安全成自動駕駛設計首要基礎。因應此一趨勢，半導體業(yè)者紛紛推出各種感測元件，以確保行駛安全性。與此同時，半導體廠商及車廠也持續(xù)強化處理器及聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的安全防護性能，以便打造內外都安全可靠的自駕車。

　　自動駕駛安全性越來越受重視，為提升自駕車整體安全性，半導體廠商致力發(fā)展各式感測元件，車廠與系統(tǒng)廠則致力于感測器融合之技術發(fā)展，以確保行車安全。另一 方面，強化自駕車內元件效能，以打造更安全的自駕車，也是目前極力發(fā)展的方向之一。隨著車上配備的感測器元件越來越多，如何使汽車處理器針對車用感測器傳 來的資訊，即時做出正確的分析，并防止駭客入侵、竊取資料將是未來自動駕駛發(fā)展重點。

　　車聯(lián)網(wǎng)時代到來　保密防駭少不了

　　圖1　高通產(chǎn)品市場高級總監(jiān)葉志平表示，因應車聯(lián)網(wǎng)需求，高通推出Snapdragon 820A車聯(lián)網(wǎng)參考平臺，具備高可擴充性。

　　因應車聯(lián)網(wǎng)時代，不少半導體業(yè)者已經(jīng)紛紛推出相關聯(lián)網(wǎng)解決方案以搶攻市場商機，例如高通（Qualcomm）便利用旗下Snapdragon 820A設計一個車聯(lián)網(wǎng)參考平臺。

　　高通產(chǎn)品市場高級總監(jiān)葉志平（圖1）表示，此一平臺的設計概念包括以下幾點：第一，該公司想使用一個具有可擴充性的方式，讓不同的特性可以被應用在同一個平臺上，讓它有所延伸，如果須要換射頻、藍牙、Wi-Fi、GPS或4G到5G的時候變得非常簡單。

　　第二，在有多種無線技術共存的情況下，OEM（原始設備制造商）設計最難的部分就是解決非常復雜的相互干擾。該公司做的參考設計能解決干擾的問題，從而讓多 個無線技術同時存在。基本上一些傳統(tǒng)的連接功能可能都放在電子控制單元（ECU）上面，或者資訊娛樂上。高通現(xiàn)在做的車聯(lián)網(wǎng)參考平臺可以把所有天線、 Wi-Fi及射頻都集中在車里放置天線的部位，讓這些汽車OEM在設計中控的時候，可以將所有的射頻無線電放在一起。如果須更新這些連接技術，只須更換這 個車聯(lián)網(wǎng)參考平臺就可以，而中控系統(tǒng)、螢幕及車里面的其他東西不用再更新。

　　然而，車聯(lián)網(wǎng)就跟智能手機，或是IoT市場一樣，都須要 確保資料傳輸過程中不受駭客入侵影響。針對此一需求，高通也備有相關技術，如SmartProtect技術，提供在裝置上的即時惡意軟體偵測、分類與來源 分析，以彌補傳統(tǒng)惡意軟體解決方案的不足，更能分析與辨識更新特征前的新威脅。其余還有Sense ID指紋技術、SafeSwitch防盜技術，以及StudioAccess內容保護技術等。

　　圖2　英飛凌汽車安全市場經(jīng)理王龍飛指出，為防止駭客攻擊，MCU搭配硬體安全模組（HSM），可增強資訊防護效用。

　　除高通之外，針對車類聯(lián)網(wǎng)防護，英飛凌（Infineon）也備有相關安全防護措施。英飛凌汽車安全市場經(jīng)理王龍飛（圖2）指出，為防止駭客攻擊，目前車內的微控制器（MCU），都須具備安防效能。

　　例如，英飛凌旗下AURIX系列微控制器，皆整合了一個硬體安全模組（HSM），以滿足未來車聯(lián)網(wǎng)的各種安全和保護需求。此一HSM采用英飛凌自行開發(fā)的加密技術，可確實防止駭客入侵行為，避免資料遭竊取。

　　與此同時，隨著車聯(lián)網(wǎng)的興起，加上這幾年發(fā)生不少起汽車遭駭客入侵事件；由歐洲主要車廠組成的EVITA聯(lián)盟，也因駭客事件加速了安全硬體擴展 （Security Hardware Extension， SHE）與硬體安全模組（Hardware Security Module， HSM）等相關規(guī)定的制定進程。目前已有許多車廠投入車身網(wǎng)路的安全機制設計，SHE將率先于2018～2019年后的車種全面普及。

　　圖3　瑞薩行銷事業(yè)部汽車應用行銷部主任黃源旗透露，針對EVITA聯(lián)盟的規(guī)定，該公司已推出ICUS硬體，以呼應HSM的需求。

　　***瑞薩電子（Renesas Electronics）行銷事業(yè)部汽車應用行銷部主任黃源旗（圖3）分析，車廠所設計的汽車，如果層層防護沒有做好，就很容易被駭客入侵。理論上，車身網(wǎng)路會有一個實體的系統(tǒng)架構，由SoC通往MCU，再通往車身網(wǎng)路。

　　由于SoC所需的安全等級比較低，會用一個簡單的機制和MCU進行溝通，如傳輸影像、資料等，但若系統(tǒng)設計得過于簡單，便能讓駭客得以恣意去更新韌體，更新完畢后，將可以直通車身網(wǎng)路，而車身網(wǎng)路若又沒有經(jīng)過加密，就可以送一個假的命令（Command）去控制汽車。

　　所以駭客破解三個地方，第一個是SoC安全性，第二個是系統(tǒng)架構沒有設計好，第三個是沒有加密的車身網(wǎng)路。MCU像是一個防火墻，如果設計良好，將有能力把許多惡意攻擊擋在外面。

　　因此，黃源旗表示，車廠現(xiàn)已開始要求芯片廠，要在芯片加上這樣的加密機制，針對EVITA聯(lián)盟的規(guī)定，瑞薩所推出ICUS硬體便是呼應SHE的需求，之后2018～2019年后的車種，將全面采用此種安全機制，而開發(fā)中的ICUM硬體，則是呼應HSM的需求。

　　ICUS 是一個比較簡單的機制，里面會有車廠所放的密鑰，采對稱式加密。當收到封包時，會先丟到里面來，跟加密/解密的單元告知，要用哪一支鑰匙去解密；解完之 后，MCU再處理；處理完之后，再放進來，加密完之后再丟出去，確保車身安全通訊的安全性。因為現(xiàn)在車身通訊都是透過明碼傳輸，只要去量測，就可以知道每 個位元代表什么意思。

　　汽車來講的話，一般使用ICUS便十分足夠，例如檔位訊號、測速訊號，使用此一組較低安全性的密碼，即可做到安全防護。而ICUM則是應用在車身閘道器、車身控制器、引擎控制器、EPS這類需求較高的元件，進一步將MCU跟車身網(wǎng)路之間的資料作連結。

　　ICUM 里面有一個獨立芯片，電源啟動時，會先去確認MCU里的韌體、資料是不是都是正確的，并會有一個簽章的動作，檢查程式是否有被竄改過，確認無誤后才會去執(zhí) 行程式，安全等級就會再高一層。另外，因為它是另一顆MCU，因此還可以做其他比較復雜的運算，像是密碼如果一直都是同一組，且一直使用的話，可能被逆向 工程破解，其可在中間產(chǎn)生不同的密鑰，像是一次性的密碼，來有效防止這樣狀況發(fā)生。

　　安全需求高漲　數(shù)據(jù)判讀更關鍵

　　許多汽車購買行為分析顯示，消費者在購買汽車時，安全性的考量因素，明顯占了非常重的分量。值得關注的是，現(xiàn)今除了雷達可協(xié)助汽車偵測危險物體，市面上更出現(xiàn)了 功能性安全模組，使其能進階到檢查與判讀訊息的層面，也意味著，過去傳統(tǒng)消費性電子，所采用的單純接收訊息，已無法滿足車聯(lián)網(wǎng)時代的大數(shù)據(jù)需求。

　　王龍飛表示，車用感測器融合將搜集所有發(fā)射訊號，包括雷達、光達、攝影機、GPS及通過網(wǎng)路所傳過來的訊號，收到后便會綜合判斷，是否有車禍、距離多遠、什 么地方該減速，這些運算都會在感測器融合的盒子里進行。感測器融合要求的已不僅是數(shù)據(jù)處理能力要強大，還須要求數(shù)據(jù)處理必須是正確的。

　　由英飛凌所提供的Aurix安全解決方案，便可作為感測器融合芯片后端的功能安全保障。簡單來說，當系統(tǒng)顯示前面有一個人，車輛必須煞車，Aurix會幫系統(tǒng)再確認一次，前面到底有沒有人，以確保數(shù)據(jù)處理的正確性。目前已有不少知名車廠采用。

　　黃源旗則指出，為使CPU做出正確的判斷，便須針對不同的應用來調整CPU的錯誤檢測速度（Turn-around Time， TAT），也就是錯誤發(fā)生，到發(fā)現(xiàn)后的時間點。例如有些較低階的CPU，可能是每100毫秒（100 millisecond）才檢測一次，但在這100毫秒之間，若下出了錯誤的指令，可能就已無法補救了。因此，針對越高的安全需求，其檢測錯誤時間也要越 短，同時也須有不同的設計。

　　以瑞薩旗下RH850系列產(chǎn)品為例，若是車身閘道器、安全氣囊等應用，安全需求相對較低，便可容許較長的 錯誤檢測時間，因此，便會采用單一核心的設計，再加上一些備援（Redundant）機制確保輸入、輸出資料正確。若是安全需求較高，像電子輔助轉向系統(tǒng) （EPS）跟煞車系統(tǒng)，無法允許長時間的錯誤檢測，必須要在很短的時間內做出判斷，瑞薩便采用雙核心的架構。此一設計的優(yōu)勢在于，采用雙核心跑一樣的程 式，可具備相互監(jiān)控、比較的效用，當兩顆核心各自跑出不同的數(shù)據(jù)時，便可立即進行驗證運算，以檢測是哪顆核心出錯，避免下出錯誤的指令。

　　另一方面，因應車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析需求，以及確保資訊正確性，深度學習也扮演相當重要的角色。為此，高通Snapdragon處理器結合Zeroth深度學習 平臺，不論是合作廠商還是經(jīng)過高通訓練過的神經(jīng)網(wǎng)路平臺均可搭載Snapdragon 820A處理器，幫助其完成自動駕駛的功能。

　　通過搭載Snapdragon 820A，神經(jīng)網(wǎng)路資訊平臺可以較為完美地利用芯片上的DSP、GPU、CPU來實現(xiàn)不同運算與網(wǎng)路溝通情況。簡單舉例，內建神經(jīng)網(wǎng)路后，通過運算平臺上 千次的重復記憶，Snapdragon 820A將可自行分辨出車、人與其他物體的區(qū)別。當然，這些都是在出廠前就會完成的神經(jīng)網(wǎng)路訓練，而不是在車輛出廠后才執(zhí)行。

　　除高通之外，NVIDIA也致力于提升車用深度學習平臺之能力。NVIDIA資深工程師蘇家興提到，過往要辨識影像時，須透過專家將該物體的特征寫進演算法，若 持續(xù)有新素材，就必須花費人力不停修改演算法。但透過深度學習，輸入大量資料進行訓練后，搭配強大的運算能力，便可讓汽車能感測周遭環(huán)境并自動導航行 進。

　　為加速自動駕駛發(fā)展，提供消費者更安全的駕駛體驗，NVIDIA推出首款車載人工智慧引擎--NVIDIA DRIVE PX2。該產(chǎn)品讓汽車產(chǎn)業(yè)得以運用人工智慧處理自動駕駛面臨的各種復雜情境，其采用NVIDIA先進的GPU來處理深度學習功能，藉此掌握車子周遭360 度的情境，精準判斷車子所在位置，并推算出安全舒適的行進路線。

　　DRIVE PX2結合了兩顆新一代Tegra處理器，以及兩顆獨立的Pascal架構新一代GPU，能夠提供每秒24兆次的深度學習運算速度。同時，DRIVE PX2深度學習的能力使其得以快速學習如何辨識日常駕駛中經(jīng)常出現(xiàn)的各種挑戰(zhàn)，例如：道路碎石、行徑離譜的違規(guī)駕駛，以及施工區(qū)域。深度學習亦能辨識多種 傳統(tǒng)電腦視覺技術所無法應付的狀況，特別是在像大雨、下雪，以及濃霧等惡劣天候，還有包括日出、日落，以及漆黑等光線不足的光照條件。

　　安全意識抬頭　汽車產(chǎn)業(yè)商機再起

　　世界各地自動駕駛車輛上路測試新聞日增，讓人們對未來運輸充滿新愿景，然而，此一趨勢也牽引出如何確保車輛安全之議題。因應日漸高漲的安全意識，提升安全防 護已成自動駕駛設計首要基礎，面對各種不同形式的安全考量，如車身安全、資訊安全、車載電子元件安全等，車廠及半導體廠遭遇的技術挑戰(zhàn)也屬空前，然而，所 開創(chuàng)的商機也持續(xù)調高。為此，相關業(yè)者更致力于研發(fā)相關解決方案，如車道偏移警示、自動緊急煞車、碰撞警示，以及360度環(huán)景影像系統(tǒng)等，除進一步提升自動駕駛安全性外，也藉此搶占市場商機。