自動駕駛萬事俱備只欠東風

在新能源與智能網聯汽車創新發展論壇上，來自清華大學汽車工程系的楊殿閣教授認為，目前汽車正在經歷電動化、智能化、網聯化和共享化的「汽車新四化」。他預計在2030年左右，會有10%左右的汽車實現高級別的自動駕駛，但主要會集中在專用車型的車輛，比如計程車，物流車等等。

正如楊殿閣教授指出的，近十年來，自動駕駛汽車行業的現狀已經發生了翻天覆地的變化，隨著現有汽車工業生態體系中的汽車廠商、零部件供應商和晶元廠商在積極投入開發和技術布局，像谷歌、百度等這樣的互聯網公司和軟體公司在人工智慧、神經網路，及機器學習方面的持續投入，還有特斯拉、拜騰等新興電動汽車廠商的推波助瀾，以及地圖導航類公司在地圖導航上技術革新，自動駕駛汽車的生態系統已然開始成形，並在逐步完善之中。

生態系統已成形，並逐步完善

「自動駕駛的生態系統已然成形，但這個生態系統還需要不斷完善。在各個技術領域有專長的公司需要提供大量的互補技術，和系統公司以及零件供應商進行合作，促進技術的發展和應用的轉化。」 Marvell公司汽車網路產品高級總監Timothy Lau表示。

圖1：Marvell公司汽車網路產品高級總監Timothy Lau

對此，UltraSoC首席執行官Rupert Baines表示認同，雖然我們目前還處於自動駕駛汽車研發的早期階段，但其實基本技術已經具備，未來取決於前所未有的合作。「也就是說，自動駕駛的生態系統發展將依靠整個行業的通力合作。甚至比ISO26262這樣的標準制定都更為關鍵。」他指出。

Rupert Baines同時覺得，這是一個行業調整的機會，因為半導體產品一直是汽車系統中的第二，或第三層面上的組件，它們往往由集成商來採購。但現在半導體產品是確保自動駕駛成功的關鍵，因而半導體公司和汽車製造商之間有機會形成一種更直接的關係。

當然，如果想要讓這種關係能夠良好運作，半導體公司必須展示它們正在提供的產品可實現目標，且能夠對設計流程做出貢獻（使其變得更容易、更快捷），而且他們已經採取了所有可能的措施以確保終端產品的安全性。

圖2：UltraSoC首席執行官Rupert Baines

生態系統的開發至關重要，賽靈思汽車市場高級總監Willard Tu指出，眾多OEM、Autoliv、Bosch等傳統Tier-1（一級）企業，以及二級企業（全軟體堆棧公司，如 Waymo、Aurora Tech、Zenuity 等）都是主要靠自己的努力進行系統開發的。然而，百度與 Continental 等企業則通過創建ECU來使用Open CL標準或發揮開源社區的力量，為生態系統提供堅實的助力。「由於賽靈思技術具有靈活性和可擴展性，這兩家公司都採用了該技術創建自己的ECU。他們推出ECU 作為軟體公司的開發平台，幫助其開發自動駕駛軟體堆棧。」

圖3：賽靈思汽車市場高級總監Willard Tu

圖4：意法半導體汽車業務拓展高級經理Jonny Sun

自動駕駛的挑戰

自動駕駛的實現需要集成環境感知、行為決策、路徑規劃，運動控制等關鍵功能，依賴於高性能計算、感測器融合、網路通信，人工智慧和自動控制等關鍵技術，是一個極其複雜的系統實現。在自動駕駛研究開發的這10年中，在汽車領域和信息技術領域公司的推動下，每個功能和技術的實現都有了突破性的發展，比如機器視覺，深度學習和感測器融合等。但是由於汽車駕駛環境的複雜多變，對系統和安全性能嚴格要求，在當前技術支撐下的大多數的功能實現，還不能滿足自動駕駛的需求。與此相關的每個技術都需要持續地發展，才能應對自動駕駛應用的複雜需求。

目前已經有汽車廠商推出L3等級的自動駕駛車輛，但其系統性、安全性，穩定性等，還需要時間的驗證；主要是現實駕駛環境中存在諸多的未知，不確定和動態變化的因素。

事實上，真正的自動駕駛車輛仍然任重道遠，UltraSoC的Rupert Baines認為這既有技術原因，又因為它們很可能需要更多的變化，比如交通法規和駕駛習慣——即使是達到一個相對簡單的水平，也是需要時間的。「我們最終看到的通往自動化的道路將是一個不斷演進的過程，從輔助駕駛到完全自動化。但是在我們從輔助駕駛轉變到自動駕駛之前，需要把功能安全性這一概念進行定義和落實。安全性是汽車設計的前沿和中心，這就要求工程師對整個系統實現全面的觀察。」他指出。

在Marvell公司的Timothy Lau看來，自動駕駛的複雜性和系統性決定了技術的突破，需要多領域的專家團隊或組織，在各自領域甚至跨領域的合作研究，共同開發，才能實現較快的技術突破。

他舉例說，比如軟體或互聯網公司要持續在深度學習，人工智慧領域的演算法實現研究。半導體晶元公司要針對感測器融合推出高精度的感測器、雷達等；針對高性能計算，推出性能更強，基於神經網路的處理器，以滿足負責軟體演算法和處理能力的需求；針對車內網路通信等推出傳輸速率更快，功耗更低，標準統一的有線或無線通信晶元，以滿足車內網路通信和車間網路通信的需求。

意法半導體（ST）汽車業務拓展高級經理Jonny Sun指出，要實現完全自動化駕駛仍然存在許多關鍵挑戰，其中包括用戶接受度、政府政策、保險考慮，以及自動駕駛車輛在不是所有車輛共享相同的異構環境中運行的能力，或者任何溝通的能力。

圖5：Achronix半導體公司市場營銷副總裁Steve Mensor

在自動駕駛技術不得不去探索的法律和立法障礙以外，Achronix半導體公司市場營銷副總裁Steve Mensor還強調了有一系列技術問題需要解決：

?不斷變化和分化的標準：不同的國家將引入不同的標準和要求，而這些標準和要求還將隨著立法行動能夠且將會發生變化。

?不斷變化的演算法：諸如目標識別等自動駕駛汽車的許多功能都還在變化過程中，研究人員總是不斷開發更新的和更完美的方法，這些變化需要去部署到現有車輛之中。

?關鍵性更新：已經部署的系統也需要能夠在現場可升級，以糾正與駕駛員和乘客安全性相關的問題。正如特斯拉的事故中說明的那樣，一旦發現問題所在，汽車製造商就需要快速地升級關鍵功能。

他同時指出，自動駕駛代表了汽車製造商需要面臨的一個重要的且巨大的改變：過去對車輛功能的任何升級都是車輛擁有者的責任（車輛召回除外）；而對於自動駕駛汽車，許多問題都是關鍵性的，這是因為車輛有可能並不能夠實現駕駛安全。在這種情況下，汽車製造商就需要能夠在幾天內就完成整個車型升級的能力，但如果需要車主在有時間的時候去車商的服務中心去簡單地換一個零件，這當然就變得不現實的或者是不可能的了。

作為一家技術公司，Achronix提供了可編程的硬體，它們可支持SoC提供商去為汽車市場和車輛製造商去開發可遠程升級的車輛。車輛製造商就能夠不僅去解決硬體問題，而且還能夠在未來為其車型和客戶推出全新的和改進後的功能。

圖6：ISSI技術市場經理田步嚴

對於商用自動駕駛汽車能否在2030年實現，ISSI技術市場經理田步嚴還比較擔心，他從感知、決策和執行方面做了一些解釋。首先感知方面，目前較為普遍的做法是感測器的融合（攝像頭、毫米波雷達、激光雷達），但其中激光雷達的價格非常昂貴，Velodyne 64線的激光雷達甚至加價到10萬美元，「當然Veldonye 和 Quanergy 都先後表示，跨入年產百萬台激光雷達大關後，其成本可以控制在 200 美元以內。」他承認。 另外，高精度地圖方面，他比較擔心中國的法律法規是否允許建模；車載通信模塊方面，由於未來汽車的V2V，或則V2X都需要依賴高速網路通信，他擔心延遲是否能夠滿足需求；同時，他還表達了對演算法晶元的成熟度與法律法規健全方面的擔憂。

對此，賽靈思的Willard Tu也持有部分同感。他也擔心V2X方面，「5G能否解決有關問題？或者說數字短程通信 (DSRC)，也就是常說的 IEEE 802.11p 標準能否解決有關問題？」這些問題都還需要業界所有企業的共同努力去加以驗證。

同時，他還指出自動駕駛汽車需要加入更多功能安全性，例如臟鏡頭檢測等。因為如果攝像頭被污物遮擋，會導致其無法正常工作，在這種情況下，汽車製造商需要通知駕駛員。此外，還必須增加網路安全性。

半導體廠商的布局

對於自動駕駛如何實現的問題，傳統汽車廠商更趨向於通過技術的不斷積累，場景的不斷豐富，逐步從輔助駕駛過渡到半自動駕駛，進而最終實現無人駕駛；而某些高科技公司則希望通過各種外部感測器實時採集海量數據，處理器經過數據分析然後根據機器學習長期積累的駕駛經驗選擇最優的解決方案，直接跨越到無人駕駛的階段。

但是無論是哪種技術路線，都脫離不開感知，決策和執行三個步驟，在未來的幾年中，負責感知的各類車載感測、通信器件，負責處理的車載處理器和負責執行的車載執行器仍然將是半導體廠商在汽車電子領域的重點投資及發展方向。

那現在半導體廠商在自動駕駛方面都有哪些布局呢？

圖7：ADI汽車電子業務部大中華區汽車市場經理Jerry Cui

ADI汽車電子業務部大中華區汽車市場經理Jerry Cui表示，ADI的位置感測器產品RDC和AMR將可以幫助車載執行器降低體積、提高精度，進而優化效率。他還指出，視覺感測是汽車智能化的重要體現。除了新出廠的汽車，現有的汽車也有升級到智能汽車的需求。ADI的C2B視頻匯流排，提供在現有汽車布線的基礎上將標清升級為高清視頻的方案，為汽車智能化升級保駕護航。

ISSI公司的解決方案更多的聚焦於感知和決策層。在感知層，ISSI可以提供攝像頭產品（包括前視，後視，環視等），它們有非常全的SPI nor flash 產品，容量涵蓋（4Mb-256Mb），而且都通過了汽車級驗證，溫寬範圍到（-40~125C）；其毫米波雷達或者激光雷達方面，也有全線的SRAM產品，其中4Mb，8Mb非同步SRAM應用較廣，高端的還可以提供72Mb同步SRAM，此外，他們還可以提供SDRAM產品解決方案，且所有產品都通過了汽車級驗證。

在決策層，目前主流的解決方案，Mobileye、NXP i.MX6、Toshiba Visconti、Xilinx Z7000等他們都有對應的DDR3產品，最高容量可以做到8Gb，滿足對大容量的需求，溫寬可以做到115度，他們也研發具有ECC功能DRAM，滿足對安全更高要求，溫度最高做到125汽車等級。

圖8：美光科技汽車系統高級總監Robert Bielby

據美光科技汽車系統高級總監Robert Bielby估計，ADAS 應用程序需要 512 GB/s 到 1024 GB/s 的帶寬來支持第 3 級到第 5 級自動駕駛功能。美光科技正在與汽車行業的合作夥伴緊密合作，制定和開發能夠有效滿足這些帶寬要求的存儲解決方案。能夠滿足這個級別帶寬的兩項存儲技術分別是 GDDR6 和 HBM2。

美光科技認為 GDDR6 是解決汽車行業內可靠性和溫度範圍要求的最佳產品。儘管 HBM2 高度集成（堆疊為 4 層或 8 層，封裝在硅插入器 [Si 插入器] 中），可以減少佔用的空間，並通過更短距離的信號傳輸降低功耗，但由於採用堆疊和硅插入器，它的成本預計更加高昂，而且還可能需要額外資源來確保在惡劣行車環境中的可靠性。

GDDR 存儲是基於 JEDEC 標準的存儲，目前已實現量產，廣泛用於遊戲和視頻圖形應用。美光計劃利用自身在圖形存儲方面的強大優勢以及在汽車市場中的領導地位，將這種新一代技術推向汽車市場。

ST則是先將一些高性能的產品引入移動產業，然後待成熟後，在將它們移植到汽車當中。Jonny Sun表示，ST已經成功將加速度計、觸摸屏控制器和麥克風等產品導入到汽車當中。他認為，在自動駕駛汽車所需的感測器，比如視覺、雷達、激光雷達、高精度位置感測器，以及V2X和感測器數據融合方面，ST也有其獨特的技術優勢。

Marvell在2006年就開始關注汽車市場，結合現有產品線的特點和優勢，在過去的10年，他們已經推出儲存控制器、無線網路連接等車規的產品。Marvell在2016年成立了Marvell汽車卓越中心（ACE，Automotive Center of Excellence）——全球首個汽車網路技術開發中心，位於德國的Ettlingen，以推進未來互聯智能汽車體系結構的發展。

去年成立的汽車產品事業部，更是將重點投入汽車產品的開發，提供滿足汽車電子安全和性能要求的車規晶元，提供車載應用有線和無線連接產品組合的解決方案和參考設計等。

Timothy Lau表示，Marvell已經推出業界首款具有安全功能的汽車級千兆乙太網交換機 88Q5050和Gbit的乙太網收發器(PHY)88Q211x，能夠為下一代互連車輛提供更高水平的全新安全數據傳輸。汽車中有數以百計的計算應用，需要一個牢固可靠且安全的車載網路，比如高級駕駛輔助系統（ADAS）、車載信息娛樂（IVI）以及自動駕駛車輛都將依賴車身內部網路和與其他車輛通信的外部網路傳輸數字信息。Marvell提供的汽車級乙太網交換機和收發器，可以防止對車輛中傳輸的數據進行惡意攻擊和修改，對於確保車輛及其乘客的安全至關重要。

面向互聯汽車的信息娛樂、遠程信息處理和WiFi網關應用，Marvell推出全球首款集成了WiFi、藍牙、車對車和基礎設施功能的汽車級集成無線晶元88W8987xA (支持WiFi、藍牙5.0和802.11p)，使汽車製造商能夠簡化無線實現，並為其客戶快速提供市場領先功能；支持藍牙5.0(包括藍牙低功耗到達角和離開角(AoA/AoD))和802.11mc(為汽車製造商提供針對可穿戴設備和手機的新使用模型，從而支持新的訪問、個性化和汽車定位服務)的無線組合解決方案；支持802.11p功能，提供超可靠、低延遲的連接，從而能夠實現V2V和V2I通信；能夠讓車輛進行彼此間的通信，以便使一個車輛在識別出潛在危險後將信息傳送給附近的其他車輛；在V2I環境下，該技術可用於在汽車和周邊市政基礎設施之間傳輸數據，從而能夠對交通擁堵、事故等進行更為先進的警告，也可以幫助確定哪裡有停車位。

同樣在汽車存儲技術上，Marvell為自動駕駛應用帶來的大數據量存儲，提供安全，可靠，穩定的存儲介面和控制技術。

圖9：瑞薩電子中國汽車電子銷售中心汽車電子應用技術部部長林志恩

瑞薩電子在汽車電子領域重點布局自動駕駛汽車和新能源汽車。在自動駕駛汽車領域，擁有豐富的車用MCU/MPU產品線用於汽車的各個部分，比如車身、底盤、車窗等。2017收購了Intersil，又將該公司擅長的模擬和電源設計能力與瑞薩電子的MCU/MPU產品線進行了整合，從感測器融合、ADAS到網聯駕駛艙，構建了先進的、技術可量產的集成系統，全面支持ADAS到自動駕駛的布局，在自動駕駛領域，瑞薩電子已經先行一步。

瑞薩電子作為汽車系統開發平台製造商，能夠基於功能強大、高可靠性的汽車級解決方案打造出超越半導體器件的安全集成式解決方案，主要產品包括MCU/MPU、解決方案以及平台等不同層級的產品。具有第三代 R-Car 片上系統 (SoC)，包括R-Car H3（網聯駕駛艙、林肯和凱迪拉克汽車）以及R-Car V3M（林肯和凱迪拉克汽車），適用於車輛控制且備受推崇的 RH850 系列微控制器(MCU)，還包括瑞薩電子IMP-X5計算機視覺處理架構。

瑞薩電子中國汽車電子銷售中心汽車電子應用技術部部長林志恩表示，在晶元產品方面，瑞薩電子採用台積電40納米MCU平台生產已有4年，目前雙方合作擴大至28納米，採用此全新的28納米嵌入式快閃記憶體eFlash製程技術生產的車用MCU，2017年已提供樣品，2020年開始量產。2017年4月，瑞薩發布ADAS和自動駕駛開放平台Renesas Autonomy，通過建立「開放式架構」的平台，方便用戶將演算法、函數庫和實時操作系統(RTOS)移植到平台中來。新的Renesas Autonomy平台受瑞薩電子可持續和可擴展的SoC和MCU路線圖支持。

賽靈思積極活躍在「智能車輛」的發展大潮中。大多數車輛都採用「分散式計算系統」，並且最終將轉化為「集中式計算系統」。賽靈思提供的重要優勢之一就是 OTA晶元，其理想適用於「智能車輛」的早期推廣階段，既適用於分散式也適用於集中式系統。OEM製造商要求所有ECU和感測器都必須做到OTA。能夠支持「Over The Air」升級。這是因為他們認識到，目前正在部署的技術在ADAS和AD領域並沒有做到完全成熟。就車門模塊而言，特性和內容已經基本保持穩定，因為相關技術已經存在好幾代，量產也有很長時間了。ADAS和AD領域正在經歷創新階段。每隔3到6個月就會有重大改進。OTA晶元能夠最大限度地推動這種改進。其他系統採用固定的硬體實現方案只能進行軟體升級，而採用OTA晶元則能實現軟硬體的升級，為開發人員帶來更高的創新靈活性。

另一個關鍵特性就是動態功能交互。這非常有利於車輛向集中式計算解決方案發展。請謹記，在集中式計算解決方案中，所有感測器數據都聚合在中央節點上。在這種情況下，All Programmable FPGA技術能顯著降低性能要求與系統成本。我們能改變SoC的功能，讓其支持相互排斥的功能，例如，駕駛監控與自動代客泊車，或全景低速和高速物體檢測。

Achronix作為基於FPGA的硬體加速器件和嵌入式FPGA（eFPGA） IP產品的領導廠商，Achronix把智能汽車、智能交通和其他無人平台看著是我們的戰略市場。為了實現該目標，Achronix推出了「定製單元塊（custom block）」這一種全新的產品，部分地滿足了自動駕駛所需的機器視覺系統的相關需求。

Speedcore定製單元塊通過支持客戶去定義特有的功能，從而極大地提升了eFPGA的能力；其原理是在eFPGA陣列結構中，在傳統的查找表（LUT）、隨機存儲器（RAM）和數字信號處理器（DSP）等傳統構建單元塊旁邊添加額外的單元塊。對於視覺系統，各種方案都需要特定處理單元組成的陣列。Achronix為客戶提供了將這些特定的處理單元轉換為定製單元塊，從而添加到Speedcore可編程陣列結構中的能力，因此在兩個方面都創造了最佳的結果——既提升了一款ASIC的晶元面積利用率和效率，同時又可以與FPGA的可編程性相結合。

UltraSoC提供一整套半導體知識產權（semiconductor IP）產品，它能夠在系統層面上對硬體和軟體的行為和交互進行非侵入式監控及分析。通過其產品，系統和SoC開發人員能對SoC中的複雜行為獲得一個整體的、系統級的認識。

該嵌入式分析技術為那些需要確保其產品的安全防護能力和功能安全性的開發人員提供一個強大的平台，尤其是在汽車行業中更可以大展身手。UltraSoC的半導體IP可改善產品開發過程中的驗證確認流程；也可被用於已部署的產品中來發現系統級的和隨機性的錯誤，從而提供一種全新的安全性功能，同時可以實現應用現場系統的健康監控及取證。

總結

自動駕駛汽車的開發，離不開汽車廠商、零件供應商、系統集成或軟體服務商以及半導體廠商的共同努力，這是個系統工程；實現自動駕駛功能的高性能計算，感測器融合、網路通信、人工智慧等技術在日趨完善，但是要將這些技術進行整合，構建成完整的自動駕駛系統，就需要在產業鏈中的各個廠商緊密合作，有序地完成。

現在自動駕駛汽車的生態系統已然成形，但現有的技術需要轉化成產品，最終量產實現產品市場化，並且能否有效地降低研發和製造的成本，也是目前自動駕駛面臨的挑戰。否則自動駕駛只能停留在試驗測試階段，這將限制自動駕駛汽車的普及。

而安全性和安全保護永遠是汽車行業第一層面的擔憂，自動駕駛面臨的這些問題將比人工駕駛複雜得多。能夠行之有效地去提升安全性和安全保護能力的解決方案，是同時提升系統的處理能力和靈活性，使它們必須能夠去接收和處理來自諸如激光雷達、攝像機和高精度位置系統等感測器和設備的大量數據。顯然，這些也需要所有廠商的共同努力，但相信這些都不會成為阻礙自動駕駛時代來臨的障礙。

其主要障礙可能還是來自消費者的採用和政府的監管。至關重要的是，半導體公司必須確保在將所有可能的安全保護措施都集成於其設計中時並沒有偷工減料：因為一個錯誤可能很快就會使汽車行業的重心偏離自動駕駛車輛的發展軌道，並讓整個行業倒退好幾年。

最後，雖然自動駕駛目前來看仍然還有一段很長的路要走，但相信這個時代一定會到來。

本文為《電子工程專輯》原創，版權所有，謝絕轉載

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