車東西（公眾號：chedongxi）
文 | 六毛
周六，智能汽車領(lǐng)域的盛會——第三屆全球智能汽車前沿峰會（GIV2020）在廣州召開。車東西作為特別報(bào)道媒體，受邀參與本次大會報(bào)道。
大會舉行的當(dāng)天下午，地平線副總裁、智能駕駛產(chǎn)品線總經(jīng)理張玉峰，滴滴出行人工智能實(shí)驗(yàn)室智能控制首席科學(xué)家唐劍，小馬智行（廣州）總經(jīng)理莫璐怡，華為智能汽車解決方案BU MDC營銷總監(jiān)汪意革等業(yè)界嘉賓共同出席了“智能汽車技術(shù)突破與產(chǎn)品創(chuàng)新”主題峰會，圍繞智能汽車產(chǎn)業(yè)化發(fā)表演講，干貨十足。
在張玉峰看來，傳統(tǒng)摩爾定律已無法支撐AI對于算力的要求，需要針對AI芯片的“新”摩爾定律。唐劍表示，滴滴認(rèn)為“融合”是實(shí)現(xiàn)和驅(qū)動汽車智能化的一個(gè)關(guān)鍵，他也在演講中對滴滴在汽車智能化方面所做的工作進(jìn)行了分享。
汪意革分享了華為在如何推動智能駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展這一問題上思考。如何讓智能駕駛產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)最終量產(chǎn)？針對該問題，華為的答案是實(shí)現(xiàn)平臺化，并堅(jiān)持開放性。
一、地平線：計(jì)算平臺是實(shí)現(xiàn)自動駕駛規(guī)模量產(chǎn)的關(guān)鍵
作為第一個(gè)演講嘉賓，地平線副總裁、智能駕駛產(chǎn)品線總經(jīng)理張玉峰分享了關(guān)于國產(chǎn)AI芯片如何加速賦能自動駕駛的一些思考。
在智能駕駛和自動駕駛領(lǐng)域，中國市場扮演的角色日益重要。智能駕駛方面，中國有望成為全球第一的ADAS市場；自動駕駛方面，地平線預(yù)計(jì)中國將會在2030年成為全球最大的自動駕駛市場。
智能駕駛與自動駕駛背后，計(jì)算本身、計(jì)算平臺及軟硬件開發(fā)所占的權(quán)重很高，同時(shí)對于能力的要求也是最高的。
在這一方面張玉峰表示，從行業(yè)發(fā)展趨勢看，自動駕駛的成本正從硬件占比達(dá)到90%，向軟硬件基本五五分成的方向發(fā)展。特斯拉的FSD（Full Self Driving）、Autopilot3.0系統(tǒng)的高額售價(jià)即是一個(gè)證明。
計(jì)算平臺是實(shí)現(xiàn)自動駕駛規(guī)模量產(chǎn)的關(guān)鍵，只有計(jì)算和計(jì)算平臺標(biāo)準(zhǔn)化，才能讓自動駕駛實(shí)現(xiàn)真正的量產(chǎn)。
此外，從電子電氣架構(gòu)看，從分布式架構(gòu)向域架構(gòu)、最終向中央計(jì)算架構(gòu)發(fā)展是必然趨勢。特斯拉目前在中央計(jì)算架構(gòu)上發(fā)展較快，也證明了這一方式的可行性。
▲特斯拉采用一步到位的車載中央計(jì)算平臺
從終局看，對于軟件定義汽車來說，就是要軟硬件解耦。包括計(jì)算平臺在內(nèi)的硬件，需要算力超配，但從時(shí)間看大概會在三年甚至更長時(shí)間才會更新一次。和硬件不同，上面的軟件將實(shí)現(xiàn)全生命周期的高頻次的更新，并由此給主機(jī)廠和相應(yīng)產(chǎn)業(yè)鏈玩家?guī)硇碌挠Ｊ健?/p>
在AI計(jì)算部分，地平線預(yù)計(jì)將會在智能座艙和智能駕駛方面形成一個(gè)統(tǒng)一的計(jì)算平臺，來完成AI計(jì)算本身對于智能座艙和自動駕駛的支持。
發(fā)展過程中，計(jì)算本身將面臨一些挑戰(zhàn)，原因即在于不同級別的自動駕駛針對算力的要求可能會是數(shù)量級的提升。
張玉峰表示，傳統(tǒng)CPU的發(fā)展一直遵循摩爾定律，但現(xiàn)在摩爾定律已經(jīng)無法支撐AI對于算力的要求。對此，地平線提出了針對AI芯片的“新”摩爾定律?！靶隆蹦柖梢笤跐M足高精度低延遲的條件下，更關(guān)注AI芯片真是性能的全面優(yōu)化，單位成本下的峰值算力，編譯器、架構(gòu)和Runtime優(yōu)化以及適應(yīng)場景的算法優(yōu)化及演進(jìn)。
▲AI芯片的“新”摩爾定律
那么，涉及到汽車，車規(guī)級芯片的難度又在哪里？
在張玉峰看來，車規(guī)級芯片的難度包括產(chǎn)品開發(fā)周期長、難度大，從設(shè)計(jì)、驗(yàn)證到導(dǎo)入具體車型每個(gè)環(huán)節(jié)都需要較長的時(shí)間。在這一方面，2018年地平線的AI芯片已賦能美國自動駕駛車隊(duì)，實(shí)現(xiàn)環(huán)視的視覺感知。2019年，地平線推出車規(guī)級AI芯片，到今年3月份這款芯片已經(jīng)正式實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。
面向前視ADAS市場，地平線推出的基于征程二代芯片（Journey 2）的單目解決方案，可以在低于100毫秒的延遲下有效感知車輛、行人、車道線、交通標(biāo)識、紅綠燈等多種目標(biāo)。據(jù)張玉峰介紹，目前該芯片已經(jīng)與國內(nèi)一個(gè)主機(jī)廠配合量產(chǎn)落地，另外年底前還將有一個(gè)車型推出。
Matrix自動駕駛計(jì)算平臺可賦能無人出租車和無人物流場景。芯片本身的通用性讓地平線可以以眾包的方式完成基于視覺的高精地圖的建圖、定位、更新，此外也具備處理激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的能力。
聚焦于車內(nèi)，征程二代芯片可以同時(shí)接入針對駕駛員和針對乘客的兩路攝像頭。今年年初，地平線的多模交互方案是在長安UNI-T車型上完成了落地量產(chǎn)。
演講最后，張玉峰還針對“主機(jī)廠如何抗衡特斯拉，贏得軟件定義汽車時(shí)代的淘汰賽”這一問題給出了一個(gè)解決方案。在地平線看來，要做到這一點(diǎn)主機(jī)廠與有軟件能力的芯片公司進(jìn)行整體戰(zhàn)略合作是必由之路。
▲寶馬、戴姆勒分別與英特爾和英偉達(dá)展開了合作
二、滴滴：融合是實(shí)現(xiàn)和驅(qū)動汽車智能化的一個(gè)關(guān)鍵
本次主題峰會上，滴滴出行人工智能實(shí)驗(yàn)室智能控制首席科學(xué)家唐劍對滴滴在汽車智能化方面開展的工作做了分享。
首先，唐劍表示，在滴滴看來融合是實(shí)現(xiàn)和驅(qū)動汽車智能化的一個(gè)關(guān)鍵。把交通和出行做好，最重要的是實(shí)現(xiàn)人、車、路的深度融合，具體來講即實(shí)現(xiàn)底層的智能交通基礎(chǔ)設(shè)施、中間層的智能交通工具以及最上層的共享出行深度融合。
唐劍進(jìn)而從視覺融合、端云融合、車路融合三個(gè)方面，概括了滴滴在實(shí)現(xiàn)人車路全方位和多層次融合上的一些積累與成果。
首先，視覺融合方面，滴滴計(jì)劃到今年年底為100萬輛滴滴網(wǎng)約車配備桔視車載設(shè)備。
桔視車載設(shè)備結(jié)合深度學(xué)習(xí)，特別是計(jì)算機(jī)視覺方面的算法，將可實(shí)現(xiàn)疲勞預(yù)警、分心檢測、不良駕駛行為檢測功能。
滴滴還聯(lián)合合作伙伴拓展了駕駛員行為識別（DMS）的基礎(chǔ)能力，打造出智能座艙系統(tǒng)，希望未來可以全面賦能乘用車以及商用車。唐劍表示，這款智能座艙系統(tǒng)除駕駛員行為識別（DMS）能力外，也支持人臉識別、手勢識別、情緒識別等功能。
在ADAS領(lǐng)域，滴滴研發(fā)了后裝ADAS系統(tǒng)。該系統(tǒng)支持前向碰撞預(yù)警（FCW）、車道偏離預(yù)警（LDW）、前向車距監(jiān)測（FDM）、低速防碰撞預(yù)警（UFCW）和行人碰撞預(yù)警（PCW）等功能。目前部分功能已經(jīng)在桔視車載設(shè)備上上線。
除此之外，滴滴還實(shí)現(xiàn)了駕駛員行為識別（DMS）和ADAS系統(tǒng)的聯(lián)動，從而使實(shí)時(shí)、動態(tài)調(diào)整ADAS檢測靈敏度以及DMS的預(yù)警頻率成為可能。
端云融合方面，端指的是車端傳感器采集的數(shù)據(jù)，云指的是滴滴完成派單和路徑規(guī)劃的出行平臺。端云融合本質(zhì)上是多元多維度數(shù)據(jù)的一種融合。
▲端云融合本質(zhì)上是多元多維度數(shù)據(jù)的融合
唐劍表示，滴滴通過基于車端的多元的傳感器采集到的數(shù)據(jù)，可構(gòu)建數(shù)據(jù)處理的閉環(huán)。同時(shí)基于出行平臺，可以對交通安全隱患進(jìn)行分析，產(chǎn)生駕駛安全報(bào)告，評估基于歷史的事故的數(shù)據(jù)，評估道路風(fēng)險(xiǎn)，從而全方位實(shí)現(xiàn)“行前預(yù)警，行中的識別和干預(yù)，以及行后的教育和治理”。
車路融合方面，一個(gè)典型案例就是車路協(xié)同系統(tǒng)。其中融合也包括了兩個(gè)方面，其一是融合來自攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等不同傳感器的感知數(shù)據(jù)，其二是路端數(shù)據(jù)和車端數(shù)據(jù)的融合。
三、華為：用平臺化模式促進(jìn)智能駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展
華為智能汽車解決方案BU MDC營銷總監(jiān)汪意革，分享了華為對于如何推動智能駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展這一問題的思考。
汪意革首先提到了智能手機(jī)，在他看來與智能手機(jī)一樣，汽車也是由用戶的需求所定義。智能化是一個(gè)趨勢，汽車將成為人類社會新的智能移動終端。
華為把智能駕駛產(chǎn)業(yè)分成三大主要場景，分別是作業(yè)車、商用車和乘用車。
其中作業(yè)車的場景、道路、線路都相對簡單，路況處于可控狀態(tài)，車輛速度較低，車輛本身更多是作為一種生產(chǎn)工具。商用車的應(yīng)用場景、道路、線路相對固定，路況也是處于可控狀態(tài)，車輛同樣屬于生產(chǎn)工具。乘用車的情況則完全是另一種情況，行駛場景復(fù)雜、豐富，路況、速度可變性很高，而且對安全尤為重視，同時(shí)用戶更加追求體驗(yàn)。
不同場景下產(chǎn)生的不同需求，使得智能駕駛產(chǎn)業(yè)面臨多個(gè)維度的影響。進(jìn)而，不同場景下的智能駕駛也將產(chǎn)生兩種不同的發(fā)展路徑。其中，商用車和作業(yè)車屬于跨越式的發(fā)展場景，乘用車將會是漸進(jìn)式的發(fā)展路徑。
▲影響智能駕駛產(chǎn)業(yè)的七維函數(shù)
在華為看來，當(dāng)前，汽車工業(yè)仍然是一個(gè)規(guī)模工業(yè)，規(guī)?；慨a(chǎn)是汽車工業(yè)發(fā)展的一個(gè)前提條件，其中平臺化是汽車產(chǎn)業(yè)的傳統(tǒng)優(yōu)良基因之一。
對于智能駕駛來說，當(dāng)前L1-L2的主流架構(gòu)ADAS向上演進(jìn)已遇到“瓶頸”，無法平滑演進(jìn)。未來的計(jì)算架構(gòu)將走向集中式。通過集中式計(jì)算架構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)功能的持續(xù)優(yōu)化和疊加，通過OTA升級的方式給用戶帶來更多體驗(yàn)。
同時(shí)，根據(jù)汽車工業(yè)的發(fā)展規(guī)律，越是復(fù)雜的系統(tǒng)就越是需要平臺化。平臺化一是可以達(dá)到攤薄成本的目的，二是可以生產(chǎn)出質(zhì)量與可靠性均達(dá)到一致性的平臺化產(chǎn)品。
基于上述考量，華為認(rèn)為在計(jì)算平臺上也應(yīng)當(dāng)沿用汽車產(chǎn)業(yè)“平臺化”這一優(yōu)良基因。汪意革在演講中表示，對于產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)業(yè)鏈玩家而言，平臺化也可以帶來好處。
對于主機(jī)廠來說，平臺化一方面可以帶給主機(jī)廠更多靈活選擇與更大的創(chuàng)新空間。另一方面，主機(jī)廠具備決策規(guī)劃控制能力，才能在未來的軟件定義汽車的個(gè)性化體驗(yàn)中獲得勝利。平臺化可以在一定程度將主機(jī)廠從“感知”任務(wù)中解放出來，將更多精力投入到積累規(guī)控能力方面。
▲智能駕駛發(fā)展需借用平臺化思維
站在智能駕駛的角度，還可以借鑒汽車工業(yè)專業(yè)化分工的模式去推進(jìn)智能駕駛發(fā)展。
隨著未來業(yè)界精細(xì)化分工的實(shí)現(xiàn)，將會出現(xiàn)一批聚焦做好各種算法的專業(yè)公司。同時(shí)標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)現(xiàn)后，環(huán)境感知算法也將吸引多媒體公司實(shí)驗(yàn)室以及決策規(guī)劃實(shí)驗(yàn)室參與，從而使相關(guān)產(chǎn)業(yè)生態(tài)進(jìn)一步擴(kuò)大。
整體來看，平臺只有開放才會具有生命力，平臺化加上開放性構(gòu)成未來智能駕駛產(chǎn)業(yè)走向量產(chǎn)這一終極目標(biāo)的關(guān)鍵。
▲平臺化+開放性是智能駕駛產(chǎn)業(yè)走向量產(chǎn)的關(guān)鍵
就華為而言，華為聚焦于智能駕駛計(jì)算平臺，目標(biāo)是通過與上下游的執(zhí)行器、傳感器和應(yīng)用算法合作伙伴合作，共同打造面向不同應(yīng)用場景的、個(gè)性化的智能駕駛應(yīng)用；與此同時(shí)，也通過產(chǎn)業(yè)鏈的精細(xì)化分工，讓主機(jī)廠擁有一定的技術(shù)可控性，在決策規(guī)控方面積累起更多競爭能力。
演講最后，汪意革還透露了一個(gè)重要消息——華為將在9月份北京車展期間發(fā)布MDC全新一代產(chǎn)品。
四、小馬智行：無人化、規(guī)?；瘺Q定了自動駕駛的門檻
智能和電動汽車將會成為汽車未來的一種形態(tài)，已經(jīng)成為一種行業(yè)共識。那么回到初衷，小馬智行又想要追求什么樣的汽車智能呢？
對此，小馬智行（廣州）總經(jīng)理莫璐怡表示，從自動駕駛系統(tǒng)賦能汽車智能的角度看，自動駕駛系統(tǒng)其實(shí)賦予了汽車眼睛、手腳以及大腦的功能。
硬件層面，傳感器是汽車的眼睛。手腳是說要求自動駕駛系統(tǒng)有能力精確地控制車輛的油門、剎車及轉(zhuǎn)向，要做到這一點(diǎn)除掌握核心的線控技術(shù)外，也需要了解如何調(diào)整優(yōu)化整個(gè)控制的算法。大腦指的是強(qiáng)大的計(jì)算單元或者計(jì)算平臺。
軟件層面，眼睛更多指代感知模塊，手腳更多指代決策規(guī)劃模塊。就大腦而言，莫璐怡表示小馬智行從成立至今就開始一直使用的一套全自研的自動駕駛底層架構(gòu)和操作平臺PonyBrain就是其中之一。
換句話說，在小馬智行看來，只有把所有的軟硬件系統(tǒng)統(tǒng)一得去看待，全局優(yōu)化，才能實(shí)現(xiàn)更加強(qiáng)大的自動駕駛系統(tǒng)。
有了自動駕駛系統(tǒng)，汽車有了實(shí)現(xiàn)智能化的基礎(chǔ)。下一步，自動駕駛系統(tǒng)還需要不斷“學(xué)習(xí)和自我成長”，那么系統(tǒng)如何做到這一點(diǎn)？
莫璐怡在給出解決答案前，先拋出了一個(gè)觀點(diǎn)，即自動駕駛是一個(gè)基于實(shí)踐和大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新性問題。這里的實(shí)踐就是指真實(shí)的道路測試。
莫璐怡分享了一個(gè)關(guān)于雨天和水花處理的故事，用以說明為什么實(shí)踐和大數(shù)據(jù)對于自動駕駛來說是重要的。
據(jù)介紹，2017年底小馬智行正式落戶廣州前，其整個(gè)自動駕駛系統(tǒng)對雨天和水花處理能力是比較一般的，原因在于加州常年陽光明媚，沒有太多雨天和水花的情景積累。
來到廣州之后，前500天的運(yùn)營時(shí)間里小馬智行就經(jīng)歷了209個(gè)雨天，并且常常是大雨或者雷暴雨，這讓小馬智行的自動駕駛系統(tǒng)處理雨天情景的能力得到了提升。
一個(gè)視頻片段顯示，經(jīng)過數(shù)據(jù)積累和訓(xùn)練后的自動駕駛汽車甚至可以超越一旁由人類駕駛的車輛，獲得一個(gè)比人類更清晰的對世界的認(rèn)知。
▲雨天場景下的系統(tǒng)處理視圖
那么回到最初的問題，小馬智行到底追求怎樣的汽車智能？對此莫璐怡表示，小馬智行自己的希望是將自動駕駛系統(tǒng)打造成一個(gè)虛擬司機(jī)（virtual driver）。這個(gè)虛擬司機(jī)可以像人類司機(jī)一樣，hold不同車型（在不同的車輛平臺上部署）和不同的道路。
最后，談及整個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，莫璐怡強(qiáng)調(diào)汽車智能化的發(fā)展一定不是單打獨(dú)斗的事情，未來必然會是一個(gè)開放的合作的生態(tài)。
“我們不停的在推進(jìn)跟國內(nèi)外頂級車廠深度的合作，我們相信我們的自動駕駛系統(tǒng)就像一個(gè)汽車的大腦一樣，而我們需要一個(gè)強(qiáng)壯的身體，有百年沉淀的汽車行業(yè)正是一個(gè)強(qiáng)壯身體最好的基礎(chǔ)。同時(shí)我們相信，自動駕駛是一個(gè)以技術(shù)主導(dǎo)的硬科技，無人化和規(guī)?；瘺Q定了自動駕駛的高門檻，而安全則是自動駕駛抱有的底線?！蹦粹谘葜v中說道。
