自駕/聯網/電動/共享崛起 汽車架構馳向四大未來趨勢
2020-07-06Chet Babla
汽車可說是繼手機之後，下一波科技產業的藍海市場。其中，汽車自駕、聯網、電動化與共享將改變消費者與車輛互動的方式，成為移動新典範，為新型態公司及新商業/營收模式，將帶來極大的可能性。
5G毫無疑問將是影響未來汽車能否更聰明、更安全的主要驅動引擎之一。它將大幅提升汽車的聯網性，也讓汽車製造商得以持續探索如何為車內乘客創造更好的車用資訊娛樂體驗，包括多媒體影音串流，以及更靈敏、更即時的導航服務。5G也強化了車輛對車輛(V2V)以及車輛到基礎設施(V2I)的數據傳輸，催生了足以保障生命的功能，例如可警示駕駛前方有潛在危險狀況的詳盡儀表板。
除了5G帶來的影響，同時本文還看到其他幾個趨勢也將形塑未來的汽車產業與汽車的移動性的架構，以及它們將如何呼應聯合國的2030全球目標。
ACES這是汽車研究中心針對未來移動性所提出之四大關鍵科技趨勢的縮寫：自駕性(Autonomous)、聯網(Connected)、電動化(Electric)與共享(Shared)的車輛。該中心表示，ACES「對於改變消費者與車輛互動方式的移動性新典範、新型態公司以及新商業與營收模式，將帶來極大的可能性。」。
未來移動性比科技更重要
ACES不但與影響汽車業的科技變革有關，它還幫助人們檢視汽車業與其內部發生的劇烈創新，如何在解決全球性挑戰中發揮一定的影響力。
社會與各產業的每個角落，在都市化、數位化、永續與社會包容等領域，都面臨重大挑戰。聯合國(UN)預測到2050年，全球都會人口將增加至25億，並把現有的基礎建設推至最大極限。
對於促成移動性的革命，Arm科技相當關鍵，而今日絕大部分的智慧型手機都由Arm的技術驅動。其實我們的科技從1990年代已開始部署在汽車產業，而我們現在也應用這些經驗、創造力與顛覆性創新，重塑汽車的移動性。
本文想要用ACES當框架，分析這個現象將如何發生：
・自駕
全球目標3(Global Goal 3)中的標的3.6(Target 3.6)，決心要讓「因為道路交通事故造成的全球傷亡人數減半」。美國監管機構估計，每年因道路交通事故喪生的130萬人之中，有九成肇因於人為的錯誤。先進駕駛輔助系統(ADAS)如盲點偵測、自動緊急煞車、車道維持輔助與主動式巡航，已經協助讓道路變得更安全，同時也拯救了生命。
Arm的IP已被廣泛運用在超過六成之ADAS系統的半導體中，而Arm在功能安全(Functional Safety, ISO26262)上的努力，也就是即便故障發生，車輛仍然能夠安全運行，讓汽車製造商確保他們的ADAS與自駕系統，可為駕駛、乘客與其它用路人帶來最高的安全性。
在歐洲新車評估計畫(Euro NCAP)的安全基準中，ADAS系統的價值也越來越重要，這意謂著新車若想得到五顆星安全評等，可能很快就被要求必須展現最基本程度的ADAS功能。
・聯網
汽車的聯網讓來自越來越多各種終端裝置感測器的數據資訊，可以在終端裝置或雲端上處理，以提升乘客安全性與車輛可靠性，並促成預測性維修、改善車隊效率，並讓其它用路人與智慧城市規畫者得知人們的旅程紀錄。隨著車輛自駕功能的提升，產生的數據資訊也會跟著增加。有些預測表示，現代車輛每小時大約產生25GB的數據，而自駕車輛產生的數據將是一百倍以上。
這不只是很多數據，而是數據的海嘯！它不但會把全球網路推向緊繃極限，也會讓全球的雲端資料中心必須比以往更加賣力地運作，同時讓它們的能源支出與碳排放迅速飆升。
未來的移動性若要倚靠數據生成與聯網運作並從中獲益，人們需要減少依賴於需要大量數據上雲處理的解決方案，以便達成全球目標7(Global Goal 7)的第3個標的(Third Target)：2030年前加倍全球能源效率的進步速度。
不管是在車輛裡(終端感測器與核心運算節點)，或是在路邊的邊緣閘道器，乃至雲端中，機器學習(ML)將擴散至整個運算領域，如何應對這個挑戰極為重要。它以智慧的方式降低數據量演算法部署，讓聯網特性成為未來車輛的主要支柱。
・電動化 車輛的動力從今日基於化石燃料的內燃機引擎(ICE)，已逐漸地轉往電動化發展，隨著時間向前推進，因車輛移動產生的碳排放對環境造成的衝擊，將顯著降低。這已將正在生產、或未來更多的車輛生產，以及大幅增加的電池生產等衝擊考量進去。最近Tesla市值大幅增加，讓它變成全球市值第二高的汽車原始設備製造商(OEM)，部份也反映出投資人認同汽車動力電動化在全球未來發展上所代表的價值。
在把全球暖化限制在攝氏1.5度內的計畫裡，電動車(EV)著力甚深，而這也符合2016年巴黎協定所訂定的目標。因此，電動車在達成全球目標13的氣候行動(Global Goal 13: Climate Action)，以及之前所提全球目標7(Global Goal 7)的能源效率上，可能扮演吃重的角色。
・共享服務
探討未來的移動性趨勢時常被遺忘、但可能也是最有趣的部份，即為介於公共運輸與個人運輸之間的種種。從叫車App到車輛所有權共享方案，消費者慢慢地開始走出傳統購車方式，轉而擁抱公共運輸行動服務(MaaS)帶來的好處。
從2013年開始，研究顯示叫車服務的車資每年約略成長130%。這種成長幅度很驚人，但它還不是移動性的神奇武器：在美國的一些城市，叫車App事實上不但沒有降低塞車，反而讓情況更為嚴重。不過，主要的原因是這些App都仰賴私有車輛：當自駕車服務更為普及時，情況可能大為改善，而這也促成道路空間更有效的運用。
根據研究預測，人們倘若擁有妥善的基礎架構，預計到2030年，可搭載多名乘客的機器人計程車，在美國道路行駛里程將達到5,000億英里，大約占所有車輛行駛里程的9%。到2040年，這些計程車將占所有車輛里程的一半。
透過共享服務平台朝隨選運輸的轉移，將讓社會每個層面(不僅年輕人、有能力或是相對較為富裕者)的移動性更強，並有潛在機會解決有關永續基礎建設、健康福祉、就業、不平等與社會包容等挑戰。透過此一方式，它不止支持單一的聯合國全球目標，而是能夠支持幾乎所有的目標。
政策/成本/隱私待解決 ACES布局循序漸進
當然，儘管大家推測ACES轉型可能會替未來的移動性帶來不少好處，我們還是得思考許多挑戰與問題。例如，政府目前從汽油與柴油燃料收取的數千億美元稅收，該何去何從？如何為此一龐大收入找到替代財源？
各國政府是否會考慮每英里固定向電動車徵收一定的費用？當英國市場目前休旅車與電動車的銷售數字比率是37:1時，我們如何進一步降低電動車成本、提高吸引力，以鼓勵消費者從現有的汽油車或柴油車跳槽過來？
讓車輛擁有連接數據的能力，也開啟了資料隱私及至關重要的網路安全等相關新議題(遭奪取的聯網車輛在惡毒的歹徒手裡，等於是在道路上奔跑的飛彈；關於這點，白帽駭客Charlie Miller已作出眾人皆知的錯誤示範)。此外，隨著AI在駕駛輔助與自駕車輛的部署愈來愈多，如果這些基於機器學習的解決方案是黑盒子，我們如何能確保所作出的決定都是明確、有道德且公平的？還有，如果這些系統突然失靈，誰要負責？
以上所述，對於ACES在未來移動性上展現的可能性，都是主要的障礙，但這不代表我們會暫停如何謀思因應之道。ACES框架對未來社會可能帶來的整體影響實在太大也相當正面，業界的每一份子都責無旁貸。
資料來源：https://www.2cm.com.tw/2cm/zh-tw/market/323FF3F182E84E4CA9EB5920D6D75E32
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