奧迪跨入電動車，和碩代工練兵十年、迎來春天

2018.09.21 by

Audi

和碩大客戶歐系車廠奧迪發表電動車SUV e-Tron，2019年開賣，2020年將在中國製造，成特斯拉勁敵，若這家傳統燃油汽車大廠順利轉型，和碩車用電子佈局將大步向前。

和碩主要車廠客戶除奧迪，還有日系車廠，和碩董事長童子賢日前表示，雖車用電子涉及人身安全步調謹慎，但持續布局自駕車關鍵技術，將是和碩專長。

汽車產業4趨勢，通訊最快起飛

和碩技術長黃中于是和碩集團技術研發幕後推手，內部同仁暱稱「黃博」，他接受《數位時代》訪問指出，未來汽車將有四大趨勢，分別是：自駕車、新能源、通訊技術（如SOS智慧緊急求助Intelligent Emergency Call、道路救援Breakdown cover）及共乘。

和碩布局車用電子多年，今年COMPUTEX上展示曲面玻璃接合技術，用在車內裝儀表板電腦，並預告開發自駕車關鍵行動車聯網技術V2X（Vehicle-to-everything）及5G車載通訊技術，該通訊技術由高通、奧迪、福特及5G汽車協會（5GAA）共同推出，是自駕車關鍵技術。

V2X車聯網技術預計2020年成熟，被視為自駕車的關鍵技術，是因可以讓行駛於道路上的自駕車輛，對周遭的車輛、行人與各項設施進行資料傳輸與分享，讓駕駛提早獲得潛在危險警示，避免意外事故，比方在十字路口，預先知道對向車道有來車，特別的是，警訊靠的不是影像技術，而是通訊技術，所以不會有機器視覺「盲點」。

黃中于說，歐洲在2021年前陸續有許多對汽車安全相關法規上路，比方AEB（預警自動煞車）將於2021年前成為新車標配，這些通訊協定都有規範，而和碩在RF無線天線通訊具備專長，等5G上路，相信汽車通訊將會是上述4大趨勢中最快實現的部分。

黃中于表示，未來通訊協定也會把汽車控制規範納入，比方規範車與車之間距離、車跟紅綠燈對話以調節街道流量，甚至協助導航等等，至於共乘制度，則是未來交通能源節省重要方式。

除車用電子關鍵技術，和碩今年在COMPUTEX中也發表第一個聲紋辨識語音助理技術Amica+及具Slam同步定位導航技術機器人「海姆達爾」，展示人工智慧（AI）實力，然而為何一家做科技硬體的設計製造工廠（DMS）需要掌握AI軟體技術呢？

黃中于表示，這是因為從科技產業長期趨勢觀察，製造終端裝置掌握AI演算法能力是必要的，也是台灣的機會。

他說，客戶將越來越成熟的軟體設計交給代工廠負責，將資源專注於更高端技術，長期而言，和碩掌握AI演算法能力，不僅有助於給客戶產品量產設計建議，未來3～5年客戶釋出訂單時，和碩會更有先佔優勢。

黃中于笑說，回顧20年前的電腦硬體其實都是美國製造，但20年後加州已經沒有硬體製造，這部分集中到亞洲來，而其實除了硬體本身，硬體所需要的中下層軟體，比方驅動程式，其實也幾乎都是台灣製造，他相信未來系統組裝廠能整合的軟硬體層次會不斷向上，而客戶端則會往更上層的雲端技術發展。

黃中于預期，未來亞洲的科技公司做軟體機率會越來越高，而即便客戶不將軟體放給代工廠做，代工廠也必須瞭解軟體，掌握深度。

黃中于透露，很多國際大客戶找代工廠時，雖然是下單硬體代工訂單，但跟供應商談的卻是軟體技術，這是很有趣的現象。這是因為客戶發現，有些代工廠是電路設計能力很強，有些是軟體量產測試能力強，但最後表現的生產效率卻差很大，因為後者可以提供有用的建議，加速產品量產。

「實際上，現在手機、數據機、筆電的作業系統之下，包括驅動程式及韌體，早由台灣人做，因為這些軟體直接負責控制硬體各界面，但作業系統上方的中間層軟體或應用軟體、AI還是由客戶掌握。」黃中于說。

代工廠因為幫客戶生產智慧終端裝置，黃中于說，對卷積式類神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）這些熱門演算法也必須瞭解，因為這些AI技術會串連到代工廠開發的產品中，和碩負責的角色則會協助修改，提高AI辨識率，幫助客戶AI落地。

至於未來AI服務是否最終交由代工廠負責？黃中于坦言，一切取決客戶，現在大型客戶如Amazon或Google當然還掌握在自己手裡，但一些中小型客戶因為欠缺軟體資源，就已經開始找代工廠合作，以和碩而言，現在就超過5～6個客戶找上門合作開發智慧音箱。

黃中于認為，3~5年後國際大廠勢必還會往更高端、更複雜的雲技術發展，演算法長此以往勢必會釋出由代工廠負責，若到和碩時候才投入研發，就會落後三年。

和碩現在有3,000多位研發工程師，其中軟體人才約300~400人，負責AI技術的團隊不到100人，其中參與演算法模型訓練約50人，不少人才來自手機部門，而參與AR眼鏡虛實整合技術的團隊，更有不少是原本網通軟體團隊，從影像處理的熟悉跨界開發手勢辨識AR技術。

經過兩年AI研發，和碩固定發表最新AI技術，語音助理聰明度明顯進步，從去年語音辨識與手勢辨識，今年進步到聲紋及多人人臉辨識，為了解決機器人移動問題，黃中于說必須跨部門號召馬達控制跟鏡頭技術人才，共同解決研發瓶頸，必要時也需請出各部門高手組成「Tiger Team」打通關節。

為了研發AI裝置，黃中于認為必須掌握三大關鍵技術：包括AI辨識（如人臉或語音辨識）、SLAM（同步定位導航技術；關鍵是六度空間辨別及馬達控制），第三技術是手勢與光學辨認。黃中于表示，團隊盡力發展上述關鍵技術，是著眼語音助理未來或許將可以移動，成為服務人、更具互動性的角色。

過去市場曾誤解IoT將帶來一波新硬體製造商機會，但後來期待破滅，黃中于說，那次的錯誤觀察是以為會有取代電腦或手機的新硬體，但其實後來才認知到，是已經存在的各種裝置連上網路就叫IoT，這波浪潮中也只有智慧音箱跟IP CAM(網路攝影機)成功。

黃中于說，IoT是基礎，裝置被雲所控制，但終端裝置不能只是呆呆的被操作，現在更強調邊緣智慧，要讓終端變聰明一點，把很多事情在終端完成，比方語音辨識、聲音辨識、人臉辨識，讓終端裝置有一點AI的能力，現在連NVIDIA高層都很重視邊緣智慧發展，因為終端就必要翻新，這個終端趨勢對台灣製造業而言就很有利。