未來的自動駕駛運算技術發展，目前是以Waymo與百度的雲端運算為主流。但身為工業電腦大廠的凌華科技，卻以需時更短的邊緣運算Edge Computing提出了自駕系統技術關鍵瓶頸的解決方案。在7月25日的下午，車未來編輯團隊來到了位於林口華亞科技園區的凌華科技，拜訪產品協理胡勝雄博士，就該公司如何一步步走進自駕技術領域做了分享⋯
凌華科技產品協理胡勝雄博士（右）與車未來社長李應生（左）。
在2015年，凌華買下了一家英國軟體公司 - PrismTech。這家以DDS (Data Distribution Service) 實時資料分散服務為技術基礎的公司，使凌華之後就以此物聯網的技術資源與邊緣運算結合，朝向群機智主（Swarm Autonomy）的「協同感知、全域觀決策」（Collective perception & then decision with global view）方向發展，進而開創出全新世代的智能物流模式⋯ 這個從上一代固定路線的AGV（Automated guided vehicle）進化到AMR (Autonomous Mobile Robot)自主移動機器人的技術，正是鴻海與凌華於前年成立的法博智能（FARobot）的核心競爭力所在，也是未來車與車聯網、車與交通號誌聯網、甚至車與行人聯網，道路上各物件互聯互通即時交通資訊以避開障礙物並順暢行車狀況的基本理論雛型。凌華在2年前便與日本自駕新創Tier IV與中國自駕新創AutoCore攜手合作，利用基於ROS (Robot Operating System)所共同開發出的自駕技術平台開放源程式碼(Autoware)在不同領域的應用。Autoware是由世界的非營利事業組織Autoware foundation提供給全球自駕的開源軟體。ROS平台的程式碼目前每年平均下載1,700萬次，正代表了全球對於機器人/自駕技術在各個不同應用場景的龐大需求與潛在商機。
另外，胡博士並就我提出的幾個自駕技術發展現況的難題，表達了他的看法⋯
- Level 3的自駕技術，在實際運用上的意外責任歸屬，易造成爭議。而現在發展中的DMS (Driver Monitoring System)可以來藉由提前預警駕駛者的方式，區分人為接手操作與自駕系統在切換之間的模糊地帶。
- 自駕車輛發生意外後的出險理賠內容，日本已經有保險公司開始研擬相關條文。
- 與其未來設置自駕車專用車道，不如先鼓勵購買電動車，設置電動車優先車道；待電動車市場發展成熟後，再將優先車道切換成自駕車專用車道，以搭配汽車新科技發展的先後順序。
- 自駕技術的運用宜以封閉可控場域（例：科學園區）優先施行，再逐步推廣至複雜場景。至於採用凌華工業電腦為AI演算核心的工研院資通所的新竹自駕巴士沙盒實驗專案，也將在年底左右以固定路線來進行載人運營。而說到終極運用場景Robotaxi，因邊角案例（Corner case）難以在系統設計階段涵蓋所有實際道路上的突發狀況，所以真正可完全落地時間尚難預料。
除了以強大邊緣運算技術實力切入全球知名自駕平台Autoware之外，凌華合作的對象更包括了Intel、Nvidia、Qualcomm、ARM、AWS、NXP等科技巨擘⋯ 無論是與Nvidia 最高端的自駕AI晶片Orin的設計資料交流、與ARM共同研發電動車的EEA電子電氣架構、或是與友達及Qualcomm專攻智能座艙，凌華可說已跨足所有汽車新科技的領域，蓄積能量等待最佳時機乘勢迎來大幅成長的未來。