近年來，在自動駕駛的探索上，無論是汽車企業(yè)，還是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都卯足了勁，投入大量的人力物力財力進行研發(fā)，并進行了大量的路測實驗，各地也頻頻傳出路測實驗通過的喜訊。不過，自動駕駛規(guī)模化應用依然是個難解的話題，特別是自動駕駛距離L4、L5級別落地仍有非常長的路程要走。 

　　近日，工信部發(fā)布《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2021-2035年）（征求意見稿）》。《征求意見稿》提出，到2025年我國要實現(xiàn)高度自動駕駛智能網(wǎng)聯(lián)汽車實現(xiàn)限定區(qū)域和特定場景商業(yè)化應用。這對我國自動駕駛領(lǐng)域的玩家們提出了新要求。究竟自動駕駛規(guī)模化應用難在哪？業(yè)界有無良策？ 

　　技術(shù)成熟尚需時間 

　　自動駕駛汽車是指搭載先進的車載傳感設備、車載技術(shù)平臺、人工智能軟件、電子控制器和執(zhí)行器等裝置，使車輛具備復雜環(huán)境感知、智能化決策與控制功能，最終實現(xiàn)由自動駕駛系統(tǒng)替代人類操作的新一代汽車。

 　　從字面解釋來看，自動駕駛需要多個部件的協(xié)同才能完成。正常駕駛中，駕駛員開車要超車時,第一步是看前面這輛車開太慢了要超車；第二步是計劃,觀察旁邊車道前后是否有車,確定變道路線；第三步是實施計劃,打方向盤變道超車。

　　在自動駕駛的實現(xiàn)過程中,也是一樣的流程。不過，需要多達數(shù)十個傳感器幫助車輛實現(xiàn)“看”,而在接下來的計劃和實施階段,則要依靠高精度地圖和強大而穩(wěn)定的計算平臺。 

　　高精度地圖必須細致到道路曲率、航向、坡度等具體信息,為車輛的自動控制提供最高可達厘米級的道路依據(jù)；強大而穩(wěn)定的計算平臺則為車輛提供及時、快速、持續(xù)穩(wěn)定的信息處理和指令反饋等。 

　　在賽靈思汽車戰(zhàn)略與客戶市場營銷總監(jiān)Dan Isaacs看來，道路交通復雜的情景是阻礙自動駕駛實現(xiàn)的最大原因之一，需要車企不斷進行路測實驗。 

　　馬小智行北京研發(fā)中心負責人李衡宇認為，除了無法解決應對復雜的場景問題外，目前市面上大部分的自動駕駛車輛累計的自動駕駛里程都不足，無法達到安全測試的標準。 

　　此外，在高精度地圖方面，擁有此類資質(zhì)的企業(yè)很少，能夠投身汽車領(lǐng)域或是能與車企達成合作的更是少之又少。這也是制約自動駕駛未能規(guī)模化應用的重要原因。

　　實際上，當前大多數(shù)涉及自動駕駛領(lǐng)域的玩家大都處于L3-L4級別之間。L3級別只是自動駕駛可實現(xiàn)車道改變、手動自動任意且換、視頻通話等；L4級別自動駕駛則可實現(xiàn)復雜城區(qū)場景的安全行駛,甚至可通過人車混雜的復雜路口、極窄車道精準駛?cè)胪小⑶败嚱嚯x并線等；而位于L5級別則可以實現(xiàn)機器完全接管汽車,而且具備比人類駕駛員更自如的駕車技術(shù)和路況應變能力。

　　中國工程院院士、中國人工智能學會理事長李德毅曾表示，我國自動駕駛汽車的發(fā)展分為兩個階段，第一個階段是從1984-2018年，自動駕駛汽車處于科研探索期；第二個階段是從2018-2025年前，自動駕駛將處于產(chǎn)品孵化期。 

　　李德毅預測，到2028年我國商用車保有量中，將有10%達到自動駕駛，而2035年才能實現(xiàn)每年生產(chǎn)的新車都是L4級的自動駕駛汽車。 

　　突破技術(shù)障礙  異構(gòu)計算作用明顯 

　　自動駕駛汽車是汽車產(chǎn)業(yè)與人工智能、信息通信等產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)新的產(chǎn)物，集合了環(huán)境感知、行為決策、自動控制等功能，進而實現(xiàn)對人類駕駛員部分或完全的替代。這其中，軟件、傳感器、技術(shù)解決方案等以及綜合運用這些軟件的平臺至關(guān)重要。 

　　在近日舉辦的賽靈思開發(fā)者大會上，賽靈思宣布推出兩款具有編程性、更高的輸入輸出通道，而且有更好的性能的新器件。這些新器件主要是基于高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）和自動駕駛的需求，能滿足邊緣的探測器和中央預控制器的更高要求。

　　Dan Isaacs表示，實現(xiàn)自動駕駛需要更多的傳感器和更多的可編程能力，并且需要把更多的加速器放在整個系統(tǒng)當中。賽靈思的數(shù)據(jù)匯總預處理和分配的功能能夠幫助企業(yè)擴展產(chǎn)品線，覆蓋從小到大的所有器件，滿足客戶可能出現(xiàn)的需求。 

　　在解決自動駕駛傳感器問題上，百度的Robotaxi的傳感器則使用“激光雷達+毫米波雷達+相機”的融合方案。據(jù)介紹，由于其具備360度視野無盲角、240米探測距離、小于100米的實時控制以及對外圍環(huán)境的精確感知能力，能夠?qū)崿F(xiàn)在復雜天氣及復雜城市路況下的安全行駛。 

　　值得一提的是，今年是國內(nèi)5G商用元年。隨著5G的逐漸普及，其低延時、高寬帶等特性也能助力運算通過“云端+邊緣”的方式進行。 

　　不過，李衡宇認為，5G可以幫助自動駕駛但不會起決定性作用。“5G仍然是一個無線傳輸制式，雖然在低延時和寬帶上有優(yōu)勢，但在很多場景中，仍然會出現(xiàn)一定的延時，這在有時候甚至是致命的。”李衡宇表示，只有智能的分布式系統(tǒng)能解決問題，因為它會讓每個節(jié)點都有計算能力和智能化，能夠很好地應對復雜的環(huán)境。 

　　實際上，在通常情況下，傳統(tǒng)CPU、GPU或者DSP可以實現(xiàn)高吞吐量，但是沒有辦法實現(xiàn)低時延，因為處理時間會比較長，這時候就需要花更長的時間來進行響應。

　　“在我們的自動駕駛測試中發(fā)現(xiàn)，使用FPGA芯片方案后，其延時可以得到12倍的提高，相對通用計算架構(gòu)來說，能耗只有通用計算架構(gòu)的1/10。”李衡宇表示。

　　在李衡宇看來，F(xiàn)PGA方案最大的好處就是在輸入輸出通道中或者傳感器不需要發(fā)生太大變化時，可以用可編程邏輯當中的一部分進行改變。比如，開車時換了倒車檔，這時候就啟動了后置攝像頭，在這個過程當中，并不需要把整個系統(tǒng)關(guān)掉再重開就可以實現(xiàn)，而這樣做的好處是節(jié)約成本的同時也增加了汽車的可靠性。 

　　“FPGA可以提供最低功耗的AI推斷以及高度的擴展性，通過可編程的邏輯幫助企業(yè)實現(xiàn)動態(tài)功能交換或者在遠程硬件上實現(xiàn)芯片更新，并根據(jù)傳感信息輸入輸出的要求，提高加速的能力。與此同時，加上ADAS就可以實現(xiàn)異構(gòu)計算，幫助矢量引擎、AI引擎和各種引擎來實現(xiàn)異構(gòu)計算。”Dan Isaacs表示。

自動駕駛選擇“賽道”需量力而行 

　　過去幾年，自動駕駛吸引了眾多企業(yè)的參與。不過，從目前從業(yè)企業(yè)的狀況來看，這活不是什么人都能干的。

　　近日獲悉，百度、福特等參與投資的全球激光雷達巨頭Velodyne決定裁撤中國辦事處20余人，不再直接在中國銷售激光雷達，僅保留幾名負責渠道與大客戶售后的人員，產(chǎn)品銷售恢復到剛進入中國時的“代理模式”。

　　眾所周知，作為一項重要的傳感器技術(shù)，通過發(fā)射激光來感應與描繪障礙物的激光雷達，是自動駕駛技術(shù)專家們視為L3級以上自動駕駛汽車必不可少的關(guān)鍵零部件。Velodyne的“斷臂”與自動駕駛領(lǐng)域日益復雜的情況以及仍需巨額投資不無關(guān)系。

　　這不是自動駕駛領(lǐng)域遭受挫擇的第一次，此前原樂視創(chuàng)始人賈躍亭在造車領(lǐng)域也折騰了一兩年，最后以失敗告終。業(yè)界甚至流傳一句話：“要找死，就造車”。 

　　先拋開自動駕駛不說，造汽車這件事本身就不是隨便一沖動就能干的。可以說，沒有幾十年上百年的技術(shù)沉淀，難言成功。 

　　自動駕駛是互聯(lián)網(wǎng)之后產(chǎn)生的，是汽車產(chǎn)業(yè)與人工智能、信息通信等產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)新的產(chǎn)物。它集合了環(huán)境感知、行為決策、自動控制等功能，進而實現(xiàn)對人類駕駛員部分或完全的替代。可以說，它是汽車產(chǎn)業(yè)更高階的體現(xiàn)。 

　　從目前來看，要實現(xiàn)自動駕駛，最大的難點還是技術(shù)不夠成熟，需要不斷實驗，以驗證在各種復雜的場景下的安全性。這不光需要高技術(shù)的加持，更需要日積月累的不斷研發(fā)和實踐。這都需要付出巨大的人力物力財力。

　　當然，不是說不能進入自動駕駛領(lǐng)域，而是要慎重、再慎重，并選擇不同的“賽道”進入。比如，財大氣粗、技術(shù)實力雄厚者可以進入整車領(lǐng)域，但大多數(shù)中小創(chuàng)業(yè)者做產(chǎn)業(yè)鏈上的補充、創(chuàng)新更為“靠譜”。 

　　魔視智能公司創(chuàng)始人虞博士就專注于自動泊車系統(tǒng)。他通過人工智能的算法，基于不同的傳感器、視覺、超聲等，實現(xiàn)自動泊車到代客泊車，再到高級自動駕駛。這不僅適用于自動駕駛，對目前的普通汽車而言，也是一個新的方向。

 　　馬小智行北京研發(fā)中心專注于自動駕駛的系統(tǒng)和解決方案，并與豐田和現(xiàn)代等車企都建立了合作，同時還跟OEM和賽靈思等上下游合作伙伴建立了非常好的合作。這都能助力企業(yè)的進一步發(fā)展。

 　　自動駕駛是一個大市場。從細分領(lǐng)域切入，尋找自動駕駛小而美的“藍海”也不失一個明智的選擇。

 摘自《中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)導報》