三大自动驾驶方案
自動(dòng)駕駛被業(yè)界視為下一代車(chē)輛技術(shù)發(fā)展的最大挑戰(zhàn)，目前各家車(chē)廠(chǎng)無(wú)不針對(duì)自動(dòng)駕駛情境發(fā)展對(duì)應(yīng)的技術(shù)，而這些技術(shù)包含了環(huán)境感測(cè)能力、核心計(jì)算能力以及汽車(chē)如何與環(huán)境互動(dòng)并自主進(jìn)行判斷的網(wǎng)絡(luò)通信及決策能力。
圖丨特斯拉的自動(dòng)駕駛
而為了很好的去解決汽車(chē)判斷復(fù)雜交通環(huán)境的計(jì)算力需求，芯片方案的選擇對(duì)廠(chǎng)商來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。目前支持到 L2 計(jì)算處理的 ADAS 方案雖然不少，但是 L3 以上，選擇就真的很有限了。
受限于法規(guī)完善，實(shí)際上路的車(chē)種只能發(fā)揮到最多 L3 的程度，且駕駛?cè)吮仨氹S時(shí)做好介入的準(zhǔn)備。換言之，目前為止，自動(dòng)駕駛對(duì)人類(lèi)而言，也不過(guò)只是作為輔助，而不是真正取代人類(lèi)駕駛，而這也是未來(lái)兩年內(nèi)最快進(jìn)入主流市場(chǎng)的自動(dòng)駕駛級(jí)別。
然而 L3 雖然只和 L2 相差一級(jí)，但其牽扯到的計(jì)算需求卻有天壤之別。L2 和 L3 對(duì)車(chē)輛的自動(dòng)控制能力雖然相去不遠(yuǎn)，但 L3 允許限定條件下的自動(dòng)駕駛，其需要能夠判斷車(chē)身周?chē)?chē)道的絕大多數(shù)狀況，并同時(shí)代替駕駛員做出行進(jìn)中的各種決策，而這個(gè)決策的過(guò)程，就需要極為龐大的計(jì)算能力在背后支持。
圖丨 Mobileye
在 L2 之前，由于主要是集中在視覺(jué)計(jì)算的部分，所以各家方案也都朝這個(gè)方向發(fā)展，比如說(shuō) Mobileye，在被英特爾并購(gòu)之前，主要就是供應(yīng)以視覺(jué)計(jì)算為主的方案，并吃掉了絕大部分的相關(guān)方案市場(chǎng)。但隨著汽車(chē)產(chǎn)業(yè)往更高級(jí)別自動(dòng)駕駛發(fā)展，Mobileye 在策略推理方案的缺乏，就成了限制其未來(lái)發(fā)展的最大瓶頸，而對(duì)此有需求的特斯拉，其實(shí)也是因?yàn)檫@個(gè)原因才拋棄 Mobileye，而非幾次的車(chē)禍?zhǔn)鹿示蜎Q定分手。
考慮到 2020 年，甚至部分調(diào)研機(jī)構(gòu)認(rèn)為 2025 年之前，由于法規(guī)和相關(guān)方案發(fā)展上的限制，L4 甚至 L5 級(jí)別的完全自動(dòng)駕駛能力要上路恐怕還是不可能的任務(wù)，因此未來(lái)數(shù)年，L3 級(jí)別的自動(dòng)駕駛方案將會(huì)成為各家包括車(chē)廠(chǎng)、IC 設(shè)計(jì)公司以及方案公司競(jìng)逐的目標(biāo)市場(chǎng)，而 DT 君認(rèn)為，即將到來(lái)的 CES 2018，就是個(gè)觀察各家方案公司動(dòng)向的重要場(chǎng)合。
根據(jù)消息，包含英特爾、高通，甚至 NVIDIA、TI，都將在 CES 2018 宣布其自動(dòng)駕駛方案的最新布局，重點(diǎn)也都將會(huì)擺在最早可以上路的 L3 級(jí)別自動(dòng)駕駛。
NVIDIA 全力推動(dòng)自駕技術(shù)發(fā)展，將可能從重視延續(xù)性的可升級(jí)設(shè)計(jì)著手
NVIDIA 加入自動(dòng)駕駛市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì) Mobileye 造成很大的壓力，而其方案設(shè)計(jì)上的方向不同，也是特斯拉后來(lái)選擇 NVIDIA，拋棄 Mobileye 的原因之一。
NVIDIA 可說(shuō)是業(yè)界最早提出自動(dòng)駕駛“決策”方案的公司，不過(guò)達(dá)成決策依靠的并不是 GPU，而是 CPU，所以從最早的 Drive CX 到最新的 Xavier 平臺(tái)，NVIDIA 都用上了 ARM 架構(gòu)核心，在 Drive PX2 上用了 6 核心處理器，其中 2 個(gè)是由 NVIDIA 深度定制化的 Denvor 核心，4 個(gè)是標(biāo)準(zhǔn)的 Cortex-A57。Xavier 則是使用了 8 個(gè)深度定制化的 ARM 核心。
憑借這些在計(jì)算能力經(jīng)過(guò) NVIDIA 大幅強(qiáng)化的核心，其駕駛方案可以在非常短的時(shí)間內(nèi)就統(tǒng)合 GPU 部分計(jì)算出來(lái)的視覺(jué)處理數(shù)據(jù)，并進(jìn)行決策的判斷。
Xavier 是 NVIDIA 在 CES 2017 宣布的自動(dòng)駕駛方案，其不僅大幅強(qiáng)化計(jì)算能力，也同時(shí)借助更好的半導(dǎo)體工藝，將功耗控制在 30W 以下，較前代 Drive PX2 的 250W 功耗，已經(jīng)有長(zhǎng)足的進(jìn)步。雖然以功耗表現(xiàn)來(lái)看，NVIDIA 可能不占優(yōu)勢(shì)，但 Xavier 已經(jīng)是目前市面上最成熟，且可用的 L4 級(jí)別自動(dòng)駕駛方案，競(jìng)爭(zhēng)廠(chǎng)商目前大多僅停留在 L2 級(jí)別的 ADAS 高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)，所以目前車(chē)廠(chǎng)想發(fā)展 L4 級(jí)別以上的產(chǎn)品，要快速拿出可上路測(cè)試的方案，NVIDIA 可以說(shuō)是唯一的選擇。
圖丨 NVIDIA 的 Xavier
而其支持 L5 級(jí)別的完全自主駕駛方案 Pegasus 平臺(tái)，雖然表面上高達(dá) 500W 的功耗數(shù)字嚇到了不少業(yè)界人士，但 DT 君認(rèn)為，NVIDIA 推出此方案并非針對(duì)量產(chǎn)市場(chǎng)，而主要是針對(duì)先期開(kāi)發(fā)之用，畢竟目前全世界關(guān)于自動(dòng)駕駛法規(guī)的制訂都還在相當(dāng)初期的階段，業(yè)界也認(rèn)為在 2025 年之前，恐怕 L5 級(jí)別的自動(dòng)駕駛汽車(chē)都還很難上路。
那既然未來(lái)數(shù)年自動(dòng)駕駛的主流會(huì)是以 L3 為主，那支持 L4 級(jí)別以上的 Xavier 平臺(tái)是否就沒(méi)有推出意義？
但事實(shí)上，目前針對(duì)自動(dòng)駕駛的周邊傳感元件的設(shè)計(jì)其實(shí)已經(jīng)相當(dāng)成熟，關(guān)鍵還是在法規(guī)、決策部分牽扯到的法律責(zé)任問(wèn)題，以及對(duì)應(yīng)自動(dòng)駕駛的高分辨率地圖數(shù)據(jù)的發(fā)展。也就是說(shuō)，以目前的硬件技術(shù)要設(shè)計(jì)出完整可上路的 L5 自動(dòng)駕駛汽車(chē)并無(wú)太大的問(wèn)題，關(guān)鍵在軟件環(huán)境部分還有很大的升級(jí)空間。
換言之，車(chē)廠(chǎng)采用了基于 NVIDIA 的 Xavier 平臺(tái)，可以推出在硬件功能上完全符合 L4 級(jí)別以上的汽車(chē)，但可根據(jù)不同時(shí)期法規(guī)，以及軟件環(huán)境的成熟度，逐步升級(jí)軟件，將其自動(dòng)駕駛能力從 L3 提升到 L4 甚至 L5。
而由于車(chē)廠(chǎng)發(fā)展平臺(tái)都希望能夠有非常好的前后一致性，以及長(zhǎng)期的平臺(tái)支持能力，一般汽車(chē)半導(dǎo)體方案的支持期間都至少是 5 年起跳，長(zhǎng)則可達(dá) 10 年以上。雖然目前 NVIDIA 的方案價(jià)格較高，但如果能借其方案從 2018 年就設(shè)計(jì)出可供量產(chǎn)的 L4 級(jí)別以上自動(dòng)駕駛汽車(chē)，未來(lái)車(chē)廠(chǎng)只需要在同一平臺(tái)上去逐步升級(jí)、完整軟件環(huán)境，以高端、可升級(jí)的汽車(chē)產(chǎn)品定位，不僅方案本身的高昂成本可以有效獲得稀釋，對(duì)車(chē)廠(chǎng)的市場(chǎng)布局以及長(zhǎng)期的技術(shù)研發(fā)亦將會(huì)有正面的幫助。
而這也是 NVIDIA 打的如意算盤(pán)，在各家方案廠(chǎng)商都還推不出 L3 級(jí)別自動(dòng)駕駛方案的現(xiàn)在就已經(jīng)搶先卡位 L5 市場(chǎng)，以汽車(chē)產(chǎn)業(yè)重視一致性、穩(wěn)定性的習(xí)慣，未來(lái)中途要轉(zhuǎn)換平臺(tái)的可能性相當(dāng)?shù)?#xff0c;借此能確保 NVIDIA 在未來(lái)自動(dòng)駕駛方案的市場(chǎng)與獲利空間。當(dāng)然，目前 NVIDIA 的 L5 方案在功耗方面的需求過(guò)大，要直接以該方案制造量產(chǎn)車(chē)雖非不可能，但是在車(chē)輛電源管理的需求恐怕難以解決，但隨著半導(dǎo)體工藝以及芯片設(shè)計(jì)技術(shù)的發(fā)展，這方面的問(wèn)題應(yīng)可獲得很好的解決。
也因此，DT 君認(rèn)為目前 NVIDIA 在自動(dòng)駕駛解決方案上的硬件已經(jīng)相對(duì)成熟，CES 2018 上有關(guān)技術(shù)方案的消息可能不會(huì)太多，重點(diǎn)應(yīng)在于其它周邊或者是合作的進(jìn)展。
Mobileye 將以 ADAS 市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)并借助英特爾鞏固自動(dòng)駕駛方案地位
Mobileye 在 L3 級(jí)別以上的自動(dòng)駕駛方案上消息還不多，畢竟其相關(guān)方案要到 2018 年才會(huì)面市，但其 ADAS，也就是 L2 級(jí)別以下的產(chǎn)品，可以說(shuō)牢牢吸引住了絕大多數(shù)主流車(chē)廠(chǎng)的目光，目前市場(chǎng)上有超過(guò) 7 成的 ADAS 方案都是出自于 Mobileye 之手。
圖丨 Mobileye EyeQ3
而就 Mobileye 目前在市場(chǎng)上販?zhǔn)鄣?EyeQ3 方案來(lái)觀察，雖然 Mobileye 將其定位為自動(dòng)駕駛方案，且被特斯拉初代 Autopilot 系統(tǒng)采用，但實(shí)際上，其決策部分的性能偏弱，這可從架構(gòu)上得見(jiàn)端倪：采用了 4 個(gè) MIPS 在 2006 年就已經(jīng)推出的 34K 核心，時(shí)脈僅約 500MHz，決策性能大約只能達(dá)到 Drive PX2 的百分之一左右，基本上只能勉強(qiáng)滿(mǎn)足 L2 自動(dòng)駕駛的需求，更高級(jí)別就需要新的 EyeQ4 方案才有辦法支持。
但因?yàn)?Mobileye 過(guò)去長(zhǎng)期耕耘 ADAS 市場(chǎng)，對(duì)相關(guān)視覺(jué)傳感技術(shù)的配合相當(dāng)成熟，若采用 Mobileye 的方案，基本上不用擔(dān)心自動(dòng)駕駛方面所需用到的視覺(jué)識(shí)別處理技術(shù)會(huì)有水土不服的現(xiàn)象，基本上多數(shù)方案都可和 Mobileye 配合，即便是即將推出的 EyeQ4，其重新搭配、驗(yàn)證的時(shí)間也可以降到最小。
另外一方面，未來(lái)數(shù)年純 ADAS 汽車(chē)，也就是 L2 級(jí)別以下自動(dòng)駕駛汽車(chē)依然會(huì)是市場(chǎng)絕對(duì)主流，L3 汽車(chē)定位將因相對(duì)高端而致使出貨量難以與其相提并論。未來(lái)數(shù)年多數(shù)車(chē)廠(chǎng)的 L2 汽車(chē)都會(huì)持續(xù)采用 Mobileye 的 EyeQ3，主要就是因?yàn)槠涑杀镜土?#xff0c;且已經(jīng)被市場(chǎng)廣為驗(yàn)證過(guò)，可靠性最高。
圖丨 Mobileye EyeQ4 架構(gòu)
當(dāng)然，為確保 L3 級(jí)別以上的自動(dòng)駕駛汽車(chē)市場(chǎng)，Mobileye 也將在 2018 年正式推出支持 L3 的 EyeQ4 方案，其基本架構(gòu)與 EyeQ3 相當(dāng)類(lèi)似，都是以 MIPS 的 CPU 核心搭配矢量加速單元的組合，但架構(gòu)上采用了更新更好的版本，整體計(jì)算效能也較 EyeQ4 增強(qiáng)了將近 10 倍，功耗僅微幅增加 0.5W。也就是說(shuō)，功耗仍是 EyeQ4 最強(qiáng)調(diào)、也是最明顯的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，但即便如此，整體計(jì)算能力仍遠(yuǎn)不如 NVIDIA 的方案。
雖然設(shè)計(jì)本身已經(jīng)定案，芯片的計(jì)算能力沒(méi)有太多改變的空間，但英特爾擁有基帶、CPU 以及 FPGA 等計(jì)算與網(wǎng)絡(luò)連接方案，未來(lái)可能通過(guò)外接的方案改善整體計(jì)算效率，也就是說(shuō)，EyeQ4 可能依靠英特爾的技術(shù)輔助，在不明顯增加系統(tǒng)功耗的前提下，達(dá)到更高級(jí)別的自動(dòng)駕駛支持能力，借以阻撓 NVIDIA 獨(dú)霸 L3 級(jí)別以上市場(chǎng)的企圖。
不過(guò)英特爾將會(huì)以何種方式協(xié)助 EyeQ4 拓展 L3 級(jí)別以上自動(dòng)駕駛汽車(chē)市場(chǎng)，目前還不清楚，而這據(jù)信也會(huì)成為英特爾在 CES 2018 中，關(guān)于自動(dòng)駕駛市場(chǎng)策略布局最關(guān)鍵的信息。
高通瞄準(zhǔn)車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)切入市場(chǎng)，同時(shí)亦搭配 NXP 的 BlueBox 平臺(tái)打進(jìn)自動(dòng)駕駛市場(chǎng)
眾所周知，高通在芯片聯(lián)網(wǎng)能力方面一向占有業(yè)界領(lǐng)導(dǎo)地位，對(duì)于未來(lái)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展也一直都最積極，雖然最近苦于客戶(hù)關(guān)系的轉(zhuǎn)變，以及專(zhuān)利收費(fèi)的爭(zhēng)議，導(dǎo)致公司未來(lái)的發(fā)展蒙上一層陰影，但高通本身技術(shù)上的優(yōu)勢(shì)仍在，且針對(duì)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，來(lái)自所收購(gòu) NXP 的整套視覺(jué)識(shí)別技術(shù)有相當(dāng)不錯(cuò)的積累，包含百度、一汽等車(chē)廠(chǎng)或駕駛方案公司也都有采用 NXP 的技術(shù)來(lái)設(shè)計(jì)相關(guān)方案。
然而純粹的自動(dòng)駕駛方案并非目前高通所關(guān)心的項(xiàng)目，反而是在汽車(chē)聯(lián)網(wǎng)能力方面，高通希望能夠加快 V2V(車(chē)對(duì)車(chē))、V2X(車(chē)對(duì)萬(wàn)物) 的進(jìn)程，不論未來(lái)自動(dòng)駕駛汽車(chē)采用什么方案，網(wǎng)絡(luò)最好能夠采用高通的技術(shù)。
高通方面認(rèn)為，純粹基于人工智能的自動(dòng)駕駛方案在應(yīng)用上有其限制，畢竟通過(guò)傳感器來(lái)感知周遭環(huán)境的變化，只能針對(duì)小范圍的環(huán)境來(lái)進(jìn)行決策，而無(wú)法改善整個(gè)交通網(wǎng)絡(luò)效率。只講求汽車(chē)本身的自動(dòng)駕駛只能算是半套，沒(méi)有辦法從根本改善整體交通運(yùn)輸所面臨的瓶頸。
另外，汽車(chē)本身的自動(dòng)駕駛軟件是通過(guò)人的邏輯去撰寫(xiě)，因此人會(huì)犯的錯(cuò)，自動(dòng)駕駛也有可能犯下類(lèi)似的錯(cuò)，且視覺(jué)處理方面目前還是以人所設(shè)計(jì)的標(biāo)線(xiàn)、信號(hào)為識(shí)別對(duì)象，這些原本就都不是針對(duì)機(jī)器識(shí)別優(yōu)化，其實(shí)對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)都是相當(dāng)沉重的計(jì)算負(fù)擔(dān)。
因此，若從基礎(chǔ)建設(shè)著手，直接從網(wǎng)絡(luò)更新與地理位置配合的道路、信號(hào)狀況，車(chē)輛的駕駛系統(tǒng)同時(shí)考量來(lái)自云端的信息匯總整理，以及汽車(chē)本身所收集的近距離傳感器數(shù)據(jù)，借以讓自動(dòng)駕駛車(chē)輛進(jìn)行最好的路線(xiàn)選擇以及更長(zhǎng)線(xiàn)路的駕駛決策判斷，將更能優(yōu)化整體駕駛效率，也比單純依賴(lài)汽車(chē)本身的智能駕駛邏輯更為合理。
當(dāng)然，要達(dá)到高通理想中的自動(dòng)駕駛車(chē)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，基礎(chǔ)設(shè)施必須達(dá)到相當(dāng)完備的程度，其行車(chē)信息的統(tǒng)整也才有意義，而在 L3 之前的自動(dòng)駕駛級(jí)別，基本上也沒(méi)有使用 V2X 的必要。
既然車(chē)聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施短時(shí)間之內(nèi)無(wú)法普及，來(lái)自 NXP 的自動(dòng)駕駛方案看來(lái)也還沒(méi)有實(shí)際成效，那高通在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域就不用玩了？
高通向來(lái)就比較重視長(zhǎng)線(xiàn)布局，雖然各駕駛方案大廠(chǎng)都集中精力推出本地端智能駕駛軟硬件方案，高通看來(lái)稍微有點(diǎn)落后，但這些方案未來(lái)百分之百都會(huì)需要聯(lián)網(wǎng)，而聯(lián)網(wǎng)方案選擇方面，目前來(lái)看英特爾、聯(lián)發(fā)科、展訊、高通都是可選方案，英特爾應(yīng)會(huì)以搭配自家方案為主，聯(lián)發(fā)科、展訊則是技術(shù)相對(duì)落后，而華為、蘋(píng)果雖亦可能發(fā)展相關(guān)方案，但同樣以自用為主，那么最成熟的聯(lián)網(wǎng)方案自然非高通莫屬了。
當(dāng)然，高通同樣也會(huì)強(qiáng)化來(lái)自 NXP 的 BlueBox 的生態(tài)，且通過(guò) Snapdragon 平臺(tái)的人工智能處理能力強(qiáng)化決策性能表現(xiàn)，并強(qiáng)調(diào)其以車(chē)聯(lián)網(wǎng)為核心，統(tǒng)合云端與終端的大數(shù)據(jù)計(jì)算能力，形成具備競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的方案，不是只做汽車(chē)本身的智能，而是讓整個(gè)城市的交通變得智能化，相信這才是高通面對(duì)未來(lái)自動(dòng)駕駛的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)、心里真正的盤(pán)算。
總結(jié)
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