自动驾驶技术会对连网车辆带来哪些影响?

自动驾驶技术预期对连网车辆带来重大影响──因为有越来越多数据来自于自驾车，还有更多的数据与内容将传送到每一辆自驾车。

对于自驾车将如何影响连网车辆数据流的观点整理，包含数个关键的连网车辆领域，并着眼于主流的自驾车应用案例（尽管布署时程还有很大的不确定性）；图底部的时间表我认为是乐观可期的。

5个不同自驾车应用案例分别以5种颜色标示，包括黑色的L3与L2先进驾驶辅助系统（ADAS）；货运自驾车（Goods AVs）以浅蓝色标示，自驾出租车（robotaxis）是深蓝色，自驾卡车（Autonomous trucks）是绿色。固定路线的自驾车以深红色表示，私人自驾车则以较浅的红色表示。图右边的黄色框中列出了几个相关问题。

每个类别都有两格讯息──其中一个是馈入车辆的资料，另一个是来自车辆的数据；图表中未详述的数据将在下面的文章中解释。正如预期，不同自驾车使用案例会因为它们使用了差不多的自动驾驶技术，受到的影响也会是类似的。

ADAS车辆

较低阶的自驾车或是ADAS功能已经开始对连网车辆的数据装载量（capacity）带来一些影响；网络安全对具备L2 ADAS功能与L3自动驾驶能力的车子来说更为重要，因为会使得连结的数量增加。空中下载（OTA）软件更新对于ADAS车辆来说也变得更重要，因为ADAS功能的成熟需要以美国汽车协会（AAA）测试为基础的大量进展。

ADAS车辆的功能性软件更新正在兴起，未来也将继续看到成长；这意味着会有比其他电子控制单元（ECU）软件更新更频繁的ADAS车辆软件更新。来自ADAS车辆的数据预期将会增加，L2与L3车辆需要道路与地图信息的更新。Mobileye的道路体验管理（Road Experience Management，REM）与Roadbook地图数据库之重要性正日益显著。

驾驶人如何使用ADAS功能存在着许多不确定性，因此收集并分析ADAS功能的使用模式相当重要；这也会是另一个提升OTA软件更新频率的因素。还有车用通讯（V2X）也因为ADAS车辆兴起──尽管有V2X-DSRC与C-V2X两种技术之争。尽管大量布署的时间与速度还不确定，V2X将会为连网车辆增加数据使用量。

货运自驾车

新冠病毒（Covid）疫情让货运自驾车成为自动驾驶技术第一批被布署的应用案例；目前有两种类型的货运自驾车：人行道货运自驾车（sidewalk AVs）与道路货运自驾车（road goods AVs）。因为没有人员在货运自驾车上，许多传统连网车辆的功能也不需要了。但ECU──特别是专门控制自驾车驾驶功能的ECU──会需要广泛的连结。

这意味着OTA软件下载与功能性软件更新会非常重要。货运自驾车主要会是由车队来营运，车辆会定期返回基地，通常是一天数次。如此可以在自驾车基地进行合理的安全更新，无线连结仍将会是主流方法，但有线连结也会是某些功能的可行选项。

网络安全会变得非常重要，并成为所有货运自驾车队营运者的关注焦点。自驾车营运数据会是来自货运自驾车的最重要数据，也会是透过广泛分析改善自驾车软硬件的关键。

货运自驾车会需要仰赖地图与路况数据作为导航，也会需要最新的数据；因此道路数据的变化会是由货运自驾车收集，依据需要为自驾车队进行更新与分配。还有车载货物的状态与交货时间对于客户来说会非常重要。

固定路线自驾车

固定与弹性路线自驾车受到新冠病毒疫情的负面影响，因为不再有共乘需求。固定路线自驾车的潜在应用包括封闭场域的巡回，以及各种客运巴士路线；而固定路线自驾车商机恐怕还会需要一到两年才会恢复正常（或者是走向一种新常态）。

固定/弹性路线自驾车的重要连网车辆功能与货物自驾车类似，控制自驾功能的ECU会需要强大的连结性，以支持将会比现在更频繁的OTA软件更新以及功能性软件改善。对所有车上有人的字驾车来说，网络安全重要性也会增加，包括需要支持网络安全软件更新、更广泛的车载软件活动追踪，以识别可疑事件。

自驾车营运数据会是来自固定/弹性路线自驾车最重要的数据，将可被应用于改善自驾车软硬件的安全性与功能性。这类自驾车的使用者会需要可用性与到达时间等实时数据，这些数据将会来自于每一辆路线自驾车，其准确度会决定客户满意度以及使用频率。道路资料变化也会被这类自驾车收集，但因为行驶的路线有限制，其重要性较低。

自驾卡车

新冠病毒疫情带来了对卡车服务的大量需求，也有助于为自动驾驶卡车货运募集资金。自驾卡车有数个子领域，例如集货点间（hub-to-hub）运输，封闭场域运输，以及固定路线运输。链接功能对自驾卡车来说至关重要，自驾功能ECU需要无线链接以支持频繁的OTA软件更新与功能性软件改善。

多层次的网络安全对所有自驾车来说都有需要，特别是对自驾卡车──试想若”黑帽黑客”成功可能造成的损失。大多数自驾卡车也会是拥有多样化网络安全防护措施的车队一份子，──从广泛的车载软件活动追踪，到以云端为基础的网络安全运作中心。

而同样的，自驾卡车产生的营运数据非常重要，也会是推动安全性与自驾软硬件功能性演进的关键。要追踪自驾车多年来的安全性改善趋势，会需要额外的自驾卡车车队信息与分析；这也会是所有种类自驾车应用案例需要的，特别是取代人类驾驶的自驾车。对于建立并证明自驾车比人类驾驶车辆更安全，这类包括驾驶环境或类似讯息的数据不可或缺，

货柜数据与卡车状态已经很重要，在未来以自驾车为基础的供应链更是关键。越详细、越高更新频率的数据会有需要。
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