下一代智能汽車會(huì)是什么樣的？將有哪些清晰可見的突破？
在聊智能汽車新技術(shù)展望之前，我們可以看看目前的現(xiàn)狀。去年開始，汽車領(lǐng)域的熱度逐漸被新能源霸屏，智能汽車一大賣點(diǎn)：自動(dòng)駕駛的熱度弱了很多，從車企到資本市場(chǎng)，大談L4，L5自動(dòng)駕駛的也少了很多，當(dāng)大家深切體會(huì)到自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)難度之后一切都趨于理性。
一方面自動(dòng)駕駛滿足最新ISO26262功能安全標(biāo)準(zhǔn)（保護(hù)人身安全）的難度似乎就是“不可能”事件。在對(duì)功能安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行評(píng)估的時(shí)候我們主要從三個(gè)維度來進(jìn)行分析，一個(gè)是這個(gè)系統(tǒng)失效是否會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的人身傷害？另外一個(gè)是這個(gè)系統(tǒng)的功能是否會(huì)在各種場(chǎng)景下都使用？最后一個(gè)是當(dāng)這個(gè)系統(tǒng)失效的時(shí)候駕駛員是否還對(duì)車輛可控？
用這三個(gè)標(biāo)尺來衡量自動(dòng)駕駛：自動(dòng)駕駛失效會(huì)造成最嚴(yán)重的人身傷害；無限制的L5自動(dòng)駕駛自然會(huì)被使用在所有的駕駛場(chǎng)景；最后對(duì)于L5自動(dòng)駕駛來說，真諦就是方向盤剎車油門變得不再必須，這時(shí)候又怎么可能指望在系統(tǒng)失效的時(shí)候駕駛員對(duì)車輛還及時(shí)可控。
這三個(gè)衡量標(biāo)準(zhǔn)直接導(dǎo)致L4/L5自動(dòng)駕駛需要滿足功能安全最高等級(jí)ASIL D的要求，而ASIL D是主機(jī)廠都想盡量避免的ASIL等級(jí)。從A到D，研發(fā)成本指數(shù)級(jí)上升：
比如所有傳感器都要滿足ASIL D要求，不同等級(jí)之間最大的區(qū)別是在失效率上，ASIL D的硬件要求隨機(jī)出錯(cuò)的概率是ASIL C的1/10，具體的概率如下表顯示，可以用FIT （failure in time）來表示，1 FIT所表示的是運(yùn)行10億小時(shí)出錯(cuò)一次，ASIL D的要求是 10 FIT，也就是運(yùn)行100億小時(shí)出錯(cuò)一次。這等同于136,892輛車運(yùn)行一年只有一輛出錯(cuò)一次。
而目前大部分汽車上使用的零部件能達(dá)到ASIL B要求的都不多。如果達(dá)不到ASIL D，就需要用多個(gè)零部件來做同樣功能進(jìn)行冗余設(shè)計(jì)。比如速度傳感器，如果一個(gè)傳感器只能達(dá)到ASIL B的要求，那么ASIL D就需要搭配兩個(gè)ASIL B的傳感器。同理如果傳感器只能滿足ASIL A的要求，那么就需要至少三個(gè)同類傳感器實(shí)現(xiàn)A+A+A=C，這對(duì)于車企來說就是成本上的災(zāi)難，也代表著在技術(shù)上需要融合多種傳感器算法，這是目前功能安全很難滿足要求的主要原因。
另一個(gè)目前自動(dòng)駕駛面臨的問題則是整個(gè)平臺(tái)算力和能耗的瓶頸。要滿足自動(dòng)駕駛需要不同的傳感器來取長(zhǎng)補(bǔ)短，比如雷達(dá)適合各種氣候條件下使用，也適合速度和距離的判斷。但是分辨率卻很低，也不適合物品類型的識(shí)別，這部分需要激光雷達(dá)來補(bǔ)充，同時(shí)還需要攝像頭來進(jìn)行比如交通標(biāo)識(shí)和車道的圖像識(shí)別。下表所展示得是雷達(dá)，激光雷達(dá)以及攝像頭之間的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)對(duì)比。
表格來自：https://www.wevolver.com/article/a.primer.on.lidar.for.autonomous.vehicles
自動(dòng)駕駛中最耗費(fèi)算力的就是機(jī)器視覺感知和多種傳感器信息融合這部分，下圖是激光雷達(dá)感知并構(gòu)建的車輛周圍3D環(huán)境。不算激光雷達(dá)的使用，僅僅是今天市面上搭配了攝像頭和雷達(dá)的L2輔助駕駛系統(tǒng)，就會(huì)在30秒的周期內(nèi)生成超過6GB的數(shù)據(jù)，如果添加激光雷達(dá)和其他冗余的傳感器那么這個(gè)數(shù)據(jù)量還會(huì)翻倍增加，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，直接挑戰(zhàn)的是ADAS控制器的算力以及算力對(duì)應(yīng)的能耗。
一些在研的自動(dòng)駕駛原型車項(xiàng)目，為了算力直接搭載了體積巨大的工控機(jī)，同時(shí)意味著幾千瓦的能耗。要知道車用48V電機(jī)的功率才有幾千瓦，如果按照這個(gè)能耗計(jì)算，整個(gè)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對(duì)于電動(dòng)車來說會(huì)意味著1/10的續(xù)航里程下降。下圖是斯坦福大學(xué)搭載在奧迪TT上的自動(dòng)駕駛原型機(jī)和控制附件，鋪滿了整個(gè)后備箱。
圖片來自:https://www.wired.com/story/self-driving-cars-power-consumption-nvidia-chip/
面對(duì)上面的難點(diǎn)，未來的智能汽車會(huì)是什么樣？那就要看車企們是如何圍繞這些難點(diǎn)來進(jìn)行集中攻關(guān)的。
針對(duì)功能安全的短板，現(xiàn)在最直接的解決方案是布置冗余的傳感器，除了使用更多的傳統(tǒng)攝像頭和雷達(dá)，最新的趨勢(shì)將是搭配激光雷達(dá)和高精地圖。激光雷達(dá)比起攝像頭可以構(gòu)建更真實(shí)的3D環(huán)境，而比起雷達(dá)又具有更準(zhǔn)
確的物體識(shí)別能力。隨著更多的供應(yīng)商開始參與到量產(chǎn)化研發(fā)，激光雷達(dá)的成本也在快速降低。比如大疆投資的Livox去年推出的Livox Mid-40，只要3999，相對(duì)動(dòng)輒幾萬幾十萬的激光雷達(dá)，已經(jīng)是白菜價(jià)，雖然Field of View只有38.4度。
今年CES展上，Livox更是展出了針對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的Horizon產(chǎn)品，水平視場(chǎng)（HFOV）為81.7°，可以輕松覆蓋10米外的4條車道，使用五個(gè)Horizon傳感器組合即可實(shí)現(xiàn)360°覆蓋，而總成本僅為64線機(jī)械激光雷達(dá)的5％(https://zhuanlan.zhihu.com/p/101341002)
圖片來自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/101341002
另一個(gè)明確的方向是搭配高精地圖。在氣象條件有限的情況下比如大霧天氣，攝像頭和激光雷達(dá)的感知能力都會(huì)極大受限，這個(gè)時(shí)候需要有可以配合雷達(dá)進(jìn)行基礎(chǔ)車道和交通標(biāo)識(shí)識(shí)別的其他工具，高精地圖是目前最佳的解決方案。通過分米甚至厘米級(jí)的地圖精度，ADAS系統(tǒng)可以有效實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的車道定位。當(dāng)然高精地圖本身因?yàn)榫薮蟮臄?shù)據(jù)量需要有5G網(wǎng)絡(luò)的加持，這也是為什么我一直認(rèn)為自動(dòng)駕駛和車聯(lián)網(wǎng)/物聯(lián)網(wǎng)一樣，都需要5G技術(shù) 的支持，同理5G基礎(chǔ)設(shè)施的完善反過來會(huì)對(duì)自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)起到極大的推動(dòng)作用。
圖片來自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/99886859
回到車企端，廣州車展上小鵬發(fā)布了下一代智能平臺(tái)，也是圍繞著這幾個(gè)方向部署了新產(chǎn)品，包括我第一次見到在量產(chǎn)車上使用基于激光雷達(dá)的32個(gè)傳感器自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，以及基于5G的高精地圖定位功能。
聊完了功能安全部分的前景，再看在ADAS平臺(tái)算力和能耗控制上的未來展望。目前各個(gè)大廠在做的量產(chǎn)方案都是融合了多核CPU和GPU的SoC芯片系統(tǒng)方案，在滿足上文提到的自動(dòng)駕駛算力需求的同時(shí)相對(duì)工控機(jī)大幅降低能耗。2019年特斯拉開始量產(chǎn)以自研 FSD 芯片為核心的 Hardware3.0 硬件，算力達(dá)到 144Tops（1TOPS代表處理器每秒鐘可進(jìn)行一萬億次（10^12）操作）。據(jù)報(bào)道，預(yù)計(jì)于2021年底特斯拉還將量產(chǎn) 下一代Hardware4.0 ，算力將是上一代的3倍（https://electrek.co/2020/08/18/tesla-hw-4-0-self-driving-chip-tsmc-for-mass-production-q4-2021-report/amp/)。Nvidia規(guī)劃的下一代自動(dòng)駕駛芯片系統(tǒng)，甚至通過多個(gè)芯片組合將達(dá)到2000Tops的算力，在滿足L5等級(jí)自動(dòng)駕駛算力需求的同時(shí)功耗只有800W。
圖片來自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/141403316
同樣在國(guó)內(nèi)，小鵬作為主打智能的新能源品牌，在廣州車展發(fā)布的下一代自動(dòng)駕駛算法平臺(tái)從上一代Xavier 30Tops的算力進(jìn)化為508Tops的集成化芯片系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了十倍以上的算力提升，用來滿足包括激光雷達(dá)在內(nèi)的32個(gè)ADAS傳感器融合，同時(shí)能耗只有100W左右。這種算力提升的另一大好處就是可以將以往分散的感知，規(guī)劃以及動(dòng)作執(zhí)行軟件都繼承在單一的XCU上，通過減少控制器數(shù)目以及控制器之間的通訊線束來降低成本，由此在實(shí)現(xiàn)下一代輔助或者自動(dòng)駕駛功能的同時(shí)不會(huì)大幅增加整車成本。
那么下一代智能汽車究竟會(huì)是什么樣的？更強(qiáng)大的輔助甚至自動(dòng)駕駛將是最大的一個(gè)可以期待的特質(zhì)。而要滿足這個(gè)特質(zhì)，我們正在進(jìn)行一系列技術(shù)突破，包括激光雷達(dá)在內(nèi)的多傳感器融合，基于5G的高精地圖使用，以及具有超高集成度，超高算力，低能耗的ADAS控制系統(tǒng)。在汽車研發(fā)領(lǐng)域我們已經(jīng)硬件先行，軟件算法包括5G基礎(chǔ)設(shè)施跟上之后通過OTA軟件隔空推送，低階的L2輔助駕駛到L3高階輔助甚至L4-L5的自動(dòng)駕駛，會(huì)比你想象中來得快。
