储存是未来智能车生态核心技术 市场成长潜力巨大

2019/11/07 - DIGITIMES企划

汽车的高度智能化以及网络连接技术，在速度以及超低延迟的需求上面不断被提出，连带的包括自动驾驶、电动车以及衍生的智能城市议题，让大众的眼光以及相关产业都投注在怎麽去达成「智能」以及与既有「交通生态」的结合，却忽略了另一个重要关键—储存。

没错，储存是所有系统的基础，如果没有效率够高的储存技术，就不会有足够强大的系统可以处理为了达成自动驾驶所需要的各种传感器数据流融合与传递；如果没有可靠的储存系统，就没有办法让汽车的智能达成可信任的工作内容，也没有办法推动智能城市的发展。智能需要经验的累积，而这些经验的累积需要大量的空间来进行储存，换言之，所谓的汽车与城市智能其实就是在这些累积的经验上面，利用包括各种半导体技术以及演算法来进行的逻辑整理工作，藉以让人类的生活更加便利与安全。

作为长期耕耘储存技术的领导公司，群联电子创新技术研发事业群马中迅处长也在专访时提到了几个概念。首先，汽车对于储存的需求将会以等比级数的速度成长，这包含前面提到的智能汽车或自动驾驶所需要的传感器融合，以及联网技术的发展，加上汽车本身对于安全监控的重视也影响储存需求。他提到，根据统计，一辆完全自动驾驶的汽车一天所产生的数据量高达4,000 GB，而这还是2016年的估算，目前随着更多传感器的加入，恐怕只会更大。

这麽庞大的数据量就会有一定程度的数据会转换成必要的信息，并进行储存，这些数据不论是经过本地端演算法转换成驾驶逻辑，或者是传送到云端进行分析，完善整个自动驾驶系统，都一定需要进行储存。考虑到自动驾驶在未来几年会成为整个汽车产业的发展主流，因此而产生的数据储存需求，不论是在本地端，或者是在云端，其需求的容量恐怕是难以估计的天文数字。然而在汽车中所布建的储存媒体，由于必须考虑到汽车所处环境的严苛与多变，如果没有足够的可靠性，那麽将可能造成系统的安全隐忧。

另一方面，储存媒体的带宽以及反应速度，会在三方面产生极大的作用。首先是自动驾驶所需要的快速反应能力，当传感器数据流进入系统中，要能够被运算架构快速读取、处理、统整成逻辑，汽车才能实时进行反应，就好像人类大脑处理紧急事件，反应快的人总是可以抢先一步应对并避免危险一样；另一方面，随着未来5G技术的普及，以及整个自动驾驶环境对于智能城市基础建设的要求，这些自动驾驶系统所产生的数据可能必须要在车与车、车与交通设施、车与云端之间互相传递沟通，如果储存系统反应不够快，那麽就可能造成整个自动驾驶环境的严重漏洞。

用个情况比拟，若道路上的自动驾驶汽车有部分因为储存系统的问题而传递无效，或者是过时的数据给其他车辆，亦或者是传递的速度过慢，那麽可能影响整个交通网络的路况判断，轻则造成塞车，重则可能发生事故。

当然，群联已经在汽车使用的储存系统进行了多年的发展，早先是从娱乐系统、监视录影系统深入市场，而未来的智能汽车、自动驾驶系统或者是延伸的智能城市所需要的储存技术领域，也已经在积极发展，这方面需求虽然和一般消费应用有相当大的不同，但群联在工控或者是嵌入式市场的布局经验有相当大一部分可以沿用。目前群联也正积极进入国际车厂相关供应链，要打下一线前装市场，而不是只守在后装市场，这方面的市场成长空间未来极为可观。


图说：群联电子创新技术研发事业群马中迅处长。