在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有三大重要趨勢正成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)：自動(dòng)駕駛將挑戰(zhàn)傳感器冗余成本比率，以確保整體安全；軟件定義的測試平臺(tái)對于跟上處理器架構(gòu)的發(fā)展至關(guān)重要；隨著自動(dòng)駕駛的要求不斷影響微處理器架構(gòu)，半導(dǎo)體和汽車產(chǎn)業(yè)正在相互融合。

根據(jù)世界衛(wèi)生組織的統(tǒng)計(jì)，每年因交通事故導(dǎo)致超過125萬人喪生，這些事故造成的政府損失約占GDP的3％。雖然自動(dòng)駕駛的潛在影響非常廣泛，延伸到個(gè)人、經(jīng)濟(jì)和政治領(lǐng)域，但拯救生命這一作用本身就意味著自動(dòng)駕駛可能是我們這個(gè)時(shí)代最具革命性的發(fā)明。高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）是傳感器、處理器和軟件的融合，旨在提高安全性并最終提供自動(dòng)駕駛功能。如今，大多數(shù)ADAS系統(tǒng)使用單個(gè)傳感器，例如雷達(dá)或攝像頭，并且已經(jīng)產(chǎn)生了可量化的影響。根據(jù)IIHS 2016年的研究報(bào)告指出，自動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)減少了大約40％的追尾事故，碰撞警告系統(tǒng)減少了23％的追尾事故。

盡管如此，國家公路交通安全管理局（NHTSA）報(bào)告說，94％的嚴(yán)重車禍都是由人為失誤造成的。為了實(shí)現(xiàn)從駕駛輔助到L4或L5級別自主駕駛的轉(zhuǎn)變并讓駕駛員不用再控制方向盤，汽車行業(yè)面臨著更加復(fù)雜的挑戰(zhàn)。例如，傳感器融合是一項(xiàng)必需的技術(shù)，該技術(shù)通過綜合許多傳感器的測量數(shù)據(jù)來得到結(jié)果，因此需要同步、大功率處理以及傳感器技術(shù)不斷進(jìn)步。對于汽車制造商而言，這意味著在成本、技術(shù)和戰(zhàn)略這三個(gè)關(guān)鍵要素之間進(jìn)行權(quán)衡，以達(dá)到適當(dāng)?shù)钠胶狻?/p>

圖1. 實(shí)現(xiàn)安全自動(dòng)駕駛所需的權(quán)衡迫在眉睫

代價(jià)：冗余與互補(bǔ)傳感器

L3級別自主駕駛標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定，如果汽車保持在預(yù)定義的環(huán)境下，那么駕駛員就不需要特別注意。 2019年奧迪A8將成為世界上第一輛提供L3級別自主駕駛技術(shù)的量產(chǎn)車。它配備了六個(gè)攝像頭、五個(gè)雷達(dá)設(shè)備、一個(gè)激光雷達(dá)設(shè)備和12個(gè)超聲波傳感器。為什么要使用這么多傳感器？簡單來說，每種傳感器都有其獨(dú)特的優(yōu)勢和劣勢。例如，雷達(dá)顯示的是物體的移動(dòng)速度，而不是物體的樣子。這時(shí)就需要進(jìn)行傳感器融合，因?yàn)槲矬w的移動(dòng)速度和物體的樣子對于預(yù)測對象的行為都是至關(guān)重要，而冗余則是為了克服每個(gè)傳感器的缺陷。最后，傳感器數(shù)據(jù)處理的目標(biāo)是獲得可代表汽車周圍環(huán)境安全/故障的表示方式，并且這種表示方式應(yīng)可以饋入決策算法，并有助于降低成本，從而使最終產(chǎn)品能夠產(chǎn)生盈利。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的最大挑戰(zhàn)之一是選擇合適的軟件。以三個(gè)應(yīng)用為例：緊密同步測量、維護(hù)數(shù)據(jù)可追溯性，以及在無數(shù)真實(shí)條件下對軟件進(jìn)行測試。每一個(gè)應(yīng)用都有其獨(dú)特的挑戰(zhàn)；對于自動(dòng)駕駛，這三個(gè)應(yīng)用都必不可少，但代價(jià)是什么呢？

圖2. 激光雷達(dá)帶來了冗余

圖3. 冗余與互補(bǔ)傳感器比較

技術(shù)：分布式與集中式架構(gòu)

ADAS的處理能力來自于多個(gè)獨(dú)立的控制單元；但是傳感器融合正在推動(dòng)單個(gè)集中式處理器的普及。以奧迪A8為例。在2019年款的車型中，奧迪將所需的傳感器、功能、電子硬件和軟件架構(gòu)整合到一個(gè)中央系統(tǒng)中。這個(gè)中央駕駛輔助控制器會(huì)計(jì)算汽車周圍環(huán)境的完整模型并激活所有輔助系統(tǒng)。它的處理能力將比以前奧迪A8車型的所有系統(tǒng)合起來都要高。集中式架構(gòu)的主要問題是高功率處理的高成本，而且由于需要在汽車中的其他地方安裝一個(gè)輔助融合控制器作為備用控制器來確保安全，這一成本就更加高了。隨著控制器及其處理能力的發(fā)展，工程師的偏好可能會(huì)在分布式和集中式架構(gòu)設(shè)計(jì)之間交替，這意味著軟件定義的測試儀設(shè)計(jì)對于跟上這一演變至關(guān)重要。

策略：內(nèi)部開發(fā)與現(xiàn)成即用的技術(shù)

為實(shí)現(xiàn)L5級別自動(dòng)駕駛，自動(dòng)駕駛汽車的微處理器需要具備比當(dāng)前微處理器高出2000倍的處理能力；因此，這種微處理器的成本很快就比mmWave雷達(dá)傳感器系統(tǒng)中的RF組件更加昂貴。歷史表明，如果某個(gè)能力的成本日益增加，而且需求非常高，就會(huì)引起鄰近市場領(lǐng)導(dǎo)者的注意，進(jìn)而推動(dòng)了市場現(xiàn)有企業(yè)之間的競爭。

舉個(gè)數(shù)據(jù)說明，UBS估計(jì)雪佛蘭Bolt電動(dòng)動(dòng)力系統(tǒng)的半導(dǎo)體器件要比同等內(nèi)燃機(jī)汽車多6到10倍。汽車內(nèi)半導(dǎo)體器件的數(shù)量只會(huì)增加，不會(huì)減少，而鄰近市場也將會(huì)不斷改進(jìn)相關(guān)的技術(shù)和產(chǎn)品。例如，NVIDIA已經(jīng)改進(jìn)了最初為消費(fèi)電子產(chǎn)品開發(fā)的Tegra平臺(tái)，以滿足汽車ADAS應(yīng)用的需求。另外，Denso已開始設(shè)計(jì)和制造自己的人工智能微處理器以降低成本和能耗，Denso的子公司NSITEXE Inc.計(jì)劃在2022年發(fā)布一款數(shù)據(jù)流處理器，即下一代處理器IP，稱為DFP。比賽已然已經(jīng)開始。

“Helmut Matschi，Continental內(nèi)裝部門執(zhí)行委員會(huì)成員表示，這一切都?xì)w功于軟件工程。 他預(yù)測，隨著未來十年內(nèi)高性能計(jì)算機(jī)在汽車中的廣泛使用，開發(fā)項(xiàng)目可能會(huì)將80%的預(yù)算用于軟件。

優(yōu)化權(quán)衡

基于這些權(quán)衡做出的決策將對整個(gè)供應(yīng)鏈的上市時(shí)間和差異化能力產(chǎn)生巨大影響。快速重新配置測試儀的能力對于最大限度地降低驗(yàn)證和生產(chǎn)測試成本和時(shí)間至關(guān)重要，因此通過軟件實(shí)現(xiàn)靈活性是制勝之策。

豐田研究所首席執(zhí)行官James Kuffner博士在接受采訪時(shí)表示，“我們的預(yù)算不是翻一番，而是翻兩番。我們有將近40億美元的資金讓豐田成為一家擁有世界級軟件的汽車公司。”這種情緒在汽車行業(yè)并不少見。目前還沒有明確的答案，但是，就像過去的工業(yè)革命一樣，人們通過提高生產(chǎn)力來負(fù)擔(dān)新技術(shù)所需的成本，提高軟件開發(fā)效率將成為自動(dòng)駕駛革命不可或缺的一部分。