下一代智能汽車(chē)會(huì)是什么樣的?將有哪些清晰可見(jiàn)的突破?
在聊智能汽車(chē)新技術(shù)展望之前,我們可以看看目前的現(xiàn)狀。去年開(kāi)始,汽車(chē)領(lǐng)域的熱度逐漸被新能源霸屏,智能汽車(chē)一大賣(mài)點(diǎn):自動(dòng)駕駛的熱度弱了很多,從車(chē)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(mǎn)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(lái)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(chē)輛可控?
用這三個(gè)標(biāo)尺來(lái)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(wú)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(lái)說(shuō),真諦就是方向盤(pán)剎車(chē)油門(mén)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(chē)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(mǎn)足功能安全最高等級(jí)ASIL D的要求,而ASIL D是主機(jī)廠(chǎng)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(mǎn)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(lái)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(chē)運(yùn)行一年只有一輛出錯(cuò)一次。
而目前大部分汽車(chē)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(lái)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(mǎn)足ASIL A的要求,那么就需要至少三個(gè)同類(lèi)傳感器實(shí)現(xiàn)A+A+A=C,這對(duì)于車(chē)企來(lái)說(shuō)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(mǎn)足要求的主要原因。
另一個(gè)目前自動(dòng)駕駛面臨的問(wèn)題則是整個(gè)平臺(tái)算力和能耗的瓶頸。要滿(mǎn)足自動(dòng)駕駛需要不同的傳感器來(lái)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(lèi)型的識(shí)別,這部分需要激光雷達(dá)來(lái)補(bǔ)充,同時(shí)還需要攝像頭來(lái)進(jìn)行比如交通標(biāo)識(shí)和車(chē)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(lái)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(jué)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(chē)輛周?chē)?D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(guò)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(chē)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(chē)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(chē)來(lái)說(shuō)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(mǎn)了整個(gè)后備箱。
圖片來(lái)自:https://www.wired.com/story/self-driving-cars-power-consumption-nvidia-chip/面對(duì)上面的難點(diǎn),未來(lái)的智能汽車(chē)會(huì)是什么樣?那就要看車(chē)企們是如何圍繞這些難點(diǎn)來(lái)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(kāi)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(wàn)幾十萬(wàn)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(chē)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(xiàn)機(jī)械激光雷達(dá)的5%(https://zhuanlan.zhihu.com/p/101341002)
圖片來(lái)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(chē)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(guò)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(chē)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(chē)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(guò)來(lái)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(lái)自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/99886859回到車(chē)企端,廣州車(chē)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(jiàn)到在量產(chǎn)車(chē)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(lái)展望。目前各個(gè)大廠(chǎng)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(mǎn)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(kāi)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(wàn)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(guò)多個(gè)芯片組合將達(dá)到2000Tops的算力,在滿(mǎn)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(lái)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(chē)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(lái)滿(mǎn)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(guò)減少控制器數(shù)目以及控制器之間的通訊線(xiàn)束來(lái)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(chē)成本。
那么下一代智能汽車(chē)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(mǎn)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(chē)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(guò)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(lái)得快。