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| 本文作者： 利榮 | 2019-03-19 10:19 |
【 圖片來源：Autonomous driving simulators may help reduce driverless anxiety 所有者：Boing Boing 】
進入2019年，自動駕駛?cè)谫Y消息不斷涌出，自動駕駛是否又迎來了春暖花開？
隨著Aurora、Nuro、圖森、 May Mobility、地平線等自動駕駛公司拿到巨額融資，可見資本市場并沒有降低對未來自動駕駛的期待。
但從這幾家企業(yè)的技術(shù)路線來看，它們一直探索的是在自動駕駛領(lǐng)域的軟件升級，以及AI技術(shù)如何推動自動駕駛。自動駕駛?cè)绾卧诩夹g(shù)的助力下順利落地，卻很少有集中討論自動駕駛硬件的聲音。但要想自動駕駛技術(shù)落地實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，少不了自動駕駛硬件這一利器。
其實，自動駕駛硬件作為基本載體才是“老、大、難”問題，其發(fā)展往往會直接影響軟件的進展。
早在2017年，特斯拉 CEO Elon Musk 就改口說，自動駕駛系統(tǒng)有不足或需要更強硬件。
如今有一家以自動駕駛硬件為基礎(chǔ)的創(chuàng)業(yè)公司——宏景智駕，2018年剛成立就獲得華登國際、線性資本、高瓴資本、清研資本等數(shù)千萬人民幣天使輪投資，同年其自主研發(fā)的L3/L4車規(guī)級自動駕駛計算平臺ECU產(chǎn)品也與兩大主機廠達成了戰(zhàn)略合作。
從特斯拉Autopilot 1.0 硬件時代、Autopilot 2.0 硬件時代，Autopilot 2.5 硬件時代、到預(yù)計今年發(fā)布的Autopilot 3.0 硬件時代。
可以猜測特斯拉的邏輯是：不受限于供應(yīng)商的技術(shù)，先讓最先進的處理器上車，迭代軟件的同時迭代硬件，真正的革命性核心組件自行研發(fā)。
對此，擁有多年主機廠技術(shù)背景，同時也是宏景智駕聯(lián)合創(chuàng)始人的蔡文利解釋道：“ 軟硬件需要完美的結(jié)合。自動駕駛軟件高度復(fù)雜和快速迭代，需要強算力、可擴展的硬件設(shè)計支持；而且車規(guī)級、高可靠性的硬件設(shè)計也是自動駕駛落地商業(yè)化運行的前提?！?/p>
不同于傳統(tǒng)的發(fā)動機、變速器控制系統(tǒng)等汽車軟件設(shè)計，自動駕駛軟件對硬件算力的需求可以用饑渴來形容。這一方面是由于深度學(xué)習(xí)等復(fù)雜并行計算的部署和復(fù)雜路徑規(guī)劃等海量數(shù)據(jù)處理的需求，另一方面也是因為自動駕駛剛剛進入落地階段，尚未充分進行類似傳統(tǒng)汽車電子中的深度嵌入式優(yōu)化。而且當前軟件算法仍未徹底定型，迭代進化的速度仍然很快，目前還不能確定硬件算力需求的邊界。
這些因素決定了宏景智駕自動駕駛計算平臺的硬件架構(gòu)不能再依托于傳統(tǒng)的基于MCU微處理器，而是需要設(shè)計擴充性好的靈活架構(gòu)的同時啟用算力強十倍、百倍以上的CPU、GPU或大規(guī)模FPGA芯片，為不斷進化的自駕軟件提供充足的計算資源。
同時在算法軟件研發(fā)上，宏景智駕自研的全棧軟件針對感知、融合、定位、規(guī)劃、控制、V2X車聯(lián)網(wǎng)等不同軟件模塊的計算特點（例如實時性、并行化程度、計算密集程度等）合理地在計算平臺內(nèi)部進行分布式部署，充分調(diào)動計算平臺內(nèi)部異構(gòu)多樣化的多種、多個CPU內(nèi)核和GPU內(nèi)核。
這就是宏景智駕自駕計算平臺解決方案軟硬件一體化集成設(shè)計的原因。蔡文利說，“我們需要具備給客戶提供完整解決方案的能力，區(qū)別于傳統(tǒng)車廠更多基于嵌入式軟件的設(shè)計和開發(fā)模式，公司采用基于服務(wù)的SOA(Service Oriented Architecture)軟件架構(gòu)，進行模塊化設(shè)計，實現(xiàn)快速迭代，同時滿足功能安全所要求的開發(fā)流程管控、代碼規(guī)范和文檔記錄?！?br/>
自動駕駛需要怎樣的技術(shù)選型？
宏景智駕的創(chuàng)始團隊由數(shù)位汽車工程界資深人士組成，來自通用汽車、福特汽車、北汽、德爾福、麥格納等。其研發(fā)團隊有來自海外劍橋大學(xué)、密歇根大學(xué)、清華大學(xué)，以及來自百度等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。公司總部位于杭州，在上海、蘇州、美國底特律等地設(shè)有研發(fā)機構(gòu)。
按照蔡文利的說法，公司定位于自動駕駛領(lǐng)域的Tier 1，其自主研發(fā)的L3/L4自動駕駛計算平臺全棧軟件和車規(guī)級硬件ECU，與供應(yīng)商協(xié)作開發(fā)傳感器等打包，為車廠提供完整自動駕駛系統(tǒng)解決方案。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，國內(nèi)自動駕駛方案商的技術(shù)路線主要有基于深度學(xué)習(xí)的車載視覺方案、激光雷達方案、毫米波雷達方案以及多傳感器融合方案。
蔡文利認為，一個完備的自動駕駛硬件系統(tǒng)，應(yīng)該至少包含以下三個最基本的組成：
首先，自動駕駛最基本的硬件組成，就是一部車，并且是具備線控功能的車。其次，自動駕駛硬件系統(tǒng)必要的組成部分是相關(guān)的傳感器。最后，自動駕駛的計算單元是自駕系統(tǒng)的大腦和中樞。
值得注意的是，其中整個系統(tǒng)級的充分驗證，將是自動駕駛落地的難點。
在當前自動駕駛行業(yè)中，對于認證和驗證的環(huán)節(jié)還沒有統(tǒng)一標準或方法，多數(shù)公司都只是在摸索中。
宏景智駕認為，在感知、決策和執(zhí)行端需要高可靠性，例如這些可靠性累積起來要變成可量化的數(shù)字。
蔡文利舉例道，很長的測試里程允許出現(xiàn)一次事故，才能視為比人類駕駛做的更好，自動駕駛要滿足這樣一個要求才能得到人們的信任。把驗證的概念，從單純驗證階段，提前到設(shè)計階段，同時在仿真端介入，進行大量仿真，包括實地路測和基于場景的路測。
“仿真測試環(huán)節(jié)已經(jīng)融合在宏景自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)及驗證的V模型開發(fā)流程之中”，蔡文利表示，以路徑規(guī)劃算法為例，首先團隊會根據(jù)系統(tǒng)的應(yīng)用需求定義Use Case，然后開展路徑規(guī)劃算法的開發(fā)工作。當算法功能基本實現(xiàn)，功能調(diào)試和迭代工作就在公司內(nèi)部開發(fā)的聯(lián)合仿真平臺上進行。只有當算法在仿真平臺上測試完所有Test Case之后，團隊才會釋放這一算法并集成到整個軟件之中，然后啟動后續(xù)的實際道路測試。另一方面，在經(jīng)過仿真測試后還可以提取出與系統(tǒng)更加相關(guān)更加關(guān)鍵的場景，然后進入受控場地和實際道路測試階段?！?/span>
通過以前的項目經(jīng)驗，蔡文利總結(jié)認為：能否提供同時滿足經(jīng)濟性和性能要求的計算平臺，這才是自動駕駛能否從樣車轉(zhuǎn)向量產(chǎn)車的關(guān)鍵因素之一。
目前主流的自動駕駛芯片解決方案主要包括GPU、FPGA、DSP和ASIC四種。其中，憑借強大的計算能力以及對深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的有力支持，GPU正逐漸成為自動駕駛技術(shù)開發(fā)的主流平臺解決方案，而以GPU起家的英偉達，在人工智能技術(shù)發(fā)展方興未艾之時，就已經(jīng)先于其他競爭者掌握了先機。目前特斯拉Autopilot所使用的AI處理單元是正是定制版本的英偉達Drive PX 2。
2017年11月，馬斯克帶領(lǐng)的Autopilot硬件工程團隊正在開發(fā)專門的ASIC人工智能芯片。究其背后的原因，人工智能專用芯片一方面在能耗和成本上能夠得到大幅縮減，另一方面配套軟件和算法開發(fā)的硬件產(chǎn)品，勢必會在效率上有質(zhì)的提升。但ASIC芯片路線對算法的成熟度要求高，不如通用型芯片GPU或FPGA靈活，可以隨時更換、升級更好的算法。
宏景智駕是自研ECU的代表，不過談到自動駕駛，不管是通用芯片還是專用芯片，總歸都是要過了車規(guī)才能進入到量產(chǎn)階段。在蔡文利看來，這只是“時間和成本的問題”。
不過蔡文利認為，“等待的時間不會很久。從汽車的角度來講，車內(nèi)對AI的需求很快將會真正爆發(fā)。未來因為ECU計算能力的增強，以及與車輛的完美配合，將會引起行業(yè)使用量的暴漲”。
宏景智駕的優(yōu)勢在于能夠?qū)⑺惴ā⒓軜?gòu)設(shè)計及芯片的實現(xiàn)有效整合，這種能力是獲得市場認可實現(xiàn)長效增長的關(guān)鍵。
宏景智駕的自動駕駛計算平臺產(chǎn)品是針對高等級輔助駕駛系統(tǒng)和自動駕駛應(yīng)用場景（SAE L3和L4）開發(fā)，完全按照汽車產(chǎn)品開發(fā)流程，正向開發(fā)的一款滿足L3/L4自動駕駛應(yīng)用的一款產(chǎn)品；產(chǎn)品開發(fā)將分為工程樣件和量產(chǎn)階段的開發(fā)，目前處于工程樣件開發(fā)階段。
第一代計算平臺的主處理器采用了專為自動駕駛打造的車規(guī)級高性能CPU芯片；控制和功能安全芯片則用了汽車電子業(yè)內(nèi)的一款成熟的產(chǎn)品；并行計算方面，在工程樣件階段有FPGA和GPU兩種解決方案。車規(guī)硬件、故障診斷、功能安全都是自動駕駛真正進入量產(chǎn)的必要條件。
據(jù)蔡文利透露，第一代計算平臺工程樣件已經(jīng)設(shè)計完成，在制作階段，預(yù)計在3月將投入內(nèi)部測試使用，同時今年內(nèi)也會完成主要軟件模塊的研發(fā)，2019年內(nèi)宏景和車廠客戶合作開發(fā)的自駕車隊就會搭載這款計算平臺，進行上路運行測試。
商業(yè)化落地的過程是一步一步的系統(tǒng)工程，尤其是對于自動駕駛計算平臺這樣的高復(fù)雜度、高安全性、高可靠性的核心汽車電子系統(tǒng)。宏景正在一步步落實自己的工程計劃，按照汽車產(chǎn)品工程A樣（功能原型機）、B樣（設(shè)計驗證DV）、C樣（產(chǎn)線驗證PV）、SOP（量產(chǎn)）的節(jié)奏進行高度專業(yè)化的研發(fā)和量產(chǎn)準備。同時軟件的成熟，包括功能安全和故障診斷的研發(fā)和仿真、路試的大量測試，都是量產(chǎn)落地的必經(jīng)環(huán)節(jié)。
對于自動駕駛技術(shù)的落地，業(yè)界通常認為，高階自動駕駛技術(shù)能在某些限定性場景下更早實現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用。封閉高速公路、港口、礦山等，這些具有“電子圍欄”特性的場景很可能是最先實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化落地的應(yīng)用。
目前，宏景與多家車企、物流公司、生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴合作密切，重點推進自動駕駛技術(shù)在自動化貨運物流和高速公路乘用車等領(lǐng)域的落地。
除了要做到業(yè)務(wù)需求、成本、技術(shù)的平衡之外，在產(chǎn)業(yè)化的路徑上，蔡文利認為，最需要注意的事情是，對自動駕駛技術(shù)要做匹配性的開發(fā)。而不是試圖使用一項技術(shù)、一種方案去適、匹配所有的主機廠。
在自動駕駛領(lǐng)域，每家企業(yè)都有自己獨特的模式。自主研發(fā)自動駕駛專用計算平臺硬件和全棧軟件，與汽車廠商等合作做匹配性研發(fā)，這是宏景智駕的商業(yè)模式。
今年 4 月 18 日，上海車展期間，雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng))新智駕聯(lián)合上海市國際展覽有限公司（以下簡稱上海國展），共同舉辦「AI+智能汽車創(chuàng)新峰會」——這也是新智駕作為報道智能汽車領(lǐng)域的專業(yè)團隊，對上述目標的延續(xù)。
這屆「AI+智能汽車創(chuàng)新峰會」有什么亮點？
一如既往，C-Level 級別演講嘉賓，涵蓋智能汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢、技術(shù)研發(fā)、基礎(chǔ)設(shè)施、行業(yè)求索、中國機會、未來展望等熱點話題。我們希望從多方面來講述「AI+智能汽車」的前世今生，以及對智能汽車技術(shù)商業(yè)化落地的渴望與顧慮。
2019 AI+智能汽車創(chuàng)新峰會
官網(wǎng)：https://gair.leiphone.com/gair/iv2019
主辦方：雷鋒網(wǎng)新智駕&上海國展
規(guī)模：500 人
時間：2019.4.18
地點：上?！視怪行?/p>
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