隨著各國(guó)政府一系列路測(cè)牌照的陸續(xù)頒發(fā)，自動(dòng)駕駛路技術(shù)的發(fā)展也進(jìn)入加速階段，有人甚至宣稱2019年為自動(dòng)駕駛元年。這也吸引了越來越多半導(dǎo)體廠商的注意，開始加快布局自動(dòng)駕駛芯片領(lǐng)域。不過根據(jù)專家的評(píng)估，目前的自動(dòng)駕駛技術(shù)仍處于L3-L4之間，距離實(shí)現(xiàn)完全的自動(dòng)駕駛?cè)匀挥幸粩嗖欢痰木嚯x要走。作為該領(lǐng)域的技術(shù)核心之一，自動(dòng)駕駛芯片也有諸多需要突破地方。

自動(dòng)駕駛技術(shù)已達(dá)L3+水平

近日，國(guó)內(nèi)首條自動(dòng)駕駛商用運(yùn)營(yíng)線路正式落地武漢。據(jù)悉，承擔(dān)運(yùn)營(yíng)任務(wù)的智能公交車已經(jīng)拿到武漢市智能網(wǎng)聯(lián)測(cè)試牌照和商業(yè)運(yùn)營(yíng)牌照。這也是全球首張自動(dòng)駕駛商用牌照。與此同時(shí)，美國(guó)在自動(dòng)駕駛路測(cè)推進(jìn)方面也十分積極。加州是全球首個(gè)自主為自動(dòng)駕駛汽車制定法規(guī)的州，截至去年年底加州已為至少60家企業(yè)頒發(fā)了自動(dòng)駕駛路測(cè)牌照。

隨著一系列路測(cè)牌照發(fā)放，車輛路測(cè)被實(shí)施、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)被收集，自動(dòng)駕駛路技術(shù)也獲得了長(zhǎng)足發(fā)展。根據(jù)專家的評(píng)估，目前的自動(dòng)駕駛技術(shù)大約處于L3-L4（L3+）之間，也就是具有了相對(duì)較弱的“高度自動(dòng)駕駛”能力，在某些特殊環(huán)境下，自動(dòng)駕駛車輛可以在無需駕駛員干預(yù)下正常行駛。

恩智浦資深副總裁兼首席技術(shù)官Lars Reger介紹：“L3+的車輛已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)在高速公路上自動(dòng)駕駛的場(chǎng)景。從上高速起行車系統(tǒng)就可以接管，駕駛員就可以手腳放開，讓汽車進(jìn)行自動(dòng)行進(jìn)，到接自動(dòng)駕駛近要下高速的時(shí)候，車輛會(huì)給駕駛員發(fā)一個(gè)通知，要求駕駛員接管回來。在未來一兩年里，我們會(huì)看到這樣的場(chǎng)景普及開來。”

至于中國(guó)市場(chǎng)，業(yè)界預(yù)計(jì)自動(dòng)駕駛的發(fā)展速度可以更快。Lars Reger就認(rèn)為，中國(guó)消費(fèi)者對(duì)于新技術(shù)的接受程度以及社會(huì)法律環(huán)境更加適合自動(dòng)駕駛技術(shù)的落地，因?yàn)楦涌春米詣?dòng)駕駛在中國(guó)的發(fā)展。長(zhǎng)安汽車智能化研究院副院長(zhǎng)何文也指出，中國(guó)的自動(dòng)駕駛走的是一條基于網(wǎng)聯(lián)架構(gòu)的路線。傳統(tǒng)中央云計(jì)算要將大量道路數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆朴?jì)算中心處理后再下發(fā)，無法做到快速及時(shí)響應(yīng)。而隨著5G的商用以及5G網(wǎng)絡(luò)部署的加快，將對(duì)于中國(guó)自動(dòng)駕駛的發(fā)展起到促進(jìn)作用。自動(dòng)駕駛車輛上的硬件設(shè)備可以適當(dāng)精簡(jiǎn)，運(yùn)算通過云端+邊緣的方式進(jìn)行。

隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的加快落地，自動(dòng)駕駛市場(chǎng)的發(fā)展前景也被廣泛看好。麥肯錫預(yù)計(jì)，中國(guó)未來很可能成為全球最大的自動(dòng)駕駛市場(chǎng)。到2030年，自動(dòng)駕駛汽車總銷售額將達(dá)到約2300億美元，到2040年將達(dá)到約3600億美元。

多方勢(shì)力積極布局芯片產(chǎn)業(yè)

芯片是自動(dòng)駕駛技術(shù)得以實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵部件之一。在巨大市場(chǎng)前景的吸引下，有越來越多廠商加快了在這一領(lǐng)域的發(fā)展布局，其中不僅包括傳統(tǒng)的汽車半導(dǎo)體廠商，也包括以往聚焦于消費(fèi)電子與計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域的芯片巨頭。此外，一些擁有強(qiáng)大算力的科技公司也在覬覦這一市場(chǎng)。

恩智浦、瑞薩、TI等均是傳統(tǒng)的汽車電子巨頭。這些公司在推進(jìn)自動(dòng)駕駛芯片方面具有傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)。這些廠商基本沿著逐步升級(jí)ADAS（高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)）處理芯片至高級(jí)自動(dòng)駕駛級(jí)別的路徑加以推進(jìn)。比如恩智浦發(fā)布了S32 ADAS產(chǎn)品系列，瑞薩開發(fā)了R-Car系列，德州儀器有基于DSP的解決方案TDA2x SoC等。恩智浦半導(dǎo)體總裁Kurt Sievers在接受記者采訪時(shí)就表示，我們對(duì)汽車行業(yè)的電子化包括自動(dòng)駕駛領(lǐng)域非常看好，這是未來市場(chǎng)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)機(jī)會(huì)。汽車的電子化（包括自動(dòng)駕駛），將為汽車行業(yè)帶來根本性的改變。這種轉(zhuǎn)變將在未來多年時(shí)間里持續(xù)下去。半導(dǎo)體行業(yè)也將受益于汽車行業(yè)的這一發(fā)展趨勢(shì)。

傳統(tǒng)的消費(fèi)電子、計(jì)算領(lǐng)域芯片巨頭，目前也在積極投入自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。10月初，ARM公司在其年度技術(shù)大會(huì)上宣布，成立自動(dòng)車輛計(jì)算聯(lián)盟，成員包括通用汽車、英偉達(dá)、電裝、豐田、博世、恩智浦等業(yè)界大廠。這是ARM公司進(jìn)軍車用半導(dǎo)體市場(chǎng)的最新舉措。此前（2018年9月），ARM推出了首款面向車用領(lǐng)域的芯片Cortex-A76AE，2018年12月又推出簡(jiǎn)化版Cortex-A65AE。ARM希望發(fā)揮其在智能手機(jī)和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的低功耗優(yōu)勢(shì)切入車用市場(chǎng)，降低功耗并保證性能和安全性。

英特爾、英偉達(dá)、高通等公司也是動(dòng)作頻頻。英特爾此前通過高達(dá)百億美元收購(gòu)了以色列Mobileye公司，整合EyeQ系列芯片成為全球主要的自動(dòng)駕駛視覺傳感芯片廠商。英偉達(dá)先后推出自動(dòng)駕駛平臺(tái)Drive PX系列和Xavier系列，成為自動(dòng)駕駛AI平臺(tái)的主流計(jì)算解決方案。

此外，一些擁有強(qiáng)算力的技術(shù)公司，如谷歌、百度、特斯拉等也積極跨界到自動(dòng)駕駛芯片領(lǐng)域。Waymo是谷歌自動(dòng)駕駛研究領(lǐng)域的主要公司，谷歌亦基于其TPU打造的深度機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。百度開發(fā)了“昆侖”AI芯片，適配自動(dòng)駕駛的Apollo系統(tǒng)。特斯拉則是既做整車也自研自動(dòng)駕駛芯片。今年4月特斯拉發(fā)布了旗下首款自動(dòng)駕駛芯片F(xiàn)SD。

總之，目前的自動(dòng)駕駛芯片領(lǐng)域正處于群雄混戰(zhàn)局面，傳統(tǒng)汽車電子大廠、消費(fèi)及計(jì)算領(lǐng)域芯片巨頭、擁有強(qiáng)算力的技術(shù)公司等不同勢(shì)力均在爭(zhēng)奪這一領(lǐng)域的主導(dǎo)權(quán)，未來的發(fā)展前景值得關(guān)注。

感測(cè)與決策兩大關(guān)鍵技術(shù)仍需突破

盡管各方紛紛看好，但是自動(dòng)駕駛距離L4、L5級(jí)別，即實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛，仍有非常長(zhǎng)的路程要走。而自動(dòng)駕駛芯片也有大量需要突破技術(shù)。

根據(jù)Gartner研究總監(jiān)盛陵海的介紹，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)主要包括前端與后端兩個(gè)部分，前端為感知端，包括攝像頭、毫米波雷達(dá)等，主要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，市場(chǎng)上以日前被英特爾并購(gòu)的Mobileye公司提供的解決方案為主。后端為主控平臺(tái)，主要執(zhí)行數(shù)據(jù)處理、深度學(xué)習(xí)等功能。英偉達(dá)基于GPU開發(fā)的Drive PX 2平臺(tái)有著較多應(yīng)用。

但是，自動(dòng)駕駛芯片的開發(fā)并不容易，需要建立在大量數(shù)據(jù)積累與算法開發(fā)的基礎(chǔ)之上，這是一個(gè)長(zhǎng)期的過程，也是為什么自動(dòng)駕駛公司需要進(jìn)行大量路測(cè)的原因之一。未來自動(dòng)駕駛芯片的發(fā)展也需要在這兩個(gè)方向上進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)突破。

Lars便指出，目前攝像頭在雨雪等惡略天氣的能見度仍然較低，毫米波雷達(dá)穿透能力仍有不足。多種感知設(shè)備組合或?qū)⒊蔀樽顑?yōu)的解決方案，彌補(bǔ)了相互之間的不足。但是如何壓縮成本又是一個(gè)難點(diǎn)。

此外，在現(xiàn)實(shí)生活中，路況千變?nèi)f化非常復(fù)雜，安全是非常重要的因素。除了海量的數(shù)據(jù)收集，后臺(tái)的分析與決策也非常重要。如果想要在非高速路面或者特殊環(huán)境下保持高精度自動(dòng)駕駛，還需要AI在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展與利用。這些都需要人工智能與安全芯片的進(jìn)一步發(fā)展。