CASE将成为汽车产业四大核心

CASE将成为汽车产业四大核心，「CASE」四个字分别代表联网(Connected)、自驾(Autonomous)、服务与共享(Services & Shared)、电动(Electric)，并且构成智能汽车主要的DNA。

事实上，CASE概念最先是由戴姆勒(Daimler)所提出，现变成各大车厂发展的共同目标，不仅带动汽车产业朝向高科技化发展，并创造出不同于以往的商业营运模式。以下将从CASE四大构面，分别探讨汽车产业发展趋势及影响。


ADAS功能已超过20款　自动驾驶技术最高可对应Level 5等级

汽车导入自动驾驶功能，除让汽车具科技感外，其目的主要提升驾驶安全、减少人为疏忽而造成的意外发生，因此其配备与传统车辆明显不同，其中传感器、具人工智能的车用电脑等在自驾车中将扮演重要角色。
所谓自驾车，依美国工程师协会定义分成Level 0~5等级，而新创业者及传统车厂于自驾车发展路线则有所不同。新创车厂欲一步到位作到Level 4(含)以上等级，如Waymo即是，其车内看不到有方向盘设置。
 
传统车厂则是采加法概念发展自驾车，也就是将主动式安全功能往上增加，从Level 1开始一层一层做到Level 5等级，此与传统车厂为维持营收稳定有关，毕竟现阶段仅少数道路开放Level 3(含)以上的自驾车上路，而现今市面上销售具ADAS(先进驾驶辅助系统)功能车款，亦多属Level 1~2等级。

目前已开发的ADAS功能，已超过20种，包括常见的BSD、ACC、LDW等，装设位置分布在汽车的前、后、两侧等，此亦表示传感器的需求量大幅增加，若是高度自动驾驶汽车，传感器数量会多达30颗以上。
传感器主要功能在于侦测物体及距离。以辨识物件为例，结合深度学习技术，从过去辨识5大物件，现达近20种类别，让车辆能作出更精准的行车决策；传感器本身规格也不断提升，以测距为主的毫米波雷达为例，若导入多发多收阵列式天线，亦能大略描绘出物体的轮廓，功能将与光达相当，且价格较光达更具竞争力。

当汽车配备比人眼更好侦测能力的传感器，亦需人工智能超级计算机作运算，其功能像人类般具分析、判断、决策能力。目前训练自驾车的方式主要采用模拟器，此与教导飞行员如何开飞机的原理类似；模拟平台可生成上亿个场景，除一般常见的驾驶环境外，尚包括下雪、交通事故、沙漠等挑战的情境。当汽车在模拟情境训练完成后，才会进行实际道路测试。

NVIDIA是自驾车用AI计算机发展较为领先业者，目前合作伙伴达370家以上，该公司车用电脑最高可对应Level 5等级，不仅运算效能高，且突破先前自驾车较难行驶在弯道、斜坡、或施工导致道路缩减等困难路段。


汽车电动化发展、造车变得更容易，功率元件需求增加

一般认为电动车发展与各国政府所推行的节能减碳政策有关，从产业面的角度来看，汽车迈向电动化发展，对整体汽车产业生态系将带来不少变化。近期中国大陆、各国新创车厂发展电动车的速度较燃油车快很多，主要原因有以下：一是关键技术不再受制于人，二是电动车零组件总数较燃油车少40%。

过去燃油车所谓的「心脏」－也就是引擎，技术掌握在欧、日、美大厂手中，使得其他地区汽车工业发展进程较为缓慢；相对地，电动车主要由电池、马达、逆变器等所组成，而该类供应商众多，且构造不若引擎复杂，因此电动车进入门槛相对较低。
 
若从电动车的零组件数来看，较燃油车减少约4成，也就是说电动车组装上更为容易，甚至懂电机的人，亦可自行组成简易型的电动车，此意味着更多业者将分食此块市场。

即使是传统车厂，亦积极扩增电动车产线，并提高未来电动车销售量目标，原因是若坚守燃油车市场，未来营收将呈现缩减；另，ADAS车款、甚至未来自驾车款所搭载的汽车电子零组件数量增加，以电直接驱动的效率，会高于以燃油转换成电、再去驱动电子零组件的效率。

从上游零组件观点来看，电动车顾名思义是以电为主要的动力来源，其所使用到的电力电子元件增加，因此将带动功率半导体需求成长。

根据DIGITIMES Research统计，一台48V车款或轻度混合动力车当中，半导体总成本为430美元，其中，功率离散元件成本为75美元、占比17%；而一台纯电动车当中，半导体总成本增至1,474美元，其中，功率离散元件成本达455美元、占比高达31%。

电动车用功率离散元件包括MOSFET、IGBT，MOSFET仍适用于油电混合车、以及高速的开关切换频率，IGBT则适用于更高功率的应用场景，且在电动车导入量较高。因此，大厂英飞凌及中国大陆半导体业者扩增产能，将产品线转往高获利及高阶的IGBT及MOSFET生产。

若观察终端市场，目前全球电动车普及率尚不到5%，主因是续航力及充电的问题。为避免车主开车开到一半无电可用的情形，目前国际大厂开发的新一代车款中电池容量达60kWh以上，续航力为500公里以上、几乎接近油车表现。

为能让车主减少充电时间，业者开始推出功率达350kW的充电桩，换句话说，所需充电时间仅约15分钟(视电池容量大小而定)，预计大量推出的时程将落在2020年，此做法将有效提升消费者换购电动车意愿。


未来智慧车信息传输量大，车联网需具备低迟延、高传输速率

当一台车自主操控能力愈高时，尤其是Level 3(含)以上自驾车，愈需仰赖车联网技术及设备。所谓车联网，包含车外及车内联网两大部分，前者为大家所熟知的V2X(Vehicle to Everything)，后者为LIN、CAN、乙太网络等车内联网技术。

一般而言，Level 2等级的自动驾驶车款，仍属于ADAS功能车款，也就是多数时间由驾驶人操控，当开启主动式安全系统，多由传感器侦测并取得路况信息，再经由车用电脑运算后决定后续动作(例如警示驾驶人、煞车、持续前进等)，此时尚无需使用V2X车外联网技术取得周遭信息；然若自动驾驶功能达Level 3(含)以上等级，汽车多由系统来操控，此时V2X车联网角色愈加重要，且可支援传感器不足之处。

2018年3月Uber自驾车发生撞人事故后，凸显V2X车联网重要性。原因是车用传感器如同人眼一般，假设人眼没看到物体过来(例如环境太暗、或不在侦测范围等)，车子后续就不会有进一步的反应动作(如煞车)；再者，现阶段传感器另一问题是侦测距离最长多为200公尺。

相对的，V2X车联网能预先知道距离车子300公尺以外处将有人或物体过来，让自车有更多时间作准备。换句话说，无人驾驶能够成立的前提，是自驾车藉由网络提供道路环境各项详细的讯息。

V2X车联网是以行车安全为目的而设计，其要求条件包括低延迟、传输距离远、连结设备多、实时传输大量数据等，能符合上述特性者为5G车联网技术，其主导的芯片业者有高通、英特尔(Intel)、华为等。

车外联网技术发展同时，车内联网技术亦需同步提升。过去车内联网多采用LIN、CAN等技术，然缺点是传输速率最高分别仅20K、1Mbps，不符合现在汽车大量信息传输需求，因此，具1Gbps等级传输速率的乙太网络在汽车领域渐崭露头角。

如今汽车朝智能化发展，其功能亦愈趋复杂，应用面包括ADAS、影音娱乐系统、网络诊断系统等。光是ADAS所连结的传感器为例，相机模块画素数愈来愈高、及光达扫描的点云数据愈多等，甚至单台车所装设的传感器数量增加，使得数据传输量变多，此时除需高速运算能力的车用电脑外，乙太网络将成为车内联网重要的传输技术，亦有机会扮演车内联网骨干的角色。


车厂营运模式由过去销售汽车　转向移动与共享服务

智慧车发展将融合自驾、电动、联网三大要素，也因汽车功能及设计愈加复杂，成本亦随之提升，因此将改变未来汽车产业的营运模式。传统车厂如丰田汽车及通用汽车表示，未来营收非主要来自卖一台车赚一台车的钱，其将转型为移动服务(Mobility as a Service；MaaS)的公司。

由此可知，不仅是出行服务公司如Uber、滴滴、Lyft想发展无人出租车队(此为移动服务一环)，传统的车厂也在思考未来的营运方式。以丰田汽车为例，其提出e-Palette于未来所提供的移动服务，除可载人外，亦可载货并销售物品，并强调未来还有更多的服务型态正在发想中；该公司会以「Palette」为其未来交通工具命名，原因是Palette英文原意为调色盘，而调色盘有创造各种可能性的意涵在里面。

举例来说，当车辆的规格不同，或者结合的产业类别不同，所提供的服务则有所差异。丰田汽车提出的案例有以下：当上班尖峰时段以载人为主，离峰时段则变成物流车；或者是消费者从在线购物后再由e-Palette送货到家、并以手机解锁取货，以及小农可卖自己栽种的少量农产品并由e-Palette快递送货。

若是以载人为主的移动服务交通工具，大多数车厂偏向设计成8人座的空间大小，而非传统私家车形式，原因是乘座空间变大，并配置影音娱乐及互动设备，让乘客有舒适的使用空间。

因自驾车共享及共乘服务，并无驾驶员管理车辆内部情形，故需导入乘员监视系统以维持车内秩序与安全等，例如可随时观察目前有多少乘员在车上、可识别乘员的身分、乘员东西遗落在车上可立即提醒、甚至乘员发生不良的行为，可拒絶其搭车。

若是以载货为主的运输服务工具，典型案例为自驾卡车，多采列队行驶方式，也就是仅第1台车配有专业的驾驶员，跟随其后的车辆采自驾跟车方式前进，其优势为可节省人力成本，且因前车仍有人员操控，此导入商用化进程将较快。

一台智慧造价昂贵，约新台币500万~1,000万元以上，业者除在软硬件更加精进外，同时需思考未来获利的商业模式；未来汽车产业结合CASE四大要素下，业者将创造更多移动服务类型，而人类生活将更仰赖智慧车所带来便利。

来源：DIGITIMES Research