March_Electric Vehicle｜Autonomous driving will be another battlefield for China's domestic rolls after electric vehicles.

緊追特斯拉，中國各家廠商紛紛發表最新自動駕駛動態

在2024年10月底，特斯拉以Robotaxi 的優異數據，向市場證明了自駕計程車商業模式即將來臨，而此商業模式中的關鍵技術「自動駕駛」系統，也成為車廠、自駕廠商、AI供應商(NVIDIA)，展現實力的焦點。面對此趨勢，中國各家廠商一如兩年前電動車大戰開啟時的情況，紛紛動作頻頻。其中尤為值得關注的例子是比亞迪（BYD），作為中國新能源車市場的龍頭之一，近年持續拓展技術佈局。近期更以「加配不加價」的方式，在新車上導入自家「天神之眼」的自動駕駛系統。該系統結合多個攝影機、雷達與高精度演算法，能對道路環境進行感知與判斷，為駕駛者提供高速公路輔助駕駛、泊車輔助等功能。而中國境內最大叫車平台「滴滴出行」更是直接推出商業自駕計程車「滴滴Neuron」進軍自駕市場，據悉滴滴的自駕計程車主要以內部研發「自駕系統」，加外部車輛生產模式與廣汽埃安合作，計劃在2025年推出首款L4級自動駕駛量產車型，且已在北京、廣州和上海積極展開測試。

感測、運算、控制三大系統決定自動駕駛關鍵

自動駕駛系統的核心可歸納為「控制（Control）」、「感測（Perception）」、「決策（Decision）」、三大模組。控制部分是將決策結果轉化為車輛的實際動作，例如對方向盤、煞車或油門（電門）進行操作。感測部分主要依靠攝影機、毫米波雷達、超聲波雷達以及激光雷達（LiDAR）等，蒐集道路環境、行人、車輛和障礙物等資訊；透過不同感測器的融合（Sensor Fusion），可將多種數據整合後，供後端演算法進行分析。

決策部分通常使用人工智慧（AI）技術，包含深度學習與強化學習等演算法，根據感測器傳回的環境資訊進行分析，判斷當前路況與潛在風險，同時參考高精度地圖與動態路徑規劃，做出轉向、加速或煞車等關鍵決策。其中還需要處理大量的交通規則、人車互動與突發情境，使系統能在複雜的城市道路維持安全與穩定。而在這當中，自駕晶片的算力將很大程度決定影像數據分析、當前行車判斷、道路狀況、駕駛決策等表現。自動駕駛模型的訓練所需的數據量龐大，因此自駕系統能夠取得多少數據，將取決於有多少汽車使用其系統。

市場上幾個主要玩家如上表，在國際上以特斯拉為標竿，其算力為360TOPs，雖然較NVIDIA以及中國地平線機器人低；但特斯拉提前布局FSD於自家電動車上，以及很早決定以影像系統作為的解決方案，在兩大前提下已經有超過上億英里的影像數據，自駕模型完整度最高。而NVIDA則是以算力跟搭配NVIDA Omnivers +Cosmos作為訓練平台，試圖幫車廠客戶解決訓練影片數據不足的問題，最近傳出豐田將與其合作共同開發自動駕駛。

而中國廠商則是以「地平線機器人」與華為為標竿，兩家廠商的自駕晶片都能提供超過400 TOPs的算力，毫不遜色於國際級供應商，其中BYD作為中國汽車的龍頭，採用地平線機器人作為主要解決方案，預計營收潛力得以迅速實現。