· 為保證整體的安全性，自動駕駛將挑戰(zhàn)傳感器冗余的成本比
· 軟件定義的測試平臺對于跟上處理器架構(gòu)的演進至關(guān)重要
· 對自動駕駛的要求正在影響微處理器架構(gòu)，這引發(fā)了半導和汽車兩個行業(yè)的融合
根據(jù)世界衛(wèi)生組織的數(shù)據(jù)，每年因交通事故而導致的死亡人數(shù)是125萬、造成的政府損失大約為GDP的3%。盡管自動駕駛的潛在影響廣泛而深遠，延伸到個人、經(jīng)濟和政治領域，僅看它可能拯救的生命就意味著自動駕駛可能是我們這個時代最具革命性的發(fā)明。
高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)是融合傳感器、處理器和軟件以提高安全性、并最終實現(xiàn)自動駕駛功能。現(xiàn)今，這些系統(tǒng)大多數(shù)使用單個傳感器，比如雷達或攝像頭，它們已經(jīng)帶來了可觀測的影響。根據(jù)IIHS在2016年的一項研究，自動制動系統(tǒng)將追尾事故減少了約40%，而碰撞預警系統(tǒng)將追尾事故減少了23%。NHTSA的報告也說，有94%的嚴重車禍是由人為錯誤引起的。為了把駕駛輔助推向4級甚至5級自動駕駛，并把駕駛員從方向盤后面解放出來，汽車行業(yè)面臨著更為復雜的挑戰(zhàn)。例如，需要傳感器融合(將來自多個傳感器的測量數(shù)據(jù)整合以得出結(jié)果)，并且要求同步、高功率處理以及傳感器本身的不斷發(fā)展。對于汽車制造商而言，這意味著要在三個關(guān)鍵的要素之間取舍找到恰當?shù)钠胶猓撼杀?、技術(shù)和策略。
成本：冗余Vs.補充傳感器
3級自動駕駛的標準表示，如果汽車行駛在預設的環(huán)境中，駕駛員則無需費心關(guān)注駕駛。 2019年上市的奧迪A8將成為全球首款提供Level 3級自主駕駛的量產(chǎn)車。它配備了6個攝像頭，5個雷達設備，1個激光雷達設備和12個超聲波傳感器。為什么要那么多?簡單來說，它們各有優(yōu)缺點。例如，雷達顯示物體移動的速度、但并不能識別這個物體是什么。這里就需要傳感器融合，因為兩個數(shù)據(jù)點的結(jié)合對于預測物體的行為至關(guān)重要。因此冗余對于克服單個傳感器的弱點就是必需的。
處理傳感器數(shù)據(jù)的最終目標是：以一種低成本的方式把數(shù)據(jù)饋送到負責決策的算法中去，創(chuàng)建一種汽車周圍環(huán)境的故障安全表現(xiàn)形式，從而令最終產(chǎn)品可盈利。要做到這一點，最大的挑戰(zhàn)之一就是選擇正確的軟件?？紤]三個示例：緊密同步地測量、保持數(shù)據(jù)可追溯性以及針對無數(shù)種實際情況測試軟件。每一個都是獨特的挑戰(zhàn)，而自動駕駛需要全部應對，問題是準備花多少錢呢?
激光雷達增加了冗余度
技術(shù)：分布式Vs.集中式架構(gòu)
ADAS的處理能力基于多個相互隔離的控制單元;然而，傳感器融合正在推動單一集中處理器的普及。以奧迪A8為例，在2019年的型號中，奧迪將所需的傳感器、功能集、電子硬件和軟件架構(gòu)整合到一個單一的中央系統(tǒng)中，該中央駕駛輔助控制器可以運算車輛周圍環(huán)境的整個模型、并激活所有輔助系統(tǒng)。它具有比前一代奧迪A8中所有系統(tǒng)的總和更多的處理能力。
集中式架構(gòu)主要的擔心是大功率處理的成本問題，尤其是為了安全要素，需要在汽車其他位置配備輔助的融合控制器作為備份，更加劇了對成本的擔心。隨著控制器及其處理能力的演進，優(yōu)選項很可能會在分布式和集中式架構(gòu)設計之間交替變化，這意味著軟件定義的測試設計對于跟上這種技術(shù)發(fā)展至關(guān)重要。
大陸集團執(zhí)行董事會成員Helmut Matschi表示，一切都將回到軟件工程中。隨著高性能計算機在下個十年初期廣泛應用到車輛中，Helmut預測開發(fā)項目可能會分配多達80%的預算用于軟件。
-《汽車新聞》，“大陸集團對故障世界的支撐”，2018年
策略：內(nèi)部開發(fā)Vs. 外部現(xiàn)成技術(shù)
為了實現(xiàn)5級自治，自動駕駛汽車的微處理器處理能力需要比當前控制器上的微處理器高2000倍。因此，它很快變得比毫米波雷達傳感器系統(tǒng)中的射頻組件更貴。歷史表明，需求日益增長的昂貴功能會引起鄰近市場領導者的注意，從而推動市場老大之間的競爭。
有一個數(shù)據(jù)表明，瑞銀(UBS)估計，雪佛蘭博爾特電動車動力總成的半導體含量是同等內(nèi)燃機汽車的6到10倍。汽車里半導體器件的含量只會繼續(xù)增長，因此鄰近市場提供的現(xiàn)成的技術(shù)改進就是無價的。例如，NVIDIA把他最初為消費類電子產(chǎn)品開發(fā)的Tegra平臺做了調(diào)整，用于汽車系統(tǒng)中的ADAS應用。另外，DENSO已經(jīng)開始設計并制造自己的人工智能微處理器、用以降低成本和能源消耗;而DENSO的子公司，NSITEXE Inc.計劃在2022年發(fā)布一款數(shù)據(jù)流處理器，稱為DFP的下一代處理器IP。比賽已經(jīng)開始了!
優(yōu)化權(quán)衡取舍
對這些取舍的權(quán)衡抉擇將對產(chǎn)品上市時間和在整個供應鏈中的差異化能力產(chǎn)生巨大影響?？焖僦匦屡渲脺y試人員的能力對于最小化驗證和生產(chǎn)測試的成本及時間至關(guān)重要，因此通過軟件獲得的靈活性是關(guān)鍵。2018年3月4日在Bloomberg.com上發(fā)布的采訪摘錄中，豐田研究院領先技術(shù)研發(fā)部首席執(zhí)行官James Kuffner博士表示：“就預算而言，我們不僅要翻倍，還要翻兩倍。我們有將近40億美元的資金，要把豐田打造成具備世界級軟件能力的新興出行公司?！? 這種情緒在汽車行業(yè)并不少見。對這些取舍我們尚無明確答案，但是，就像過去的工業(yè)革命，更高的生產(chǎn)效率使人們能夠買得起新技術(shù)，軟件開發(fā)效率的提高也將成為自動駕駛革命不可或缺的一部分。
冗余Vs補充傳感器考慮因素
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