕車核心控制系統運作穩定度。特斯拉強調，因自動駕駛運行時，核心晶片需處理大量感測、推理、決策數據，所以數據安全亦需納入晶片設計考量。因此，Security System執行代碼，須經過特斯拉驗證通過，未經此層驗證通過的代碼內容，未來將不會被採用此款自駕車處理器晶片執行，以確保自駕車駕駛及乘客安全。
市場看好特斯拉自駕晶片 加快全球自駕網路租車應用在特斯拉宣布推出自研自駕車晶片後，外媒報導指出，Elon Musk大約於一個月前(今年三月份)，即開始將旗下Model S、Model X二款電動車，所內建Nvidia自駕車電腦平台，換裝成自家所自研的自駕車晶片平台；Model 3亦於四月中旬，開始進行自駕車晶片更換動作。Elon Musk更表示，下一代自駕車處理器晶片，設計工作正持續進行中，目前已完成一半進度，其效能可比目前晶片好上三倍，但可能仍須二年時間才能開發完成。特斯拉現有車主，如果想要更換全新晶片系統，需額外先行支付五千美元的換裝費用。有關特斯拉於四月二三日向外界秀出自研開發完成的自駕車晶片一事，前外資知名分析師也給予其正面評價。陸行之於Facebook上指出，特斯拉透過導入自家自駕車晶片，於進入共享、出租車市場創新、激盪後，將可為市場帶來不同以往面貌的發展結果。此外，相對之前Nvidia的自駕車晶片架構，特斯拉自研晶片可提供性能更好，但成本更便宜自駕平台，有利加快全球自駕車落實腳步。陸行之表示，特斯拉宣布進入出租車/類UBER /類LYFT共享服務市場，自駕RoboTaxi將於二○二○年推出，對比Waymo / Nvidia 解決方案(車價至少超過十萬美元)，售價將低於三萬八千美元。同時，任何車主皆可參加出租網路車隊，特斯拉將分享二五％～三○％營收，車主可獲得七○％～七五％的營運分潤，屬於市場上的破壞式創新。
特斯拉目前已經使用「三星」旗下，美國德州廠「14奈米」製程，來生產無人自駕車處理器晶片，用以取代原本的Nvidia解決方案，應用Model S、Model X、Model 3中，而且，預定二年後將要進入一○奈米製程生產期程。特斯拉自駕車晶片採用二六○公厘x2封裝尺寸，具備六○億個電晶體管，一四四TOPS對比Nvidia Xavier自駕晶片的二一TOPS運算力；取代Nvidia先前方案後，每部車可降低多達二○％自駕系統成本。最後，特斯拉執行長Elon Musk進一步表示，不看好光學雷達、高精度地圖應用後市，因此特斯拉自駕車內建八個「攝影鏡頭」、十二個「超音頻感測器」、一個「毫米波雷達」，來取代目前建置成本超貴的多線式「光學雷達」。Elon Musk更大膽預測，所有車輛自駕方案，最後都會放棄使用光達、高精度地圖建置，還說人類的眼睛最好用，沒人有雷射眼。至於，號稱二○二○年可順利進入的「L5」全自動駕駛領域，這點他並不同意。因為，進入L5自駕應用領域，不是特斯拉自己說了就算，而需要政府機構公信力認證通過，但特斯拉肯定會比內建Nvidia自駕系統的客戶更快通過。英偉達自駕晶片應用優勢 獲知名檢測機構認可全球頂尖汽車安全與可靠性公司TÜVSÜD南德意志集團，之前曾對全新「Nvidia Xavier系統單晶片(SoC)」進行安全概念評估。這家成立逾一五○年的德國公司，旗下二萬四千名員工負責評估工廠、建築物、橋樑、其它基礎設施、車輛，是否符合品質、安全性、耐用性等方面國家、國際標準。
「Nvidia Xavier 是我們評估過最複雜的處理器之一。經過我們深入的技術評估，證實Xavier SoC 架構適用於自動駕駛車，突顯出 NVIDIA 致力於實現安全自動駕駛的承諾。」TÜV SÜD RAIL 的 Xavier首席評估員Axel Köhnen先前於二○一八年五月下旬時，曾對外評析指出。全球首款自動駕駛車處理器「Nvidia Xavier」，是史上最複雜的「SoC」。高達90億個電晶體， Xavier因此得以處理大量資料。它所具備的GMSL(gigabit multimedia serial link，千兆位元多媒體串行鏈路)高速IO，將Xavier連接到有史以來規模最大，光達、雷達、攝影機感應器陣列。SoC內部建有：CPU、CUDA GPU、VPU(影片處理單元)、ISP(影像訊號處理器)、PVA(可編程視覺加速器)、DLA(深度學習加速器)等六種處理器，每秒可執行近四○兆次高速運算作業。其中，有三○兆次運算作業，主要用於深度學習。Nvidia指出，這些強大、複雜的運算作業能力，並非因為其欲滿足、炫技用，所因此具備驚人的資料匯(饋)入、速度，而是它們對於確保行車安全至關重要。英偉達自駕晶片處理力強大 通過國際標準安全性加分Nvidia Xavier為自動駕駛車輛的核心控制大腦。以安全角度而言，代表自點對點，完整構建多元化、故障檢測能力。自感應器至專用處理器、演算法、電腦系統，進一步延伸到汽車傳動系統，使用多種運作方法，執行自動駕駛、驅動傳動每一項重要功能，成功創造出運用多元性。
舉例而言，透過不同的感測、運算處理器，處理光學攝影機、雷達、光達所偵測到物體資訊，同時使用多種電腦視覺、訊號處理、點雲演算法進行感知確認。Nvidia Xavier可同時運行多個深度學習神經網路，以辨識車輛於路上行駛時所有應避開的物體，其它神經網路則可用以確定安全行車地點。不同感測功能的處理器，可同時平行運行(算)不同演算法，透過相互支援、資訊整合協同作業方式，減少單一故障點未偵測出(到)的可能性。行車安全的確保，需要控制電腦的大量處理能力，對自動駕駛車輛來說，高速、多工化處理能力的發揮，也就代表相當程度的行車安全性。集合共計多達三百多位系統組建架構師、模組設計師、汽車安全專家，耗費長達數年時間，針對一五○多個安全系統相關模組，進行連續測試、複合運作、不間斷、交叉比對分析後，才成功打造出Nvidia Xavier自駕車處理器晶片的安全性確保架構。汽車產業有了Nvidia Xavier之後，便可達標ASIL-D最高功能安全等級標準。由全球最大標準制定機構「國際標準化組織(ISO)」所提出「ISO 26262」，為一項權威性「道路車輛系統、硬體、軟體功能安全標準」，可用以判斷車輛能否辨識、避開、處理各式故障情況。SoC晶片架構必須於運作期間，能夠成功偵測硬體故障情況，開發過程亦需解決潛在系統故障情況。換句話說，SoC必須盡可能避開各式故障情況，如果無法順利避開，也須加以偵測、應變，才能符合ISO 26262的要求、檢核標準。TÜV SÜD團隊判斷Nvidia Xavier SoC架構符合ISO 26262要求，可以在可能導致車輛乘員受到嚴重傷害的行車故障情況下，避開不合理、危害性風險。馬斯克挖苦對手核心感測技術 不看好光學雷達市場應用後市馬斯克於四月二三日表示，特斯拉目前已經逐漸脫離對Nvidia自駕晶片的依賴，成功打造出最強自駕車核心處理器晶片，甚至預言真正Level 5自駕車輛，明年即可順利問世。馬斯克在自駕投資人盛會上強調，特斯拉所自行設計的自駕車處理器晶片，相對於Nvidia自駕車晶片的計算力，呈現出飛躍式進步，甚至預言明年即可完成真正的自駕車，同時投入自駕計程車服務Robotaxi網絡。Nvidia官方對其有關自駕車的相關評估看法，則感到相當感冒；發言人對外指稱，馬斯克的對比舉例不甚精確，Nvidia 自駕車晶片的運算性(效)能呈現，主要體現於整車層級、主題為「整個系統」，並不是「單一晶片」獨立運算、測試運作效能的一般作法可堪比擬。Nvidia 強調，Nvidia Drive AGX Pegasus 於路徑規劃、本地化、人工智慧感知等領域的數據處理速度，可高達三二○TOPS(兆次運算／秒)，遠勝過馬斯克所聲稱自研自駕車晶片的一四四TOPS。
特斯拉目前於背景環境人物、物體的輪廓、形態偵測感測系統，已定調以「影像辨識」為主，表示此類感測模式，可提供更豐富的人物、物體相關重要資訊細節。馬斯克甚至進一步承諾，二○二○年，特斯拉將擁有涵括高達一○○萬台「Level 5」等級自駕車，所形成的大型車隊網絡，此項類似Uber的行車服務網絡系統，預估將可為加入網路的車主，帶來每年高達三萬美元利潤，同時也可再度挽救特斯拉目前並不充沛的現金流。全球自動駕駛晶片市場領域，競爭日趨激烈。根據研調機構預測，到二○二○年底，一輛路上行駛的汽車，整車料將使用多達一千顆IC晶片。市場需求的龐大，車用晶片因此成為半導體產業新戰場。除英特爾外，輝達(Nvidia)、恩智浦(NXP)、高通(Qualcomm)、德州儀器(TI)、ARM等晶片業相關世界巨擘，現階段同樣虎視眈眈。英特爾也想分一杯羹 積極打造自駕晶片帝國英特爾正式進入汽車自動駕駛晶片領域的時間，其實並不能算早。二○一六年十一月底，英特爾將汽車團隊正式自物聯網團隊中抽離，成立「自動駕駛事業部(ADG)」。然而，從零開始研發新應 用技術，原本即需耗時較久時間進行開發，但產業界人士預估，自動駕駛汽車元年即將於二○二○年展開。因受實際背景因素發展限制下，英特爾因而選擇了最快速、便捷的研發、產製方式：併購自動駕駛晶片產業相關企業；以最快的發展速度填補原本的技術缺口，試圖於最短時間內，結構、組建起屬於英特爾自己的「自動駕駛晶片」帝國。近年來，英特爾併購的標的，主要以人工智慧(AI)、自動駕駛領域為主。據其所公開整體併購金額，目前總計已累計達三二四億美元以上。可以說，英特爾就是用錢砸開自動駕駛晶片市場的未來。目前，在全球自動駕駛處理器晶片領域，英特爾、Nvidia可謂市場雙雄。英特爾EyeQ系列、Nvidia Drive PX、Drive Xavier系列，二者合計占有全球自動駕駛晶片市場半壁江山。成立於一九九三年的Nvidia，向來以產製效能強大的繪圖處理器(GPU)聞名於世。最初，給遊戲PC提供視覺特效應用，後來，Nvidia意識到其GPU可用於AI領域，因此獲得Facebook、Google、Netflix等大型、知名網路應用大廠下單拉貨。隨之而後，GPU終端應用市場業務，進一步擴展至自動駕駛汽車領域。二○一五年，Nvidia推出首款車載超級電腦「Drive PX」，緊接著於二○一六年，推出「Drive PX2」，二○一八年，推出新一代超級電腦「Drive Xavier」；同年，基於雙Drive Xavier晶片設計加構，針對自動駕駛出租車市場為主的Drive PX Pegasu亦順利面世。對自動駕駛車輛而言，運算能力、能源功耗為二個於設計車載晶片時，必須考慮的重要因素。自動駕駛等級越高級者，對自駕處理器晶片的運算能力需求也就越強。然而，IC晶片運算時的功耗問題，同樣不容忽視。英特爾、Nvidia的自動駕駛晶片各有所長；運算能力方面，Nvidia方案遠較英特爾強大，但於功耗節能方面，英特爾的方案則明顯表現較Nvidia為佳。
電動化、智慧化、連網化，是未來汽車應用相關發展三大重要趨勢；電動化，代表未來汽車將揮別傳統燃料驅動方式，運算能耗高的晶片，意味將縮減車輛單次充電後的續航里程。以純電動車為例，單次充電後續航里程為消費者所最關切的使用痛點，於車輛上採用高耗能晶片，可能需要犧牲較多續航里程。因此，如何於提升自駕車處理器等車載IC晶片運算能力的同時，又可以儘可能達成低能耗目標，已成為目前半導體IC晶片設計&製造廠的努力重點。英特爾於二○一六年成功併購「Movidius」後，於晶片能耗減少、節能方面，顯露出突出的表現。透過融合應用Movidius技術，英特爾因此獲得高速、低功率晶片開發力，用以支援其RealSense攝影機，可搭載、應用於無人車等需要辨識周遭背景環境物件的智慧設備上。另一方面，對於高運算能力、低功耗等重點面向的要求，也將促使自動駕駛晶片開發朝向專用、客製化方向發展。與一般通用晶片相較之下，ASIC(特殊應用積體電路)具備性能提高、保密性增強、可靠性提高、體積更小、功耗更低、成本降低等多項優點。產業界主流觀點認為，ASIC將成為自動駕駛晶片的未來主流開發、應用趨勢。自駕車環境感測技術一旦易幟 相關零組件台廠後市堪憂另外。特斯拉執行長Elon Musk不看好光學雷達、高精度地圖應用後市，特斯拉自駕車以內建八個「攝影鏡頭」、十二個「超音頻感測器」、一個「毫米波雷達」，來取代目前建置成本昂貴多線式「光學雷達」，作為感測行車環境的主力偵測系統。Elon Musk大膽預測指出，全球所有車輛自駕系統行車背景感測方案，最終都將會放棄安裝成本明顯昂貴的光達、高精度地圖模組。萬一目前自駕車「行駛環境感測」主流技術－「激光雷達(Lidar)」，最終為現階段自駕車市場上，自駕車行駛環境感測非主流陣營大將－「特斯拉(Tesla)」執行長 馬斯克，所號稱「所有自駕方案最後都會放棄光達及高精度地圖，還說人眼最好用，沒人有雷射眼」的主張，最終應用至終端自駕車市場，遭「完全取代」時，激光雷達(Lidar)被棄如敝屣時，現階段為投資市場所捧在手心、視為心頭好珍寶，股價漲勢突出、亮眼的相關元件／模組、零組件供應鏈股，最後很有可能因為下游出海口市場的豬羊變色、藍海變紅海，營收、獲利因而慘遭滑鐵盧，股價走勢也將因此「兵敗如山倒」。因此，如果現階段因為產業界、市場人士分析看法，而被「洗腦」將「激光雷達(Lidar)」視為「自駕車行車背景物體輪廓感測『最終、主流』解決方案」，因而熱衷於投資激光雷達(Lidar)相關元件／模組、零組件供應鏈股，如鴻海(2317)、鼎元(2426)、聯亞(3081)、穩懋(3105)、德微(3675)、佳凌(4976)、敦南(5305)、朋程(8255)等上市櫃公司的投資人，未來當然需要持續追蹤、留意，「自駕車背景物體輪廓感測方案」市場應用主流技術的最新發展，以免一旦「激光雷達(Lidar)」最後遭「特斯拉(Tesla)複合影像辨識偵測解決技術」所取代時，手中所持有相關供應鏈股，股價恐將「一去不回頭」。
