EP112 | 【產業】特斯拉的自動駕駛技術是否已經落伍了—阿財科技分享

本集重點：
＊自動駕駛的設計為什麼一直延後
＊自動駕駛的技術流
＊機器人的未來發展

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本集精華 :

逐字稿 :
艾克斯
歡迎來到艾克斯的財經世界，那今天我們繼續邀請到阿財科技分享的阿財大，來跟我們聊聊特斯拉。

阿財科技分享
哈囉大家好我是阿財，那就是剛剛非常謝謝這個，艾大呢來邀請我來跟他分享一下特斯拉，因為我也是特斯拉，算是小小奈米股東，而且也是特斯拉的這個長期追蹤者。

艾克斯
你有開特斯拉車嗎。

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沒有我現在還沒買車，喔我有啦我自己其實開特斯拉之後覺得蠻好的。

艾克斯
尤其是在那個自動駕駛開長途的高速公路，真的那個變得非常非常輕鬆，對對對對
阿只是特斯拉的自動駕駛好像一直都沒有達到馬斯克獎，他每年都在延後時間怎麼會這樣。

阿財科技分享
對因為其實這件事情很有趣就是說，台灣又更台灣的FSD又更更落後一點，就是他相較於北美的市場就是我們的版本又比別人稍微晚一點嘛
然後亞洲的路況又更加，更難嘛，所以說其實自動駕駛這件事情本身來講的話，我覺得有兩個件事情可以分享，就是第一個是馬斯克他每年都在說欸，LV5LV5或是說每年都在講
但是實際上一直延後的原因就是因為當然第一個有可能就老馬他自己覺得說，欸就是一種行銷嘛，一種話術這樣子
但是我覺得比較傾向是第二種可能就是自動駕駛真的太難了，太難了，就他大家可以想像一件事情就是自動駕駛這個東西，如果真的大規模使用的時候
會顛覆整個我們現在整個行車也好，整個城市規劃也好，會顛覆整個這個生態系，也就是大家想像像我以前，在念書的時候
我從新竹交大這邊做客運到回台北回家的時候，那在客運車上的時候就大概一個小時車程，那就可以睡覺玩手機啊，或者是說辦公之類的，那有非常多的時間
這一個小時，因為有人幫你開車嘛，所以說你你可以做更多的事情，那想像一下如果今天真的是LV4了，LV5真的成功了的話
那現在每一台在車上跑的車都是這個高階智能駕駛的時候，或者說大部分車都是特斯拉的時候，那高階智能駕駛的時候，那你就可以省下非常多的時間，那這個吸引力非常高啊
就對於不管是一般的像我們工程師也好，或者是像很多各行各業也好，只要有通勤需求的人來講，那買這個就相當於你可以在車上多休息，或者是多出來的時間，你可以做更多的事情
這吸引力非常大，但是就是這麼難的一件事情，你想想它吸引力這麼大，它的生態性這麼大，所以它一定非常困難，它不是那麼簡單可以做到，那其實特斯拉也好，vamo也好
或者之前的Cruze，他們都做了非常久的時間，在自動駕駛的這個專業上面，所以它本身就是一個非常困難的一件事情，那所以說老馬可能也低估了，有可能低估了自動駕駛的難度
就他覺得說你其實已經不錯了，但實際上你自動駕駛的技術歸技術，監管歸監管，這兩個是分開的，還有一個是負責任的問題，就是說你要不要賠償，造勢賠償的問題
所以這三者本身就是都需要滿足，你才有辦法可以到Level，4，Level，5，那Level，4的自動駕駛就是，你不需要開車了，駕駛者就是乘客的角色，你只在特殊的情況底下的時候
就是某些路段就是可以使用，像vamo的這個在San，Francisco的無人車，那Level，5真正Level，5，就是真正意義上的
這個無論何時何地都可以使用自動駕駛，那就是Level，5，那，我覺得老馬的這個你要達到Level，4，Level，5，很重要一件事情就是，當然技術要有，技術要夠好
再來就是說你要通過監管，監管是很重要的，那馬斯克的應該說特斯拉，為什麼，我不想分享為什麼通不過監管
就是說因為監管這件事情本身是，比如說像vamo，我舉個例子，舉那個Level，3的NVIDIA，NVIDIA當時他們也推出一個自動駕駛系統，是要打Level，3的市場
那Level，3的話就是在特定的情況底下，你可以開啟自動駕駛，那就像Benz他已經有這個Level，3出來了，就是說在高速公路上，你可以開啟這個自動駕駛
有任何事情就是Benz或者是說這個車廠會賠償，或者說會負責，ok那Level，3很重要是通過監管的一個原因，就是你的所有的系統，就是比如說你的晶片系統
需要經過交互驗證，舉個例子就是說首先呢，像NVIDIA它提供的這個自動駕駛系統裡面，它會有兩顆主要的SoC，SoC大家想像晶片就好
兩顆晶片，主晶片跟備用晶片兩個都很重要，主晶片就是在計算那些東西，不管是光達的資訊，雷達的資訊，相機的資訊，主晶片會去計算它，那負晶片
或者叫備用晶片也非常重要，因為主晶片掛掉的時候，備用晶片是要馬上補上，但這兩者之間還要經過驗證，也就是說你交互的在算法的時候，還有系統的時候都是要有，需要經過驗證交互驗證，這很重要
算法要驗證，系統也要驗證，也就是你可以想硬體也要驗證，所以你都要驗證的情況底下，你才能夠通過監管機構給你監管的，監管它是有很，它是有嚴格的一些流程的
不管是ISO或是車輛安全的，都有一個嚴格的過程，審核的標準，OK那特斯拉在以前，早期HW，3.0的時候，或者是HW，2.0的時候
也有兩顆SoC，在他們的自動駕駛電腦裡面，有，然後兩顆一顆也是當做備援使用的，可是去年ASHAK，就是特斯拉的自動駕駛負責人，他在演講的時候就提到說
這兩顆晶片竟然處理的任務是不同的，那也就是說這兩顆晶片來講的話，它少了算法的驗證，然後少了這個備援的系統
也就是說如果真的出了什麼問題的時候，你沒辦法，你不能，你不用自動駕駛出了問題，你的晶片出了，你不能讓車子停下來，你不能讓車子停在馬路中間，對不對，所以你需要的是有備援東西直接補上
或者是有這個備份系統直接上來，所以現在來看的話就是說，當然他現在想做的事情太多了，就是說我們現在自動駕駛，以前我們像Level，2，比如說只要跟車或維持車道這件事情
就是自動駕駛在做，那Level，3，Level，4之後，你要做的事情太多，你的任務有太多了，除了要跟車維持車道，還要自己去轉向，然後判斷說要不要下交流道，或者是要判斷行人
要判斷這個後方來車，什麼你要左轉右轉的時候，還有什麼timing的，就是說像老司機一樣溼滑，你要做的事情太多了，所以就變成說你每一個晶片，你要處理的東西太多
所以這個時候就越來越難，其實很多事情就是你越做，就越發現怎麼又有新的問題出現，一直做就一直新的問題，一直做就一直新的問題，所以就一直延後，所以我覺得他就一直延後，所以沒辦法
因為這也是跟現實，你真的要開發的時候你才知道了，我原本，所以我比較傾向是這種，就是他們去研究之後才發現到，又有新的問題出現了，又有這個要去解決要去克服
就非常多的問題，這是我比較傾向的。

艾克斯
我覺得蠻精彩的分享，因為其實很多車廠在做，但是我自己覺得，就是競爭者要追上特斯拉，我覺得也不是一件簡單的事，畢竟現在有這麼多車子
特斯拉的車子在路上跑，隨時都有新的數據不斷的餵養他，那你覺得競爭者是有機會跟上特斯拉，還是什麼，甚至是有人比特斯拉在自動駕駛還強嗎。

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應該說自動駕駛整個會分，我是講會分成兩種路線，兩種流派好了，一種流派的話，就是特斯拉這種流派，就是走純視覺的，他就是沒有其他傳感器，他就用相機，然後透過AI的算法去計算出深度
然後去判斷任務，倒入執行，倒入規劃，另外一個就是現在大部分車廠的主要流派，不管是vamo，NVIDIA，然後Mobile，他們走的就是傳感器融合，就是說他一台車上面，有光達，有雷達
有相機，那這種流派的是目前比較主流的，那也是這種流派也比較容易通過監管的，就真的是比較容易通過監管，那這種流派
當然是特斯拉就沒有想要做這個流派，馬斯克說因為成本的問題，因為這個光達太醜，或是什麼樣，吧吧吧，反正重點是說，但老馬也沒有說他一定不用光達，一定不用雷達，就是他只是說
如果成本降下來，品質又夠好，那他也會考慮使用，那現在現階段來講，就光達就是比較貴嘛，雷達雷達是便宜，但是這個4D成像雷達更新的這個雷達，他更貴
他也貴，所以說這兩者都是成本考量，那當然所以你會看到像現在的NVIDIA，他合作的廠商是Benz，然後或者跟BMW
像有些廠商就是跟比較高階車款，才會配備這種Level，3的這種駕駛，那所以我，這因為他們兩個技術路線不一樣，所以很難比較說到底誰比較厲害。

艾克斯
那哪一個比較安全。

阿財科技分享
安全的話我平常講，雖然我也是特粉，但是螢幕現階段來講的話，傳感器融合的他會比較安全，因為傳感器融合，你可以想到一件事情就是
相機呢他就像我們人眼一樣，如果下大雨下雪的情況底下，相機是會受到一定程度的影響的嘛，對，跟我們人眼人開車一樣，雨天就要慢一點嘛
可是雷達雷達是一個毫米，像毫米波雷達，他其實是比較不會受到這個天氣的影響的，也就是你在下大雨的情況下，雷達還是可以發揮他的作用，那光達呢
他可以打得很遠，你看你相機要拍200公尺的圖片的時候，他在你的這個畫面上就是一個pixel，兩個pixel而已，可是光達他可以打200公尺，對他來講沒問題
所以你看這種傳感器融合，他的優勢就在於說什麼樣的環境，我至少都有一種或者是兩種傳感器，可以適應這個環境，遠的有雷達跟光達
下雨天有雷達啊，所以這個就是他比較，我會說他的適用場景比較多，但是馬斯克想做的是純視覺的意思就是說
我透過AI，然後我能夠像人一樣開車，就是反正人在下雨天也能開車嘛，那相機純視覺應該也要能
那他的第一心原理是這樣的概念嘛，那以現階來講，當然是我會講這種傳感器融合車廠，他會稍微比較適用的，他的範圍會比較更廣一點，所以你看像威某已經通過L4的監管
在San Francisco無人建設在跑了嘛，雖然偶爾會出事情，但是呢他至少也可以說他在監管上面，監管機構也會更proof
他就是可以說是說通過，他可以通過監管這樣子，還有賠償的問題也是嘛，因為監管機構也不希望發生車禍嘛，然後所以說當然這件事情很重要，所以我認為說現在來講的話
特斯拉還沒有到達這個，也不是說他沒有到達L4的水平，而是說他需要通過，還有很多關要過，技術我可以說現在特斯拉算是L2
可是他的技術像最新V12的技術，你如果像我看過很多，國外人家實測的片段，我覺得V12進步很大，而且V12你說他是L2
他其實的實力絕對是L3以上的實力，可是只是說他在監管上面，還有他我剛講的備份系統啊，備援系統上面，他可能還暫時沒有辦法跟上，但實際上如果那些東西都跟上的時候
他就有機會L3 L4，像Benz一樣，對，這是我目前的看法，了解。

艾克斯
那在機器人的部分呢，這一塊好像是也是特斯拉，就是接下來發展的一個重點，但是台灣的媒體，好像在這部分的報導比較少一點。

阿財科技分享
對，因為我們說如果說自動駕駛是，特斯拉如果說特斯拉，我覺得他有三塊餅嘛，未來畫大餅有三塊，一塊是能源，一塊是自動駕駛，一塊是機器人
那能源我覺得是按部就班，比如說電池啊，操縱站這些所謂的能源站，或者是說儲能技術，這些是按部就班，所以能源是比較可以看到，一步步一步一腳印的，可以很清楚看到路線的，自動駕駛能源
我剛前面講了，如果問題太多困難太多，所以他算是比較難實現的，也可以實現，但是需要更加的努力，就慢慢來，可是你會看到他未來，可能會沒有那麼清晰，但你大概知道說
他可能可以實現，但他沒那麼清晰，但機器人是我認為這三個裡面，最，不能說最難，而是說不確定性最高的，因為現在特斯拉也有很多車在路上跑
對，他很多車在路上在蒐集數據，可是機器人這件事情，大家知道就是，我也是之前研究了機器人之後，機器人這個領域之後，我才發現到，機器人領域有非常多的玩家
就是不比車子，車廠還少，甚至比自動駕駛的，自動駕駛那些，後勁，不管是追隨者，或者是之前在玩的這些玩家來講更多，像機器人來講的話
跟大家簡單的稍微克服一下，我明天，對，我之後也會PO機器人相關的，做了一些研究，機器人主要的話，是機器人整個市場，大概分成兩種機器人
一種是工業跟服務，就是工業機器人，另外一種服務類型的機器人，工業類型的機器人，就是包含汽車工業，比如機器手臂，化學工業的機器人，還有一些電氣電子設備，裡面的機器人
還有食品金屬，這是工業類型的機器人，然後它另外一種服務類型的，比如說像是我們的物流，或者在醫院裡面的那種機器人，這種服務類型的機器人，或者是像是娛樂的機器人
那掃地機器人也是一種機器人，雖然它長得不像機器人，所以機器人有非常多種類，那機器人，這個大家如果熟悉的話，就是人形的機器人，就是馬斯克想做人形的，就跟人長得一樣那種
就是大家最出名就是波斯頓動力，對，波斯頓動力，波斯頓動力它當然，波斯頓動力，波斯頓動力，那波斯頓動力公司，它花很多時間在做機器人，中間也經過各種被賣掉
被埋，反正就賣了賣去買來買去了，就花很多錢，所以人形機器人，是非常難的一個領域，然後之前前一陣子也有新聞，就是OpenAI也投資了一家新創，也是在做機器人，所以人形機器人
已經有很多公司在做，包含這個中國大陸，有很多機器人廠商在做人形機器人，新創廠商在做人形機器人很多，那回到一個正題就是，機器人這個產業，剛剛前面講到
不管是新創或是波斯頓動力來講，他們這些做人形機器人的廠商，他們是可能是新興的，或者是說一些專門做人形機器人，但如果回到整個大機器人產業裡面
像是ABB還有KUKA，還有日本的一些電機公司，他們做機器人都歷史非常悠久，不管是做機器手臂也好，然後做那種什麼，那種服務類型的物流機器人
他們都做了非常久的時間，所以機器人這個東西最重要的是什麼，最重要的是你整體的這個，我們講力學也好機構也好，他需要做，你要把這個東西做出來
你需要做一些比如模擬設計這樣子，那這個東西就是很多時候是很吃經驗的，像波斯頓動力他就是，你可以看到他以前成立到現在，累積了非常多經驗，所以這很吃經驗
那最後回到一件事情就是，這個人形機器人這個東西很多人想做，因為他很酷，他真的很酷，他跟機器狗比起來，人形機器人的難度更高，難度真的非常高
那量產又是一回，也很困難，就是說你人形機器人做出來之後，你還要量產，跟做那種Prototype是不一樣的，也就是說這個機器人這個領域
很多人想做，那機器人裡面關鍵的技術，比如說動力的技術，比如說液壓系統，機器人你要有足夠的這個走路也好，或者是說搬東西
就需要液壓系統來提供力量，就是跟我們那個液壓機一樣，就是它裡面手臂的部分有液壓系統，或者是馬達，或者是說那個軸，那些都是很重要的機構，機械的相關的東西
那些東西其實非常多的廠商，有很大的經驗，他們做了很久，也就是說我這樣講就是說
機器人這個領域競爭者更多，非常多的競爭者在做機器人的東西，那它的市場夠大嗎，有像車子這麼大，機器人市場很大，因為我剛講機器人其實不只是有
比如說幫你當家政，家政或者保姆這種類型的人性機器人，送餐也是，就是像是物流快遞，或在工廠裡面，工廠這些機器人，它其實市場非常大，就是它比較不是商
就是我們講的一般消費性的電子產品，就是機器人它可以做消費性電子產品，也可以做不是消費性電子產品，就是工業商業使用，所以它市場其實很大，也是真的非常大，那只是說機器人的東西
機器人這一塊，它我想就是市場這麼大，然後所以一定會有很多人想要投入，那又回到一個前面一個問題就是，我剛前面提到機器人非常多，裡面的核心技術這個東西
已經有很多廠商在做了，所以如果你是一家新創AI公司，你可以看到最近有非常多公司，他們都有做自己的機器人的一個，Prototype出來展示一下，你感覺上好像機器人也不是那麼難，對不對
可能很多新創都出來，然後之前小米不是也做機器人嗎，然後小米又什麼都很，對就是你會發現到，怎麼好像也，你要做出一個機器人，好像也不是那麼難的感覺，就是你會發現到
就好像也沒有很難，但實際上就是我剛前面講，有非常多之前的一些廠商，你可以想像它是，每個人提供一點技術，每個人提供一點技術，然後你把它整合在一起，或者說你自己有些核心的技術
然後使用把它，再把一些東西接在一起，把供應鏈各種廠商接在一起，那這個就變成一個機器人的雛形，就可以使用機器人，那這個是我個人的想法，我認為
就是競爭太多了，所以大家都想吃這個餅嘛，因為就像之前那個誰，MULA就是M觀點的MULA，他就有提到說，機器人以後如果說在工廠上面，它一個機器人可以24小時運作
它可能賣你3萬美金一台，然後它可以取代員工。

艾克斯
這成本效益是直接可以算出來的。

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對是完全可以計算，所以對於很多投資者來講，或者是說對於一些這個機構的投資人來講，他們會覺得，你如果是一家新創想做機器人公司，然後現在機器，現在技術裡面，慢慢成熟了，因為機器人以前早期的時候
為什麼很多東西很難做的原因，除了是我剛剛前面提到，如果你要做人形機器人，光是站把機器人站立走路就已經很困難了，到現在慢慢的各種系統模擬的軟體也跟上了
然後晶片的算力也提升上來了，所以你機器人你要去給予他任務的時候，你就更容易了，像特斯拉就用純視覺，用他們視覺系統，讓機器人去判斷工作這些東西，那像波士頓動力，它除了有視覺之外
它有裝那個LIDAR，就是光打，一樣可以幫助機器人去做感知的動作，所以現在那些創作機器都跟上了情況底下，因為機器人不是一個新的東西
大家如果去看一些文獻回顧，或是一些老的一些影片的歷史的什麼回顧影片，機器人可能三四十年前就有人在做，可能更早。

艾克斯
日本人應該很早以前就在做了，非常早，日本最愛機器人。

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對很早像鋼彈什麼高達，那些鋼彈那些很早他們就有機器人，機器人，很早就有在做了，所以那一路走來就是隨著各項技術慢慢加進來之後
機器人越來越完備，好，所以有些人就之前他還沒有那麼完整，現在都很完整，因為不是說完整，就慢慢技術加進來，然後加上現在晶片的算力又提升了，所以以後機器人可以做的事情就更多了
以前大家就是機器手臂在那邊，機器手臂在那邊動而已，現在機器人他可以判斷出幫你澆花，幫你摺被子，幫你做一些家事，也可以幫你去工廠鎖螺，幫你去工廠搬東西
所以他做的事情就很多了，那這麼多多樣化的情況底下，就是也是，多虧一些感測器啊，傳感器的加入，然後這些技術的成熟，然後整個大家都合在一起，所以時機很重要。

艾克斯
對我這樣聽起來，很像很多就是一些新的應用，應該是在這一兩年都會隨著可能算力啊，或者是硬體的成本下降或技術的進步有蠻大的突破。

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對就是機器人我覺得會越來越，就是你可以看到這幾年真的是突破了越來越多，像特斯拉不是之前有機器人在摺被子的影片嗎，或者是澆花的影片，對那是在以前
以前可能在三五年前，可能你不會看到這種，當然三五年前波士頓動力一直賭秀嘛，在那邊後空翻來翻來翻去那種，很多種跑酷的這個影片那也有，但是他也就是調教非常非常久
那現在特斯拉算是一個後勁的，你如果說他在追波士頓動力來講的話，就是他算是後勁嘛，那他比較晚做吧，可能你看他才沒做幾年，或他還做這幾年他成效就還不錯
已經可以讓機器人做很多事情，你要搬東西澆花什麼都可以，所以這個是會加速的，這一定會加速，他應用越來越多，所以我認為機器人會是一個後面一個很競爭的，也是一個很競爭的領域
對但是一開始肯定，對不是消費，就是不是一般消費者會買的，一定是工廠商業端先為主。

艾克斯
好非常精彩，那我們就是很感謝就是阿財來，跟我們分享這些科技前沿的最新應用，那未來呢我也會持續邀請阿財來上我們的節目
那謝謝阿財跟我們分享，那如果大家有什麼相關的議題想探討的話呢，歡迎到阿財科技分享的粉絲團去跟他互動
那我相信他也會很歡迎的很熱情的回覆大家，那今天的節目就到這邊，那再次感謝阿財，謝謝。

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謝謝，拜拜