从大约5年前开始，因为包括Google、Tesla以及各大车厂陆续投入技术研发，让全世界都注意到所谓的「 自动驾驶车辆」，也让它成为讨论热度居高不下的话题；或许对于一般消费大众来说，那仍是个距离有点遥远的未来产品，但积极想在已经衰退的PC市场以及成长趋缓的手机市场之外寻找新「 蓝海」的电子与半导体厂商，已经将之视为**不可错过的商机。

这是一个不能与传统「汽车电子」市场画上等号的新世界，自动驾驶技术──包括实现Level 3、4、5以上全自动驾驶车辆之前不断精进的先进驾驶辅助系统(ADAS)──颠覆了整个汽车产业生态链，让车厂与一阶(Tier 1) 汽车零组件供货商之间的伙伴关系发生改变，新技术加入所催生的新联盟，随时有可能出现取代旧有的联盟；尽管市场局势变得有些浑沌不明，但同时也意味着原本保守、封闭的汽车产业，有了许多让「新手」发挥的空间。

如市场研究机构Linley Group的**分析师Mike Demler所言：「汽车产业在历史上就一直是个庞大的生态系统网络，有多个不同层级的供货商，没有单一家公司能提供所有东西 ；」而尽管现阶段大多数车厂的自动驾驶车辆开发还在起步阶段，甚至仍在评估技术的过程，目前我们在市面上已经能看到至少十种来自不同的阵营的ADAS/自动驾驶车辆平台(如表1)。

表1：各种自动驾驶平台

那么自动驾驶车辆究竟何时实现？ 对于这个总被一再问起的题目，恩智浦半导体(NXP)汽车微控制器暨处理器事业部亚太市场总监易生海的回答是，Level 4/5全自动化驾驶的车辆，不只有复杂的技术，所牵涉的层面也更广泛(包含交通法规、通讯基础建设... 等等)，关键或许不在于它是否会实现、何时实现、如何实现，而是在于一般消费者能多快、甚至是否愿意采用，因此目前看来Level 2+/3自动驾驶车辆是*现实可行；但他也强调，无论如何，确保「**(safe & secure )的移动」是*重要的前提。

确保**移动，设计工具扮演要角

确实，ADAS/自动驾驶技术的**目标，就是以电子技术协助驾驶人排除任何行车盲点与人为操作失误的可能性，甚至直接用机器驾驶取代人类，期望能实现「 零事故」的交通**；而这些为了让乘客**移动的解决方案，在设计时所需要遵循的**标准，也会比其他任何电子系统更高，ISO 26262车用电子/电机系统功能**性标准也就是为了此一目的而诞生。

针对3.5吨以下载客车辆所订定的ISO 26262，涵盖了车辆从设计、生产、营运、维修到*后报废回收的整个「**生命周期」(safety lifecycle)，能有效提升车辆系统**功能的可靠度， 是受到**际车厂与一阶汽车零组件高度重视的标准，车用半导体厂商以及EDA工具供货商也已将ISO 26262导入芯片产品或设计解决方案之中，以符合车厂的要求；这个标准对于开发ADAS/自动驾驶车辆至关重要。

ISO 26262以A、B、C、D 四个由高至低的车用**完整性等级(automotive safety integrity levels，ASIL)评估各类系统的功能**程度，等级越高代表其单点故障率(single points of failure)越低，如ASIL D就是小于1%；对于运用在ADAS或未来自动驾驶车辆的芯片与系统，因为与人身**密切相关，势必得通过ASIL D认证才能符合车厂要求， 而在车用产品概念生成与设计时间不可缺少的EDA工具软件将扮演关键角色。

在此一趋势下，IC产业界前三大EDA供货商Synopsys、Cadence Design Systems以及Mentor (现已隶属于Siemens集团)，这两年的市场策略也是以前景看好的汽车市场为焦点，提供各种相关设计/测试 /验证工具套件以及IP，与除了强调能协助IC/系统设计客户达到汽车应用所需的功能性**标准，也能带来缩短产品开发时程、降低成本的效益。

各大EDA供货商抢攻汽车市场版图

Synopsys甫于今年4月份在台湾举办了一场以汽车为主题的技术论坛，由董事长暨共同执行长Aart de Geus亲自坐镇，充分展现对此市场的重视程度；当时de Geus表示，汽车已经逐渐成为各种子系统(subsystem) 的集合，对于想进入该市场的「新手」来说会有很多需要学习的地方，而就算是*有经验的车用芯片设计工程师也得克服艰难挑战。

此时EDA工具就是能协助工程师们的关键「武器」；要确保复杂的SoC 设计满足车用标准的严格要求，需要从IP、硅芯片的制造测试的整个流程都将功能**性纳入考虑。 Synopsys强调自家的优势是从车用芯片设计所需的各种IP、IC设计验证/测试工具，都能符合ISO 26262标准的**需求；还有在车用软件部份，亦可提供早期发现易受恶意软件或黑客攻击之弱点、 确保连网汽车**性的软件测试平台。

车用技术在Cadence于8月下旬在台湾举行的2017年度CDN Live技术大会上亦是焦点，该公司今年特别在会中举行了一场专家座谈会，由该公司全球副总裁石丰瑜以及新技术事业群全球副总裁Raja Tabet， 邀请来自晶圆代工龙头台积电(TSMC)、车用半导体大厂瑞萨(Renesas)、台湾内存控制器IC群联(Phison)等产业界伙伴的代表，从不同面向探讨汽车IC的设计挑战。

Tabet表示，Cadence关注汽车这个「新兴」应用领域的原因，除了看好该市场的高成长性，也认为ADAS/自动驾驶车辆的发展与该公司的技术能力、投资目标一致，因此期望能掌握与该领域厂商一同**的机会；他指出， 全新的汽车产业生态系统正在成形，在传统汽车厂商、Tier 1与汽车零组件供货商，还加入了IC厂商、IT业者，以及IP与EDA工具供货商，大家需要紧密共同合作，才能克服复杂的新一代**车用技术设计挑战、 确保设计成果符合车用质量与**性需求，并期望能在2025年之后让自动驾驶车辆顺利上路。

针对准备设计车用芯片的客户，Cadence除了拥有包括ARM、台积电等大厂的生态系统伙伴可提供有力支持，也陆续与多家ADAS开发商，以及欧洲、日本车厂建立研发合作关系，将生态系统范围进一步扩大， 并以内部跨部门的技术团队协助客户克服进入汽车市场的障碍。 此外Cadence具备的优势在于拥有业经设计实证、符合车用性能与可靠度需求的Tensilica处理器核心，以及符合ISO 26262标准的验证、签核(sign-off)工具，可因应来自车厂的严苛要求。

在去年11月被德国大厂Siemens收购、并入其产品生命周期管理(PLM)软件部门的Mentor，受到新东家青睐的原因之一，也是着眼于来自汽车市场的高度需求；继合并Mentor之后，Siemens PLM在9月初又宣布收购荷兰仿真软件业者Tass International，期望藉由后者在全球汽车产业累积了25年经验的技术经验再添助力。

仿真技术是ADAS/自动驾驶车辆设计不可或缺

针对Tass的收购案，Siemens PLM Software的发言人指出：Tass的仿真软件以及工程、测试服务，将能让强化车用领域技术的实力；该公司打算将Tass软件与Mentor的EDA解决方案结合， 提供更完整的ADAS与自动驾驶车辆设计验证工具。 此外该公司也表示，藉由合并Tass，能将产品触角扩展至法规验证程序(homologation，也就是验证车辆符合政府主管机关标准与规格的程序)、协同运输(cooperative mobility)、碰撞测试、轮胎测试、 车辆硬件回路仿真(hardware-in-the-loop)，以及整合性车辆**(integrated vehicle safety)等等领域。

仿真技术在开发ADAS/自动驾驶车辆方面扮演的角色重要性日益显著，随着所谓的「智能汽车」系统复杂性不断升高，***也因为驾驶责任由人类转移至汽车系统而背负更大的责任风险，一套高性能、高整合度的仿真软件解决方案成为关键工具 ；这种仿真软件能以全计算机方式在虚拟世界里执行自动驾驶车辆的软硬件整合运作测试，让***能在将算法布署于实体测试车辆的很早之前就能进行微调。

美国新创车用视觉/自动驾驶技术顾问机构VSI Labs*近在一场于美国举行的小型媒体聚会上，邀请到Tass International的业务经理Jeff Blackburn现身说法；他表示，就像是虚拟现实游戏， 一套以实际物理学为基础的仿真软件对于早期测试算法的数学模型不可或缺，在虚拟世界里可以改变的不只有传感器特性参数，还可以仿真各种道路状况，例如雪地、不清晰的路标等等：「或许不能达到***的测试， 但这样的工具能让***测试无数种驾驶情境，并结合不同的参数。 」这些都是在现实世界无法做到的。

Mentor执行长Walden Rhines在8月底于台湾举行的该公司年度技术论坛上表示，今日包括汽车、航空器在内的各种系统，在机械结构之外还有许多电子内容，传统的设计方法已经无法因应各种技术挑战以及**性需求 ；Siemens PLM Software在大约15年前就计划打造一套将设计流程虚拟化的工具平台，藉由制作所谓的「数字双胞胎」(digital twin)，以提升复杂系统的设计效率，同时降低设计风险。 Siemens对Mentor的收购就是此策略的一部分，而软件工具势必在汽车相关组件与系统的设计上扮演更吃重的角色。

技术融合带来测试挑战

而如同传统手机过渡到智能型手机的变革，汽车产业在迈向连网汽车与自动驾驶的过程中，为传统以机械为主的交通工具带来诸多新技术，特别是确保驾驶**的传感器以及射频(RF)与无线通信等技术不断融合于车辆中， 从而提高了车载电子系统的复杂度，同时也为测试工程师带来严峻的挑战。

国家仪器(NI)亚太区市场经理久保法晴(Michiharu Kubo)指出，随着各种**技术导入汽车产业，业界在开发智能连网与自动驾驶系统时面对着更多技术融合、车辆更新迅速以及降低测试成本等挑战。

根据市场研究机构ABI Research的调查报告，车载信息娱乐系统(IVI)的出货量正逐年提高，预计在2015~2020年间将以31%的CAGR成长，而同期间的平均销售价则将持续降低(11%)。 同样的，ADAS也正?经市场出货增加而价格降低的趋势。 这表示，汽车产业正为制造商带来大量的机会，同时也因为系统价格降低而使其面对如何在验证与测试更多I/O与无线标准时降低成本的挑战。

车载信息娱乐系统出货量正逐年提高，而其平均销售价则持续降低

另一方面，因应V2X (V2V、V2I与V2P...) 等车辆连网程度日益提高，包括AM/FM Radio、TPMS、GNSS、Wi-Fi/蓝牙与LTE等各种无线与通讯标准以及音视讯等I/O等讯号都必须加进车内，加上ADAS导入雷达、光达、超音波与摄影机等各种技术融合， 使得测试与验证的复杂度越来越高。 此外，技术的进展也导致车辆更频繁地更新与改款，例如空中下载(OTA)技术加速了汽车**以及软件速度，为测试工程师带来缩短产品上市时间的压力。

为此，测试工程师需要一款弹性化的测试平台，能够实现包括感测、融合与V2X等测试，并可在FPGA上执行高性能模型与算法，从而满足ADAS等自动驾驶系统快速变化的测试需求。 NI提供整合式的PXI平台策略，较市场上现有仅能测ECU或射频的单一测试仪器，更有助于为工程师缩短测试与除错的时间。

久保法晴指出，目前主要的车用测试平台*佳实务典范(best practice)——包括桌面算法测试(desktop algorithm testing)，以及车载测试与调谐(in-vehicle test & tuning )，都必须针对传感器I/O (包括撷取雷达讯号的RF收发器、CAN通讯接口与摄影机Serdes等)、高速数据总线(透过CPU或FPGA将来自传感器I/O的讯号同步传送至储存媒体)以及RAID扇区( 可选择单一硬盘或高速RAID扇区储存大量数据)等三项核心元素进行测试。

特别是传感器以及传感器融合是推动业界迈向自动驾驶道路的重要趋势之一。 久保法晴说：「因为更多的传感器能够让驾驶人清楚掌握车辆周遭环境的情况。 例如，在ADAS中的雷达有助于决定物体的位置，而摄影机则能告诉驾驶人这个物体是什么。 因此，当这两种传感器融合并同步传送至电子控制模块(ECU)时，将有助于ECU决定接下来采取什么行动。 」

随着各种确保驾驶**的传感器以及RF与无线通信等技术不断融合于车辆，提高了车载电子系统的复杂度，同时也增加了测试挑战...

提升ECU处理效率

然而，当各种传感器与通讯技术导入车辆，如何管理大量的讯号数据也是一大考验。 「特别是当ADAS将雷达等传感器讯号传送至ECU进行处理时，庞大的数据量对于ECU是一个很大的负担，因此必须为嵌入式软件开发出更好的ADAS与V2X算法并进行测试，再传送至ECU，才能减轻ECU的工作负载，从而提升效率。 」久保法晴引用IHS的调查数据强调，目前有高达90%的车载**都来自于电子产品，而大部份的车载组件讯号都必须经由嵌入式软件进行处理。

为了落实ADAS与V2X，预计在未来5年内，高达94%的新车销售都将会是连网汽车，汽车工程师势必将面对更多的RF、雷达等各种讯号处理，同时还必须实际进行路测与硬件回路测试(HIL)，才能开发出可执行于ECU的理想算法。

「HIL测试是指透过嵌入式系统仿真车辆在路上的各种情境，以及一些耗时太长或无法实测的极限路况，让工程师只需待在实验室即可让所设计的系统进行24小时不间断的仿真各种路况，同时将过程中的数据记录下来并进行除错，以改善其设计。 」但他强调，HIL仿真测试并不能取代实际路测，同时还必须重复针对测试修正以及新的场景进行「回归测试」(regression testing)，才能真正确保**性。

至于进一步的自动驾驶发展，久保法晴强调，自驾车涉及**性，因此，除了技术开发以外，更仰赖于政府的法规；当政府立法后，就会有更多的车商投入自驾车的开发。