一、數位科技與車聯網科技結合之發展概況
車聯網（Vehicle-to-Everything, V2X 或 Internet of Vehicles, IoV）的概念並非 近年才形成，而是於上世紀末期便因車輛的娛樂需求，開始微型的聯網服務，但 隨無線技術的飛躍發展，當年車聯網的想像開始進入實現的階段。車聯網綜合眾 多技術的演進，除車輛本身，通訊技術、雲端的普及、車用電子元件、感測技術、
嵌入式系統發展等，都與車聯網有著緊密之關聯，亦是智慧車輛及路側設備不可 或缺之要素，而在眾多聯網車輛中，電動車更有數位化設計的優勢且易於結合各 式聯網設備，產出多元應用與相關服務。
近年來，車聯網技術不脫車輛、雲端、路側設備所構成的 V2X 架構，包括車 輛與車輛(Vehicle-to-Vehicle, V2V)、車輛對通訊網路(Vehicle-to-Network, V2N)、車 輛對基礎設施(Vehicle-to-Infrastructure, V2I)、車輛對路人(Vehicle-to-Pedestrian, V2P)等領域，如圖 4.1 所示，在這些聯網關係中，藉由無線網路的傳輸，可即時 分享各式路況、緊急事件、相互定位、訊息廣播等，促進交通順暢、防止碰撞，
以及提升交通安全。
資料來源：高通（2020 年 8 月）
圖4.1 V2X 通訊網路相互關係示意圖
以車輛本身而言，愈發普及的先進駕駛輔助系統(Advanced Driver. Assistance Systems, ADAS)，可作為收集大量交通感測資訊之媒介，輔助駕駛增進行車安全。
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車聯網服務之主體，如第三章所述，近期已朝向 3GPP 組織所提出的蜂巢式車聯 網(Cellular Vehicle-to-Everything, C-V2X)為發展主流，此標準在 R14、R15 版本以 支援行駛安全功能(如碰撞預警、路口預警、盲彎警示等)為主軸，而在 R16 版本 則應對 5G NR 加入自動駕駛輔助的相關支援，預留包括感測器資料分享、資料更 新、遠距駕駛等新銳功能之應用空間；在聯網技術之發展上，近年則以 5G 多接 取邊緣運算(Multi-access Edge Computing, MEC)專網為趨勢，針對特定場域進行 大範圍涵蓋，導入邊緣運算支援，讓交通資訊傳輸更為即時，車聯網服務能夠實 現。
而隨著車聯網技術的發展，應用服務上亦更多元且實用。2021 年世界行動通 訊大會(Mobile World Congress, MWC)中，高通(Qualcomm)提出對於 5G V2X 之規 劃，除針對車輛對車輛、行人、自行車、道路基礎設備進行通訊，提升道路安全 外，也對於高解析度3D 地圖資料之導入，及在無法使用全球導航衛星系統(Global Navigation Satellite System, GNSS)定位的情況下亦可通訊能力進行輔助等主題提 出了各式概念。5G 汽車協會成員亦開發逆向駕駛解決方案，透過雲端系統接收車
V2X 在智慧車輛應用需求上，主要可分為先進駕駛(Advanced Driving)、延伸 感測(Extended Sensor)、遠端遙控駕駛(Remote Driving)、車隊車輛列隊行駛(Vehicle Platooning)等四種服務情境。先進駕駛為聯網車輛的延伸，透過網路延伸車輛的 Communication, URLLC)與超高可靠度之等級。在延遲性需求上，列隊行駛要求延 遲性介於10 到 25 毫秒(ms)之間；先進駕駛及延伸感測輔助的延遲性要求為 3~100
77 5G NR eV2X 的可靠度將朝 90~99.999%之目標邁進。而在資料傳輸速度上，列隊 行駛需求為 12 kbps~65 Mbps；先進駕駛為 65 kbps~50 Mbps；延伸感測為 25~1000 Mbps；遠程駕駛由於需要車子周圍與車內之影像資料，故對於上行的傳輸速度要 求為 25Mbps。V2X 通訊傳輸距離一般訂為 100~320 公尺，但在列隊行駛與先進 駕駛情境下，將以 5~10 秒乘上相對速度，感測器輔助駕駛的通訊傳輸距離將朝 1,000 公尺發展。
除 3GPP 組織建立的 C-V2X 技術外，傳統 IEEE 的專用短距離通訊(DSRC)技 術亦為車輛間溝通之重要協定，長期以來，日本與歐美各國政府將DSRC 用在救 災與緊急救援方面，擔任重要的車間通訊標準。相較於 C-V2X 可以利用既有的 4G/LTE 基地台，DSRC 是基於 WiFi 技術，需要大量布建路側基站(Road Side Unit, RSU)，當布建密度遇到困難時，C-V2X 便適合車輛與交通號誌、前後車輛等近距 離通訊使用。DSRC 與 C-V2X 在未來的相互融合將是重要之發展方向，DSRC 的
當車輛成為生活第三空間，智慧座艙(Smart Cockpit; Digital Cockpit)從傳統汽 車產業轉型為電動車與軟體定義車輛(Software-Defined Vehicle, SDV)過程中，跳 脫出生冷硬體界面而進化至內容定義互動媒介。美國資訊分析服務公司 IHS
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Markit 汽車技術資深分析師 Chen Dexin 表示，智慧座艙可藉由艙內多重感測器來 達到具有便利、豐富多樣化的人機或人人互動機制與界面，後續更因為自動駕駛 車輛技術成熟之普及，在不同行駛情境下（如：長途駕駛或市內通勤等）會衍生 許多不同智慧座艙應用服務。目前業界對於智慧座艙定義具有以下兩種類：
(一)定義一：一晶片多螢幕，此為電機電子架構化趨勢，可分兩種模式：
1.為了實現車輛安全完整性等級(Automotive Safety Integrity Level, ASIL)中之不 同安全等級（中控ASIL A 與儀錶板 ASIL B）之間之運作，可將中控/儀錶板各 自域控制單元(Domain Control Unit, DCU)化，然後透過線束進行溝通，因硬體 是獨立，故由各自電子控制單元(Electronic Control Unit, ECU)控制，屬於分域 式管控。
2.集中式域控制即用一個單晶片系統(System on a Chip, SoC)來進行座艙內所有 次 系 統 控 制 ， 同 時 透 過 虛 擬 機 器 監 視 器(Virtual Machine Monitor, VMM) Hypervisor 對兩個不同安全等級區域進行分域─軟硬體分離、硬體集中化(圖 4.2)。
(二)定義二：整車廠定義「智慧座艙」應是系統概念
智慧座艙系統涵蓋車載資訊娛樂系統(In-Vehicle Infotainment, IVI)、液晶 顯示儀錶板、抬頭顯示器(Head-Up Display, HUD)、液晶顯示後視鏡等。
資料來源：資策會MIC
圖 4.2 智慧座艙 DCU 定義
因此，從上述定義來剖析智慧座艙的DCU 演進如下所述：
(一)現在：分離式
智慧座艙各系統 ECU 都由不同的供應商提供，且軟硬體耦合在一起，
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出廠後軟體設定與內容皆固定，整車廠很難進行後續的 OTA 升級，用戶體 驗較差。
(二)演進：分域式
智慧座艙不同安全等級以不同 DCU 予以控制，再透過線束溝通，硬體 分離由 ECU 控制。相較分離式已經有一定程度之智慧化。
(三)未來：集中式
主控晶片SoC 控制所有次系統，在利用 Hypervisor 對兩個不同安全等級 區域進行分域，將具軟硬體解耦、高算力、通訊頻寬高、OTA 容易之特性。
根據Roland Berger 分析報告中，智慧座艙逐步會有四個發展階段：
(一)階段一：電子座艙
1.電子資訊系統逐步整合，組成「電子座艙環境」，其結構有其分層。
2.螢幕朝向高解析度、大螢幕化。
3.液晶顯示器大量使用，新型態顯示方式如：擴增實境(Augmented Reality, AR) HUD 等。
(二)階段二：智慧助理
1.以生物識別技術應用，提升駕駛監控系統功效，增強車輛感知能力。
2.以獨立感測資訊，綜合判斷駕駛的生理狀態，達到「理解人類行為」之目的。
(三)階段三：人機共駕
1.在語音控制與手勢控制技術突破。可透過車內軟硬體系統整合，實現車輛感知 功能精緻化。車輛可在上車-行駛-下車的用車週期中，為駕駛與乘客提供情境 化服務，實踐智慧車輛自主/半自主決策功能。
2.經由 DCU、晶片運算能力增強及人工智慧(Artificial Intelligence, AI)運算成熟，
使智慧化體驗增強。
(四)階段四：第三生活空間
未來汽車使用場景將更加豐富化與生活化，並根據車輛所在位置資訊，達到 在地化服務(Location Based Service, LBS)，如娛樂、餐飲、互聯等功能，為駕駛與 乘客提供更加便捷之體驗。對於智慧座艙軟硬體解耦，傳統一階(Tier 1)供應商業 者發展挑戰如下：
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1.座艙各次系統（儀錶板、中控、多媒體後視鏡等）供應呈現垂直關係，Tier 1 整 合各個次系統ECU、螢幕、機械、電子零組件等，為整車廠提供系統整合，次 系統軟體通常內嵌於ECU 上，運算力較低，出廠後則無法進行更新。
2.智慧座艙域獨立且安全等級較低（ASIL A 或 B），整合較容易，也不涉及法規 限制等問題。故智慧座艙域也可在燃油車上實踐，加上域控制成本較目前分離 式來得低，整車廠接受度高。
3.未來改變智慧座艙域供應關係主要變化：
(1)次系統 ECU 供應商，轉以提供域 DCU 方式，甚至未來被整合式 SoC 所取 代。傳統微控制器(Microcontroller Unit, MCU)供應商將面對資通訊晶片大廠 SoC 挑戰。
(2)因軟硬體解耦，供應關係從原本垂直化轉向扁平化，出現專門的硬體 Tier 1 與 軟體Tier 1，甚至整車廠有意培養自身之軟體能力。
(3)軟體 Tier 1 指的是 Hypervisor、作業系統(Operating System, OS)、中介軟體 (Middleware)開發者。
與傳統的IVI、儀錶 ECU 相比，座艙 DCU 的技術門檻在於：(1)硬體開發的 複雜度變高，座艙 DCU 對硬體性能、輸入/輸出(Input/Output, I/O)介面的要求更 高；(2)座艙 DCU 的 OS 需要 Hypervisor 支持，其軟體發展的複雜度亦較高，並 由於涉及到不同安全等級域融合，對系統功能安全/穩定性的要求亦提高。目前全 球座艙 DCU 供應商仍然以傳統 Tier-1 為主，競爭格局較為集中，包括 Visteon、
Harman、LG、Aptiv、Bosch、Continental 等。業者將提升自身座艙 DCU 的能力，
或併購切入座艙 DCU。
因此，智慧電動車廠未來將朝向 Middleware 與核心應用軟體開發工具包 (Software Development Kit, SDK)布局，當中軟體開發項目可分為：板支援套裝軟 體(Board Support Package, BSP)；OS、Hypervisor；Middleware；SDK 等。隨著整 車廠軟體開發能力提升，便會進入智慧座艙之軟體內容開發布局。未來的演進中，
BSP 開發仍然是 Tier-1 主責，OS 與 Hypervisor 因具成熟生態系進入門檻高，整 車廠未來布局重點為 Middleware 與深度介入核心應用演算法層 SDK 的開發(圖 4.3)。
81 資料來源：資策會MIC
圖4.3 智慧座艙軟體架構布局重點
在未來市場估計與潛力部份，至 2025 年，全球座艙網域控制站出貨量之年 均複合成長率(Compound Annual Growth Rate, CAGR)高達 78.6%。隨著座艙系統 往多螢幕、多功能互動趨勢方向發展，座艙域控制器應用開始加速滲透，作為控 制器核心之智慧座艙晶片，是影響系統功能融合、流暢度之關鍵。座艙域控制器 市場規模當然不及系統市場，故智慧座艙系統市場規模應遠高於2025 年 1,300 萬 套，智慧座艙晶片逐漸向製程小型化、高算力、低功耗方向發展。
三、空間資訊在智慧聯網電動車所扮演角色與展望
Gartner 副總裁 David Cearley 指出：「2020 年 Gartner 十大策略科技趨勢圍繞 著『以人為本的智慧空間』此核心概念。建立在以人為本概念上的智慧空間，代 表人類與科技系統能夠在日益開放、互聯、協調、智慧的生態系統中進行互動之 實體空間，可創造出更身歷其境、高互動率及高度自動化之體驗，是現今科技發
Gartner 副總裁 David Cearley 指出：「2020 年 Gartner 十大策略科技趨勢圍繞 著『以人為本的智慧空間』此核心概念。建立在以人為本概念上的智慧空間，代 表人類與科技系統能夠在日益開放、互聯、協調、智慧的生態系統中進行互動之 實體空間，可創造出更身歷其境、高互動率及高度自動化之體驗，是現今科技發