Google 自駕公司 Waymo 執行長:送自動駕駛的車上路,比送火箭登天還難!

爬梳馬斯克的 SpaceX 與 Tesla、Uber 賣掉自動駕駛部門 ATG 的經驗,這套邏輯似乎蠻真的?
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「真正送自動駕駛的車輛上路,比送火箭登天還要難!」此言來自 Alphabet 與 Google 的自動駕駛汽車品牌 Waymo 執行長 John Krafcik。

連做自動駕駛的人都沒有信心了,普羅百姓還要押注在這項前途茫茫的新科技嗎?

Krafcik 在接受英國《金融時報》採訪時表示,開發自動駕駛的汽車真的是個「非凡的任務」!他認為,這項挑戰比送火箭上軌道還難的原因在於,自動駕駛的每一次都需要安全無虞,不能出任何差池。但火箭的發射,即便有人在上頭,但只需要安全一次即可,壓力較小。

在馬斯克身上蠻靈驗的?

這套邏輯似乎蠻真的,呼應特斯拉執行長伊隆.馬斯克的經歷,他已數次在 SpaceX 的火箭發射上取得成功,最近忙著測試其星艦和超重型火箭的開發計劃,更拿到美國聯邦通信委員會(Federal Communications Commission)補助款 8.85 億美元,也將啟動新一輪的投資計劃,估值翻倍至 920 億美元。Starlink 與 Starship 計畫目前為止的進展都頗為順利,可說是前途一片明亮。

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但在自動駕駛的方面,進展似乎較小。除了針對美國少量「專家等級」車主釋出的全自動駕駛模式(FSD)Beta 版試用中,見得一位車主在去年底成功靠全自動駕駛,從舊金山開 600 公里到洛杉磯外,要迎接社會廣泛使用全自動駕駛的未來,似乎還有一段路要走。

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畢竟,當初馬斯克自己親口在 2019 年特斯拉自動駕駛投資者日(Autonomy Investor Day)說,2020 年將有 100 萬輛全自動駕駛的特斯拉車輛走上道路,但這個願景隨著 2021 年的到來,也隨之幻滅。

Uber 也不玩自動駕駛了

在 2020 年底,另一家對自動駕駛技術懷抱期待的公司 Uber,也黯淡地將旗下的自動駕駛部門 ATG 出售給競業的自動駕駛新創 Aurora。ATG 在兩年前風光一時,不僅估值 72.5 億美元,還擁有軟銀、豐田的 10 億美元聯合投資。在 2018 年也被當時 Uber 的前執行長 Travis Kalanick 大力看好,甚至揚言 2019 年 Uber 的自動駕駛計程車就可以上路。

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但隨著 Uber 每月投入 2000 萬美元的開發費用卻無法得到回報時,Uber 終於看清現實認賠殺出,結束自動駕駛這回合。

自動駕駛普及化不會來得那麼快

Krafcik 補充,在 2015 年時的確有足夠證據支持企業家們,2020 年可以實現自動駕駛的營運。但在這中間 5 年,由於對技術的經驗增加,自動駕駛汽車大規模生產的難度頗高來看,Waymo 也不敢亂下狂言了,必須用更謙虛的態度來持續開發自動駕駛。

Krafcik 並未透露 Waymo 何時會推出新的技術或服務,但 Krafcik 認為,要讓車主完全脫離駕駛的工作,可能還需要好幾年的時間。

雖然路途漫長又艱辛,Krafcik 仍對自動駕駛汽車充滿願景,「這將會是改革汽車認知與產量的革命性技術」。

而另一個對自動駕駛也有高度期待的企業,正是跨足到電動車行業的蘋果。專家預估,預計在 2024 年推出的 Apple Car 將會主導研發自動駕駛系統,企圖成為自動駕駛的新霸主。

核稿編輯:Anny

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電動自駕車上路迎曙光!Turing Drive 借重 AWS IoT Lab 雲端服務,桃園青埔開放道路成功試營運

Turing Drive 透過 AWS IoT Core 進行資料彙整並集中傳送到 AWS 雲端,事後新創團隊更快梳理資料庫的數據,持續優化自駕車路線,AWS 除了技術面、架構面的協助之外,更重要是提供實作的引導,讓管理資料安全更有效率。
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電動車浪潮,讓無人自駕車的場景應用,增加更多想像空間!市調預測 2020~2024 年 L1-L5 等級電動自駕車,年複合成長率 18.3%。然而,電動自駕車要實際上路,除了要配套法規,保護乘客、行人的安全,更備受考驗。

團隊成員平均 30 歲的新創台灣智駕(Turing Drive)於 2018 年創立,致力研發可商轉的自動駕駛系統,他們開發的特製國產電動車,上路測試兩年行駛超過 30,000 公里、運載 70,000 位旅客。達成 98% 車輛妥善率,背後正仰賴龐大感測數據做為支撐,過程中 Turing Drive 借重 AWS IoT Lab 物聯網實驗室服務,讓創新之路更加拓寬。

特殊交通情境提供創新養分,封閉到開放場域 Turing Drive 累積實戰經驗與數據

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Turing Drive 執行長沈大維提出電動自駕車在台灣交通情境下所擁有的優勢與挑戰。

「要在台灣創新,尤其是電動自駕車全新題目,對我們新創是相當大挑戰,但也迫使我們每天想破頭思考,在困境之下該如何找出路!」Turing Drive 執行長沈大維開門見山表示,創業三年多來,走得每一步有多麼不容易。

Turing Drive 握有 CPU、GPU 平行運算核心能力,正因為資源稀缺,盡可能發揮自駕系統的多重定位技術,從GPS、光達、雷達、影像、到車體慣性導航等應用,Turing Drive具備足以提供市場最快速 time-to-market 應用方案。然而,除了握有 AI 演算、晶片感測能力,沈大維認為台灣的獨特交通情境,對發展自動駕駛技術推了一把。

他解釋,「台灣摩托車、汽車齊聚路上,還有偏鄉接駁、市區夜間公車專用道,多元交通環境交錯,讓我們嘗試用自動駕駛創造新的營運模式,這是其他國家沒有的先天優勢。」因為有實際場域得以試營運,Turing Drive 一路從封閉環境的桃園農博會、台中麗寶樂園,再到台北信義區夜間、桃園青埔的開放道路環境,象徵台灣交通情境的縮影,這家新創正逐步破關打怪。

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全台第一條電動自駕巴士路線,就在桃園青埔。

除了 Turing Drive 積極突破技術提升安全率,提供場域驗證、城市建設的桃園市也貢獻良多。桃園市政府經濟發展局局長郭裕信回應,桃園近年積極推動創新城市治理,被 ICF 智慧城市論壇評選為「全球智慧城市首獎」,電動自駕車是智慧城市的一環,因此桃園不遺餘力推動全台第一條自駕巴士路線試營運,提供載客接駁累計超過 800 位人次乘坐,創下 90% 乘客滿意度。

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桃園市政府經濟發展局局長郭裕信表示,桃園近年積極推動創新城市治理,電動自駕車是智慧城市的一環,因此桃園不遺餘力推動全台第一條自駕巴士路線試營運。

大量的感測、影像數據該如何加值使用?借力 AWS 邁向「雲」運算成必經之路

Turing Drive 的電動巴士每天在桃園青埔定點載客、行駛,可想而知,有多麼龐大的感測、影像數據不斷累積。沈大維點出過去其他案例測試時,若想達成 Data Driven 驅動更多自駕車服務,勢必要先克服數據的儲存、加值、運用等實際挑戰,他解釋,「以前用終端硬碟儲存資料,往往我們工程師要留守到半夜,再去插拔車上的硬碟、整理車子運行數據,我們發現這樣做很沒效率,甚至隨著數據資料越來越多,在分類管理的工作也更為困難。」

面對難題,就是尋求解方!Turing Drive 找上 AWS IoT Lab 物聯網實驗室,雙方開始盤點,該如何運用雲端環境的優勢,更輕鬆掌握、洞察自駕車數據的金礦。AWS IoT Lab 表示,

「我們從三大面向切入,協助 Turing Drive 加速他們開發流程、減少工程師例行工作,甚至將影像資料有效加值,又能確保資料安全。」

AWS 所説的的三大面向,正是 AWS IoT Lab 所提供的三項解決方案服務。首先針對工程師要排班到試營運現場,插拔硬碟下載資料的冗長流程,AWS 提供 AWS IoT Device SDK 透過 MQTT over TLS1.2 安全機制加密與 AWS IoT Core 連結,通過認證後可將終端裝置的資料傳到 AWS 雲端儲存。同時允許開發團隊從遠端,直接登入自駕車系統做韌體更新或回收數據等指令,大幅縮短 Turing Drive 在開發、調教程式的時間。

第二項服務則聚焦協助 Turing Drive 針對自駕車運行所錄製的影像,AWS 提供 Amazon Kinesis Video Streams (Amazon KVS) 服務,讓終端裝置的影像資料串流到 AWS 雲端平台,進行後續機器學習、分析處理。讓 Turing Drive 省去過去人工傳輸影響資料流程,也幫助開發團隊更便利做後續的資料加值利用。

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AWS IoT Solutions Architect Tec 介紹三項解決方案內容服務。

第三項則鎖定自駕車的資料,因為搭載光達、雷達、GPS、陀螺儀等感測器,每天每秒都在產生巨量資料,Turing Drive 透過 AWS IoT Core 進行資料彙整並集中傳送到 AWS 雲端,事後新創團隊更快梳理資料庫的數據,持續優化自駕車路線。除這三項關鍵服務,沈大維特別回應,「AWS 帶給我們技術面、架構面的協助之外,更重要是提供實作的引導,讓我們管理資料安全更有效率,把資料放到雲端儲存,再也不用煩惱地端伺服器的維護跟管理。」

Turing Drive、AWS、桃園市政府,各司其職聯手出力助攻電動自家車加速上路

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沈大維指出,電動自駕車上路的普及,須同步具備雲端數據解決方案與硬體環境的配合。

在 Turing Drive 的眼中,與桃園市政府合作在青埔導入電動巴士試營運只是開端,沈大維說:「十年、二十年後,我們認為新世代的智慧車會趨向平台化發展,一方面需要有像桃園市願意投資智慧城市硬體環境的地方政府;另一方面則仰賴 AWS 雲端方案,完善數位基礎建設來整合道路號誌資料、車輛運行資料,當這兩端同步發展之下,電動自駕車上路才會加速普及。」

尤其是自駕車數據背後隱含的商業創新,郭裕信回應說,「智慧城市治理最重要就是數據, Turing Drive 掌握的數據未來還能跟保險公司、電商導購做結合,只要資料去識別化在安全範圍下使用,相信 Turing Drive 與 AWS 兩家新創企業的創新能量,我們非常樂見有更多資料應用,搭配新興商業模式,在充滿活力的桃園市進行驗證,看見更多創新應用具體落地。」

Turing Drive 展望未來的佈局,沈大維認為自駕車的發展不會只靠一家企業單打獨鬥,未來他們將聯手產業鏈夥伴,將 AI 技術、車載設備、關鍵組件、路側設備端到端的解決方案輸出海外,放眼全球商機。他肯定表示,「AWS 雲端平台具備彈性,不斷推出新應用的價值,我們會持續與 AWS 合作,把新世代智慧車的數位基礎建設産品放在 AWS 平台一起推廣,鼓勵更多勇於築夢的新創,善用 AWS 的優勢展開創新之旅!」