自動駕駛受追捧，軟體服務商的服務商在做什麼？

* Embedded Coder 產品系列開發總監林曉滄博士

自動駕駛技術落地需要各個環節的配合推進，包括軟體所代表的「大腦」，雷達、攝像頭等感測器代表的「四肢」，以及高精地圖等產業鏈條各個因素，而要完成這些因素的組裝與融合，也需要一個適用性強且高效的軟體工具供應商，MathWorks 便是這樣的角色代表。

MathWorks Embedded Coder 產品系列開發總監林曉滄博士形容，如果自動駕駛產業是一幅油畫，MathWorks 便是畫筆、畫紙與繪畫方法的提供者，每家公司在此發揮自身靈感充分創作，最終完成各自的自動駕駛產品。

據雷鋒網了解，作為一家技術計算和基於模型設計的軟體開發與供應商，MathWorks 在 2017 的銷售額已經達到 10 億美元，其中汽車與航空構成了其兩大最主要收入來源，其它服務領域還包括通信與半導體、教育、金融、能源、工業自動化、醫療儀器等。MathWorks 在全球的 4500 名員工中，技術開發人員佔半數以上，其推出的 MATLAB 和 Simulink 也已成為許多工程項目和科學研究的基本工具。

MATLAB 按照工業應用順序將各種相關功能整合，形成一套完整的流程工具，並在過去 30 年中，於基礎數學運算之外，積累了大量工業應用相關的工具箱， 包括數據分析、通信和信號處理、複雜控制系統、代碼生成、金融學、生物信息學等多個領域，成為了通信信號處理和控制演算法開發的通用平台之一。

大數據和深度學習應用興起後，MATLAB 又推出了統計與機器學習工具箱、神經網路工具箱、資料庫工具箱等在內的各種大數據分析和人工智慧相關的新功能。

它為各個領域的演算法研發人員和科學家提供一套極簡的 API，幫助其高效部署相關應用，並在深度學習方面，推出了 GPU 代碼生成，把演算法壓縮到實際應用中，可在晶元上直接執行。2014 年，大陸集團在一款攝像頭研發中，便開始使用 MATLAB 來進行道路環境自動化標註，以提高攝像頭的機器學習效率。

2017 年，MathWorks 推出了一套自動駕駛工具箱（ADST），以幫助自動駕駛以及主動安全系統設計開發人員，快速完成感知演算法的設計與驗證。

這套自動駕駛工具箱的應用主要包括三方面：

?測試與驗證，包括真實值標籤與場景生成；

?演算法開發，包括感測器融合與目標跟蹤，視覺系統設計；

?可視化，包括鳥瞰圖、雷達點雲。

在具體功能實現上，以自動駕駛模擬引擎為例，以往工程師要完成系統搭建，需要首先完成發動機、控制等各個系統的模型搭建，從底層進行各個模塊的加減乘除，再將之融合。工具箱則提供了一個完整的系統模型，用戶可直接在這一模型里進行功能「填充」，跳過底層搭建的複雜流程，快速實現工程化應用。

MathWorks 推出了名為 Vehicle Dynamics Blockset 的工具箱，其中包含了駕駛循環、傳動系統、發動機、控制器等多個應用，開發者可在此進行虛擬平台開發，產生相應道路的二維或三維信息。

MathWorks 亞太區高級項目支持總監張靈惠的總結則是：「MathWorks 把開發好的成熟模塊拿出來，工程師把不同領域的模塊直接從平台調取組成整個系統，對於技術人員來說，不懂或不熟悉領域的技術可以拿來就用，相當於從貨架上直接取做好的東西。」

從模型設計與各個層次開發的角度，這套自動駕駛工具箱適用於從 ADAS 到 L3、L4 所有自動駕駛方案開發，但隨著自動駕駛等級與系統複雜度的提高，系統集成程度及其對開發功能的要求也會不斷提高。

「就自動駕駛領域而言，每天都有新的演算法被推出，從新的演算法到新的領域，到新的晶元或新的語言，MathWorks 必須跟蹤市場進程，在平台上不斷推陳出新。」林曉滄博士表示。

同時，其表示，作為一個平台性應用， MathWorks 集合了汽車製造商、零件供應商、演算法提供商等產業界各個角色，各方在同一平台開發與交流，也可保證整個系統的吻合性。

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