自動駕駛發展的正確路線？

Robotaxi: Have Google and Amazon backed the Wrong Technology?

Financial Times, July 19, 2021

Google投資的 Waymo、GM 投資的 Cruise 是目前 L4 Robotaxi 無人駕駛技術領先的前兩大公司，Amazon 也收購了 Zoox，但金融時報 2021年 7月的文章，質疑 Google 跟 Amazon 是否支持了錯誤的技術路線！

了解自動駕駛技術公司的過去、現在，看看未來Tesla 特斯拉是否能脫穎勝出。

自動駕駛進化時程，Mercedes L3 限制在 60km/hr以下高速公路，Source: 美股探路客整理

Takeaways 閱讀重點:

《 兩種自動駕駛發展路線 》

根據美國汽車工程師學會 SAE，自動駕駛一共可分為 6 個等級 Level，從毫無任何駕駛輔助的 L0，到最高等級、完全無需人類介入的 L5 全自動駕駛。

自動駕駛發展路線也分為金融時報稱為 “Moonshot Solution” 「一步登天」的路線、從 L2 往上發展到 L4、L5 的 “Step by Step” 漸進式路線。

美國汽車工程師學會自動駕駛分類，Source: Synopsys、美股探路客整理

路線 1： 一步登天 "Moonshot" Solution 方案、商業化緩慢

基於 Level 4 無人駕駛技術不可能從 Level 2 漸進發展而來的假設，新創公司都採取跳過 L2、L3，直接「一步登天」的方式開發無人駕駛技術，金融時報稱為 "Moonshot" 的方式。

其特點是：

• 需要多種傳感器融合 Sensor fusion，車款改裝後價格超過 20萬美金，幾乎不可能成為消費者自有車款
• 以 Robotaxi (無人駕駛計程車) 服務、卡車、物流等商業應用為主要發展方向
• 需要高精密地圖 HD map，協助精準車道定位、交通號誌、道路標誌位置、道路及周邊細節如消防栓、路肩高度等特徵識別
• 限定在高精地圖覆蓋範圍、政府監管核准區域運行

以 Waymo 的第五代無人駕駛車為例，改裝 Jaguar的 i-Pace 共需要：

• 5 個光達 LiDAR：一個 360度遠距、4個周邊中距
• 6 個雷達 Radar
• 29 個攝影機

價格、外型幾乎注定不可能走入尋常百姓家，成為私有自動駕駛車，而高精地圖的覆蓋率、更新頻率是另一個廣泛使用的障礙。

Waymo i-Pace Robotaxi Sensors 傳感器配置，Source: Waymo Blog

～ Google/Waymo ～

2021年 8月 Google 旗下的 Waymo 宣佈將在舊金山向特定客戶提供服務，舊金山的多霧、多雨、複雜地形，較之前在鳳凰城大多天氣晴朗、街道方正的環境，帶來更嚴苛的挑戰。

據 The Verge 報導，Waymo 在舊金山的服務：(1) 車上需配有安全駕駛 (2) 客戶需簽署保密協議！

依據鳳凰城的經驗，一切順利的話還需要再近一年時間，才有機會對一般消費者開放。

2021年8月 Waymo 宣佈在舊金山推出 Robotaxi 服務，Source: Waymo Blog

2009年 Google 就開始無人駕駛技術的開發，經過漫長的 10年，2019年 10月才終於在亞利桑那州的鳳凰城，向特定用戶提供無人駕駛計程車 (Robotaxi) 服務。

經過一年時間驗證，2020年 10月才向一般大眾開放，但也只在限定的600平方英里範圍內提供服務。

Google無人駕駛開發里程碑，2018年獨立成Waymo，Source: Waymo Blog

～ Cruise ～

另一家 Cruise 於 2013年成立、2015年取得加州監理所 DMV 核准，在有安全駕駛狀況下進行無人駕駛測試，2016年被 GM 收購、2018年軟銀投資 22.5億美金、本田投資 7.5億美金。

2020年 10月成為第五家取得加州政府許可，在公開道路上進行完全無駕駛人道路測試的公司，其他四家分別是 Waymo、Nuro、Zoox (Amazon)、AutoX (中國)。

取得加州許可測試完全無人駕駛的公司及其自駕車，Source: 美股探路客整理

2021年 6月 Cruise 取得 GM 提供的 50億美金信用額度，預計 2022年開始在 GM 的底特律工廠，生產沒有方向盤的電動無人小巴 Cruise Origin。

Cruise 已經取得超過 100 億美金的資金，CEO Dan Ammann 說提供全球更安全、更潔淨、更方便的出行服務，這樣的資金一點都不多！

～ L4 自動駕駛技術排名 ～

根據加州監理所 DMV 提供的 2019/12～2020/11 資料，在加州測試里程最多的是 Cruise、Waymo次之，脫離自動駕駛里程表現排名最佳前三 (距離越遠越好) 則是：Waymo、Cruise、AutoX，但 AutoX 在加州的測試里程，相比前兩名不到 1/10。

Waymo 剛剛宣佈在舊金山，以改裝 Jaguar i-Pace 開始有限度的 Robotaxi 服務，Cruise 目前僅提供其公司員工試乘，規劃 2022年在 GM 協助下生產客製的 Cruise Origin，AutoX 則在 2021年初宣佈在深圳提供試乘服務，商業化都差強人意。

加州DMV統計自動駕駛公司測試里程、平均脫離里程，Source: Statista

《 一步登天路線的窘境 》

2021年 5月 The Verge 的文章 - 「The Autonomous Vehicle World is Shrinking - It's Over Due」，道盡了採用 Moonshot 路線開發自動駕駛公司的窘境：承諾太多、耗時太長、成果太少！

原本業界預期 2020年或 2021年是自動駕駛開始普及的時間，如今產業卻還在在整併、小範圍驗證服務，原本最擔憂自動駕駛將影響其核心利益，大舉投入開發的網約車服務公司 Uber、Lyft，在這兩年則紛紛認賠退場。

• 2020年 12月 Aurora 合併了 Uber 的自動駕駛部門，Uber 還承諾投資 Aurora 4億美金，等於是賠錢賣。
• 2021年 4月 Lyft 以 5.5億美金，將其有 400 個工程師的自動駕駛部門出售給 Toyota
• 領導廠商 Waymo 也遭逢高層異動，2021年 4月 CEO 宣佈離職，5月 CFO、Head of Automotive Partnership 汽車合作夥伴負責人也相繼離職

持續燒錢、看不到成果，讓投資人熱情逐漸消退，根據麥肯錫、金融時報的資料，2020年都會區自動駕駛的市場約超過 10億美金，但 L1～L3 輔助駕駛 (ADAS、Advanced Driver Assistant Systems) 市場卻高達 200億 ~ 300億美金。

到 2025年，前者市場仍只有 50億 ~ 100億美金，ADAS 系統卻高達 600億 ~ 800億美金，即便到了 2030年市場規模差距仍然巨大，不禁令人質疑 Moonshot 的發展路線很可能是錯誤的。

全球自動駕駛、ADAS 市場，Source: 麥肯錫、金融時報

路線 2：漸進式發展 Step by Step、先上路賺錢

相較於各新創公司的一步登天策略，各車廠幾乎都是採用 Mobileye、nVidia 的方案，發展 L2、L3的先進駕駛輔助系統 (ADAS，Advanced Driver Assistant System) ，再透過投資、與新創合作來佈局 L4、L5 的無人駕駛技術。

Tesla 雖然採取漸進式發展，但無人駕駛技術在 2016年與 Mobileye 分道揚鑣後，目前完全採用純視覺 AI 技術自行開發。

～ Daimler 賓士 Drive Pilot L3、nVidia 技術 ～

2021年發表的 Mercedes S Class 提供了稱為 Drive Pilot 的 Level 3 閹割版輔助駕駛功能，賓士採用 nVidia 的方案，自行開發輔助駕駛技術，也跟 BMW、多個自動駕駛陣營維持合作關係 。

稱為 L3 閹割版的原因，在於使用場景限制在行駛速度低於 60 公里/小時、預先核准的至少四線道高速公路區域內，系統有監控系統以確保駕駛不在睡覺狀態，因此目前只有塞車的高速公路才能使用，未來系統需要經軟體升級來達到更高適用車速。

此外，為確保安全，Mercedes 還要求駕駛接受相關訓練，因此雖然向 L3 跨出了一步，但 Mercedes 或 nVidia 的方案，距離真正的 L3 系統仍有不少的問題需要克服。

Drive Pilot 技術的 Mercedes S Class，採用了 1 個光達 LiDAR、5 個雷達 Radar、8 個攝影機，配合高精密地圖，讓駕駛可以雙手離開方向盤、自動變道。

即使配備了 LiDAR 光達，Drive Pilot 的 L3 輔助駕駛目前的限制顯示，要發展到 L4 無人駕駛明顯仍有巨大的差距。

Mercedes Benz S Class Drive Pilot 系統傳感器，Source: Mercedes官網

~ GM Super Cruise L2、Mobileye 技術 ~

GM 已經退出台灣市場多年，但 2020年美國消費者報導針對 17 家車廠、1 家後裝的 ADAS 系統所做的測試報告，GM 旗下凱迪拉克品牌配置的 Super Cruise ，超越 Tesla 的 Autopilot，為車廠中得分第一。

其中得分最高的是 Comma.ai 的 Comma Two 後裝系統，採用開源的 Open Pilot 軟體，特斯拉 Tesla Autopilot 則在能力及性能 (Capability & Performance) 項目取得最高分。

2020年美國消費者報導 ADAS 系統測試排名，Source: Consumer Reports 2020

GM Super Cruise 採用 Mobileye 的輔助駕駛方案，車身配置的傳感器包含 7 個雷達 Radar、5 個攝影鏡頭，在車內則另有一個監測攝影機、駕駛方向盤偵測、方向盤光條、震動座椅等，監測、提示駕駛系統狀態。

透過完整的駕駛監控、提醒系統，Super Cruise 可以讓駕駛放開雙手行駛。也因此讓其在 Consumer Reports 評比中的三個項目 Keeping Driver Engaged、Clear When Safe to Use、Unresponsive Driver 中，得分超過 Tesla 特斯拉。

GM Super Cruise 可讓駕駛放開雙手行駛，Source: cadillac.com

Super Cruise 原先並不支援自動變道，但 2021年的 Enhanced Super Cruise 在增加了四個後方雷達後，已可以提供自動變道，但仍不支援出、入交流道。此外，因為需要增加硬體，舊款無法升級為 Enhanced Super Cruise。

選配 Super Cruise 價格高達 $8,850 美金，即使是頂配車款也要額外的 $2,500 美金，另外還需訂閱 Onstar 服務 $25 美金/月。

GM Enhanced Super Cruise，Source: Slashgrear.com

雖然能讓駕駛放手讓車輛自駕，但 Super Cruise 需要高精密地圖配合 GPS，讓車輛能維持車道居中，使其適用範圍侷限在少數高精密地圖覆蓋的高速公路。

下圖為 GM Super Cruise 目前在美國支援的高速公路地圖，其密度並不高，尤其在西岸更是稀疏，並且不支援市區道路。

即使 Consumer Reports 評比在車廠中排名第一，但其實用性限制很多，幾乎只對經常、長時行駛高速公路的族群有吸引力。

GM Super Cruise 適用路線圖，Source: supercruise-map-viewer.cp.gm.com

~ Comma.ai OpenPilot 自動駕駛界的 Android ~

雖然 Comma.ai 不是車廠，其 Comma two 在 Consumer Reports 的評比中排名第一，值得介紹讓大家了解，Facebook 上也有 Comma Ai OpenPilot Taiwan Group 社團。

Comma.ai 是 17歲就成為全球第一個成功越獄 iPhone 的天才駭客 George Hotz，在 2015年 9月所成立，以成為自動駕駛界的 Android 為目標。

2016年因媒體報導，收到加州監理所警告未取得測試自駕車授權、美國國家公路交通安全管理局 NTHSA 要求其預計發表的 Comma one，需滿足聯邦車輛安全標準。

因此 Hotz 決定將其 輔助駕駛軟、硬體系統開源，軟體為 OpenPilot，硬體設計為 Comma Neo，強調其研究用途、不提供任何擔保。

2019年 Hotz 在 MIT 人工智慧/自動駕駛研究員 Lex Fridman 的 Podcast 節目訪談中表示，Waymo 對改善人類生活沒有價值，目前只是比較貴、比較慢版本的 Uber😂，Tesla 將領先贏得 Level 5 的開發 (Podcast 訪問 39'23" 處)，而 Comma.ai 僅落後 Tesla 一到兩年，也將在其之後達到 Level 5。

Comma.ai 在 2020年 CES 推出 $999美元的 Comma two，消費者購買硬體後，自行下載 Open Pilot 軟體，透過安裝指南連接汽車控制系統，在 30分鐘不到時間內，將汽車升級到具備 Level 2 的能力。

Comma.ai 的 Comma two，Source: comma.ai

Comma 2 外觀類似行車記錄器，據 Hotz 自己表明內部只是一台手機，採用高通驍龍 820 處理器，透過一個前置鏡頭監視駕駛、一個後置鏡頭監視前方道路，連接汽車的 LKAS (車道維持輔助) 鏡頭、OBD II 行車電腦控制系統，經 CAN Bus 介面將汽車本身的雷達訊號接收進行 sensor fusion，將車款升級到 L2 輔助駕駛功能：

• 自動車道居中
• 車距維持定速
• 車道變換輔助，特定車款可結合原有的盲點警示系統互動
• 駕駛監控
• OTA軟體更新 (其實就是一台手機的軟體更新)

根據 Car and Driver 的測試，Comma two 的表現雖然不如 Tesla 的 Autopilot，但較 GM 的 Super Cruise 更佳，夜間表現更明顯勝出。

雖然 Hotz 已跟車廠談過合作，但 Honda 跟 Toyota 都反對客戶安裝，並稱將影響原廠保固。Car and Driver 文章的結論認為車廠太過短視，因為合作讓車廠能學習 Comma.ai 如何以簡單的硬體達到傑出的效果！ 

2021年 7月 Comma.ai 推出採用三個攝影鏡頭、$2,199 的 Comma Three，提供 360度視覺感知。

～ 特斯拉 Tesla、晶片到系統軟硬整合 ～

2020年 Consumer Reports 的測試，特斯拉 Tesla AutoPilot 輔助駕駛系統，在能力及性能 (Capability & Performance) 類別一共 30項測試中取得最高分，目前在市售量產車上 ADAS 功能領先，連 Comma.ai 的 George Hotz 也認為 Tesla 的自動駕駛技術目前處於領先地位。

但也因為普羅大眾認為 Tesla 具備最優秀的輔助駕駛功能，衍生出誤用、甚至濫用的問題，雖然 Autopilot 具備 Level 3 的能力，但因 2019年中之前出廠的車款，硬體尚未採用 HW 3.0，缺少駕駛監控攝影機，目前的 Autopilot 法規上仍屬於 Level 2，需要駕駛專注、抱持接手控制的級別。

Tesla AutoPilot、Comma.ai Comma 3、GM Super Cruise 三者比較

功能對比	Tesla AP	Comma.ai Comma 3	GM S. Cruise
高速公路	✓	✓	✓ (註 1)
高速變道	✓	✓	✓ (註 2）
號誌識別	✓ (註 3)	✗	✗
市區道路	✓	✓	✗
市區轉向	FSD (註 4)	✗	✗
Hands free	30 sec	✓	✓
註 1：僅限於開放的特定高速公路 註 2：Enhance版本 註 3：限於 HW 3.0 註 4：FSD 目前為Beta V10僅提供部分客戶測試

Tesla 第一代 Autopilot 採用 Mobileye 的方案，因事故、理念問題，在 2016年分道揚鑣，事實上 Mobileye 認為無法從 L2 逐步升級到 L4。

第二代硬體 HW 2.0 改採 nVidia 的硬體平台開發演算法，但一年不到時間，發現硬體滿足不了人工智能神經網路演算法的需求，在 2019年發表自己的 FSD 人工智能晶片，算力遠遠超過當時的 nVidia Drive PX2 平台。

目前 Tesla 的 FSD (Full Self-Driving) 測試顯示，其已經具備 Level 4 的能力，在一般道路、高速公路都能運行，但因 L4 自動駕駛責任歸屬於車輛提供商，目前 FSD 仍以 L2 向政府申請，畢竟目前 Beta 版本測試需要駕駛專注、保持接手的狀態，實際上是 L2 的定義。

Tesla 在軟硬整合走到自製晶片，跟 Apple iOS/iPhone 的發展一樣，難怪天才駭客 George Hotz 稱 Tesla 為汽車界的 Apple，而他的 Comma.ai 要做汽車界的 Android。

Tesla Hardware Platform，Source: 美股探路客整理

作為科技造車的領頭羊，Tesla 主張漸進發展到 Level 5，而 Google、Mobileye 則認為不可能從 Level 3 進入 Level 4，因為技術路線差異甚大，Mobileye 認為 Level 3 對車輛運行中需要人類接手的要求，實務上不可能實現。

“Level 3 is a very problematic niche. We do not believe in Level 3,” - Intel Mobileye CEO Amnon Shashua

Tesla 在整個汽車業界、包含自動駕駛晶片供應商中，目前是唯一掌握從人工智能晶片、神經網路演算法、自駕策略演算法、超級電腦級神經網路訓練伺服器、整車設計製造技術的公司，超級電腦伺服器讓神經網路訓練時間大幅縮短，將加速 Tesla 自動駕駛的發展。

Tesla 自動駕駛演算法系統架構，Source: Tesla AI Day

一個很好的實力驗證是 2021年 5月出廠的 Model 3、Y 都移除了雷達 Radar，只仰賴車身的 8個攝影機，在 6月經過重新測試就取得美國 IIHS 的五星安全評等，Tesla 早已掌握超越 Level 2 自動輔助駕駛的能力。

自動駕駛就是在訓練人工智能開車，而人工智能的神經網路需要大量數據訓練，2019年下半年出廠的 Tesla 都具備了 HW 3.0/FSD 晶片，2020 年 Tesla 已經交付近 50萬輛，2021年預計交付超過 80萬輛，這些在道路行駛的車輛，都成為實際影像數據蒐集、訓練深度學習神經網路的來源。

截至 2020Q1，Tesla 車輛交付與硬體平台數據，Source: lexfridman.com

Tesla 目前在私有自動駕駛領域領先所有競爭者，即使採用 Mobileye 方案的 GM Super Cruise 因增加了駕駛監測系統、更多警示功能，而在 Consumer Reports 測試項目總分較高，但在適用環境、功能上均遠不及 Autopilot。

Tesla HW 3.0 已經增加鏡頭進行駕駛行為監測，剛剛發布的 FSD V10 Beta 仍有許多地方需要改進，還需要大量深度學習、更多 Corner cases (極端情況) 的蒐集，訓練出的自動駕駛機器才能達到 Level 4，滿足任意道路都能自動駕駛的需求。

而 EV 電動車市占率、營收、交付數量仍在高速成長階段的 Tesla，仍專注於私有自動駕駛領域，與 Waymo、Cruise 等仍在 Robotaxi 領域發展的公司，目前市場尚無重疊。

結語

自動駕駛的兩種發展路線，實際上也是現階段車廠跟新創所採取的不同發展途徑，現階段鎖定的其實是不同的市場需求。

根據 2020年 12月 McKinsey 麥肯錫的分析，自動駕駛市場其實區分為 Private Autonomous Vehicles、Robotaxi (私有自動駕駛車、無人駕駛計程車) 兩大類。

市場研究機構 IDTechEx 則將自動駕駛市場分為 - 私有、分享、出行服務三大類進行預測，在 2036年之前，私有、出行服務也就是私有自動駕駛車、無人駕駛計程車兩類市場規模相近。

Autonomous Vehicle Market Forecast，Source: IDTechEx 2021

根據金融時報的分析，目前 Waymo 等 L4 公司的 Sensor 傳感器成本，超過 $3,400 美金， Tesla 目前僅需 8 個攝影機，連雷達都不需要，成本估計可能不到 $150 美金、相差近 23倍。

毫無疑問，Tesla 目前在私有自動駕駛領域領先所有競爭者，EV 電動車市占率、營收、交付數量仍在高速成長階段。唯有進入 Robotaxi 競爭領域，才會面對 Waymo、Cruise、甚至 Mobileye (Mobileye 計劃在德國推出 Robotaxi 服務) 等 L4 公司的競爭。

自動駕駛等級所需 Sensor 傳感器成本，Source: Financial Times

按照目前推展速度與車輛成本，Waymo、Cruise 的 Level 4 Robotaxi 服務，5 年內幾乎都不可能獲利，Uber、Lyft 也未受到迫切影響的憂慮而退出競爭。

選擇直接開發 L4 公司的車輛，需要的傳感器數量與成本， 2030年前幾乎不可能對私有車市場有任何影響。

限於篇幅與時間限制，我們在下一篇文章再深入探討 Tesla 發展 L4自動駕駛，進入 Robotaxi 市場跟 Waymo、Cruise、Mobileye 的競爭分析。

未完，待續 ……