有哪些改變
Alphabet 旗下自動駕駛Waymo 公開揭露一款採用臺積電 5 奈米製程客製化設計的特殊應用積體電路（ASIC），這是該公司首次詳述驅動其無人駕駛車輛的車載運算平臺。該晶片設計用於在邊緣端接收原始感測器資料，再將資訊交由核心駕駛系統處理，而非管理車輛的每一項操控動作。Waymo 將此矽晶片定位為專為車內作業環境、即時需求所打造的尖端系統一環。
實測結果
這款專用 ASIC 可執行低光源駕駛的時域降噪，並整合 13 個高解析度攝影機、4 個光達及雷達資料，整體提供超過 1,000 兆次（TOPS）的機器學習運算能力。Waymo 表示，過去八年來車載運算容量已提升 20 倍，且該系統專為反應速度、穩固性與冗餘性所設計，配備冗餘電腦以在其中一組發生故障時接手運作，因為並無真人駕駛可介入。該晶片已進入量產，搭載於 Waymo 與吉利（Geely）旗下 Zeekr 合作開發的專用乘用車 Ojai。
混合式架構與供應商關係
Waymo 並非取代第三方晶片商，而是採用混合運算架構，將其自研機器學習晶片與外購的 CPU、GPU、加速器、記憶體和儲存設備結合使用。已確認的硬體合作夥伴包括 AMD、Micron、Nvidia、三星電子、SanDisk、Socionext 和臺積電，由 Waymo 負責整個異質系統的編排、資料傳輸與日誌記錄。至於合約規模、零件配額與預期採購量均未揭露，因此從這次公告中無法判斷對各供應商的近期營收影響。
車隊背景與推展進度
此次揭露的時機正值 Waymo 擴展鳳凰城、舊金山與洛杉磯的商業無人計程車服務，據報每週約處理 50 萬次付費行程，同時致力於擴大其下一代駕駛系統的生產規模。第六代系統簡化了感測器配置，並將更多運算工作轉移至自訂晶片，目標是在保留多重感測模式的同時，降低硬體複雜度與成本，且預計將應用於 Ojai 以外的多個車輛平臺。
仍不明朗的部分
Waymo 並未說明各供應商分別提供哪些元件、相關合約規模或預期採購量，因此難以估計此公告對任何單一晶片商業績的影響。自訂晶片何時能在更廣大的車隊中達到更高規模的部署，以及隨著 Ojai 推展，混合架構是否會逐漸轉向更高比例的自研設計，目前同樣尚不明確。
Waymo 下一個可驗證的里程碑，是在 Ojai 無人計程車中整合自訂 5 奈米 ASIC 的量產部署，並持續擴展其在美國既有城市的付費商業服務。
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