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[導(dǎo)讀]此外,在現(xiàn)實生活中,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駕駛,還需要AI在自動駕駛領(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。

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

隨著一系列路測牌照發(fā)放,車輛路測被實施、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)被收集,自動駕駛路技術(shù)也獲得了長足發(fā)展。根據(jù)專家的評估,目前的自動駕駛技術(shù)大約處于L3-L4(L3+)之間,也就是具有了相對較弱的“高度自動駕駛”能力,在某些特殊環(huán)境下,自動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)可以實現(xiàn)在高速公路上自動駕駛的場景。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)行自動行進(jìn),到接自動駕駛近要下高速的時候,車輛會給駕駛員發(fā)一個通知,要求駕駛員接管回來。在未來一兩年里,我們會看到這樣的場景普及開來。”

至于中國市場,業(yè)界預(yù)計自動駕駛的發(fā)展速度可以更快。Lars Reger就認(rèn)為,中國消費者對于新技術(shù)的接受程度以及社會法律環(huán)境更加適合自動駕駛技術(shù)的落地,因為更加看好自動駕駛在中國的發(fā)展。長安汽車智能化研究院副院長何文也指出,中國的自動駕駛走的是一條基于網(wǎng)聯(lián)架構(gòu)的路線。傳統(tǒng)中央云計算要將大量道路數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆朴嬎阒行奶幚砗笤傧掳l(fā),無法做到快速及時響應(yīng)。而隨著5G的商用以及5G網(wǎng)絡(luò)部署的加快,將對于中國自動駕駛的發(fā)展起到促進(jìn)作用。自動駕駛車輛上的硬件設(shè)備可以適當(dāng)精簡,運算通過云端+邊緣的方式進(jìn)行。

隨著自動駕駛技術(shù)的加快落地,自動駕駛市場的發(fā)展前景也被廣泛看好。麥肯錫預(yù)計,中國未來很可能成為全球最大的自動駕駛市場。到2030年,自動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。

多方勢力積極布局芯片產(chǎn)業(yè)

芯片是自動駕駛技術(shù)得以實現(xiàn)的關(guān)鍵部件之一。在巨大市場前景的吸引下,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電子與計算機等領(lǐng)域的芯片巨頭。此外,一些擁有強大算力的科技公司也在覬覦這一市場。

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)自動駕駛芯片方面具有傳統(tǒng)優(yōu)勢。這些廠商基本沿著逐步升級ADAS(高級駕駛輔助系統(tǒng))處理芯片至高級自動駕駛級別的路徑加以推進(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在接受記者采訪時就表示,我們對汽車行業(yè)的電子化包括自動駕駛領(lǐng)域非??春?,這是未來市場的長期增長機會。汽車的電子化(包括自動駕駛),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。

傳統(tǒng)的消費電子、計算領(lǐng)域芯片巨頭,目前也在積極投入自動駕駛領(lǐng)域。10月初,ARM公司在其年度技術(shù)大會上宣布,成立自動車輛計算聯(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月又推出簡化版Cortex-A65AE。ARM希望發(fā)揮其在智能手機和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的低功耗優(yōu)勢切入車用市場,降低功耗并保證性能和安全性。

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

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

總之,目前的自動駕駛芯片領(lǐng)域正處于群雄混戰(zhàn)局面,傳統(tǒng)汽車電子大廠、消費及計算領(lǐng)域芯片巨頭、擁有強算力的技術(shù)公司等不同勢力均在爭奪這一領(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,但是自動駕駛距離L4、L5級別,即實現(xiàn)完全自動駕駛,仍有非常長的路程要走。而自動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,自動駕駛系統(tǒng)主要包括前端與后端兩個部分,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,市場上以日前被英特爾并購的Mobileye公司提供的解決方案為主。后端為主控平臺,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平臺有著較多應(yīng)用。

但是,自動駕駛芯片的開發(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,這是一個長期的過程,也是為什么自動駕駛公司需要進(jìn)行大量路測的原因之一。未來自動駕駛芯片的發(fā)展也需要在這兩個方向上進(jìn)一步實現(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,彌補了相互之間的不足。但是如何壓縮成本又是一個難點。

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