2018年初於美國拉斯維加斯舉辦的消費電子展(Consumer Electronics Show, CES)聲勢驚人,帶來許多新一代的科技體驗,尤其是在「智慧載具」領域上更是大放異彩,包括無人機、自動駕駛、智慧機器人等。各家廠商也暗自角逐較勁,包括今年首度加入CES參展的Google,以及常見的英特爾、Uber、百度、NVIDIA等國際大廠,台灣工研院也加入戰局,以一款智慧視覺為主要賣點的智慧機器人榮獲CES創新獎,獲得世界矚目。
以智慧機器人的角度來說,此次大展有幾個亮點,例如由OMRON(歐姆龍)開發的第四代Forpheus機器人,它是世界上第一個桌遊機器人,甚至還獲得了金氏世界紀錄。
圖1 : OMRON展示用於桌球陪練的機器人(Source: Joseph Swallia) |
|
事實上,它早在2014年初就已經有成品釋出,它的機身總共有三台攝影機,兩台用來捕捉桌遊彈回的速度與角度,另一台則用來記錄人類的動作,並且使用OMRON所研發的AI演算法,精準預測乒乓球的打擊路徑,在千分之一秒內即能反應,回擊角度誤差僅小於0.01公分。此外,它還能辨識人類動作,分析對手實力以調整自身水準,可以作為陪練的角色。
另外,一款來自台灣的智慧視覺系統機器人也相當搶眼,現場甚至擺出桌椅大玩拼字遊戲,它所使用的是2、3維影像融合技術,可以進行深度視覺感測並擁有立體影像辨識功能,以偵測方格與積木的位置,進而驅動機械手臂夾取目標物。
智慧機器人所使用的智慧型影像監控(Intelligence Video Surveillance System, IVS),配合演算法學習遊戲規則,還能陪伴民眾玩西洋棋,甚至幫他們倒咖啡,可以說是一款兼具陪伴功能的機器人。
無人載具競爭白熱化
在無人機的應用,則是讓英特爾出盡鋒頭。在成品發表會上,英特爾CEO科再奇(Brian Krzanich)打破了一項金氏世界紀錄,就是可以讓一台電腦同時控制一百架Intel Shooting Star微型無人機,並進行室內燈光秀。
除了常見的小型無人機外,Intel還發表一架針對個人載運而生的Volocopter無人機,他是少數全電子化、可以垂直起降的直升機,擁有18支旋翼裝置,性能穩定,並具備檢測、勘查、測繪等功能。另一間美國電動運輸載具製造商Workhorse也在CES中時測試載人飛行器SureFly,目前已獲得美國聯邦航空總署(FAA)批准。
圖2 : 英特爾研發用於載客的Volocopter無人機(Source: The Verge) |
|
另一齣重頭戲則是日益成熟的無人車,美國國家高速公路安全管理局(NHSTA)將自動駕駛等級分成L0-L5,針對轉向/加減速控制、環境觀察、激烈駕駛應對、工況反應等作為性能分野。
隨著自動車的技術競爭越演越烈,CES會場也成為英特爾及NVIDIA兩大晶片廠的較勁平台,兩者各擁有自己的無人車生態系,英特爾挾著自行研發的EyeQ5對決NVIDIA的Xavier晶片,並於所搭載的平台上一決高下。
以圖形晶片供應商起家的NVIDIA早已看準未來三大趨勢-遊戲(1000億美元)、人工智慧(3萬億美元)、智慧城市(10萬億美元),並在CES演講中宣布,未來的全自動駕駛車隊將與夥伴Uber合作,共同打造一流的自動駕駛平台。
兩大巨頭的競爭利器
NVIDIA的自動駕駛平台將深度學習(Deep learning)、感測器、環繞立體視覺等技術作結合,讓軟體能夠取得路況數據,完成精準定位並規劃出行車路徑。當前Uber率先導入NVIDIA平台進行測試的車隊是Volvo XC90 SUV,整體累積里程數已超過320萬公里,共有超過五萬名乘客試乘。兩大巨頭在高解析度、360環景相機與光學雷達(LiDAR)、公分差定位技術、車輛/路人偵測等,已有極為密切的技術交流。
圖3 : NVIDIA與Uber聯手打造新一代的無人車(Source:CNBC) |
|
在中國方面,NVIDIA也與百度、德國采埃孚公司(ZF Friedrichshafen AG,ZF)合作,打造人工智慧(AI)車用平台,ZF提供的是光學雷達數據、360環景、HD地圖定位等技術,百度Apollo則開放自動駕駛平台,並與汽車製造商結合,最快將於2020年展出成品。
NVIDIA研發的Xavier SoC裡,包含了定製化的8核CPU、512核Volta GPU、深度學習/計算視覺加速器,以及8K HDR視頻處理器,目前NVIDIA的生態系廠商共有320家,包括汽車製造、軟體設計商等都有,在無人車領域中佔有一席之地。
另一方面,英特爾的無人車隊伍也不惶多讓。2017年中,英特爾就出高價150億美元購併以色列公司Mobileye。Mobileye是一間專作駕駛輔助系統(driver-assistance systems)的公司,緊接著,英特爾也順勢推出自家的自動駕駛晶片平台。
透過這項購併,英特爾取得Mobileye道路體驗管理REM(Road Experience Management)技術,並偕同Nissan、福斯(Volkswagen)、BMW、中國上海汽車等車廠合作,並建立一百輛自動駕駛車隊,來與NVIDIA相抗衡。
智能應用的關鍵技術
一台無人車要上市,背後是整個產業上下游一同出力的成果,包括了我們所熟知的感測器、汽車零件、演算法以及光學雷達等較為常見的技術。但仍有其他較不為人知的關鍵技術,例如模擬仿真系統、V2X、超材料等。
模擬仿真系統可以讓自動駕駛系統在虛擬場景中試乘,逐步優化安全性,例如Google旗下的自動車Waymo,就會在Carcraft仿真系統中日行千萬公里進行測試;而V2X是一套車載通訊技術,負責車與車/人/設備/基礎設施/機車/公車之間的訊息交換;超材料則是一種人造材質,被應用於接收高頻天線與雷達,加強感知系統的性能。
每年年初在CES上的展演,總會帶給人不同的驚喜與期待,驚喜是來自技術的巨大突破,實現人類對科技的想像;另一方面則是期待應用的普及化。當初網際網路早在二戰時即被運用於軍事上,但一直要到2000年,才有進一步普及到常民家中。但我想,「自動化」顛覆各大產業的那一天,不會像網際網路一樣讓大家等太久。
**刊頭圖:(Source/Digital Trends)