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        智能科技需要軟融合

        2019-11-25 15:29:14譚晶寶
        汽車觀察 2019年10期
        關(guān)鍵詞:測(cè)試階段算力百度

        譚晶寶

        自動(dòng)駕駛的必經(jīng)之路上還有哪些不得不翻越的“火焰山”?

        進(jìn)入2019年下半年后,各大車企紛紛推出L2級(jí)自動(dòng)駕駛量產(chǎn)車型,讓自動(dòng)駕駛的落地步伐又向前跨越了一大步。然而,在實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)駕駛目標(biāo)的漫長(zhǎng)道路之上,剛剛從測(cè)試階段準(zhǔn)備邁向運(yùn)營(yíng)階段。我們應(yīng)該如何走穩(wěn)這一步,走在浪潮之巔的科技公司都有自己的見(jiàn)解,也都在自己的領(lǐng)域?yàn)橹畩^斗。

        百度:從測(cè)試到運(yùn)營(yíng)

        “從測(cè)試到運(yùn)營(yíng)是無(wú)人駕駛落地的必經(jīng)之路。”百度智能駕駛事業(yè)群組自動(dòng)駕駛技術(shù)部副總經(jīng)理陶吉介紹。北京市的自動(dòng)駕駛車輛測(cè)試年度報(bào)告顯示,在2018年有來(lái)自8家公司的54輛自動(dòng)駕駛汽車,在北京的開(kāi)放道路區(qū)域進(jìn)行了自動(dòng)駕駛測(cè)試,其中,百度的車輛數(shù)占83%,測(cè)試?yán)锍陶伎偫锍痰谋壤_(dá)到91%,并且做到零事故。

        今年,百度在北京拿到了目前國(guó)內(nèi)最高級(jí)別(T4)自動(dòng)駕駛測(cè)試牌照,意味著百度具備了可以在復(fù)雜城市道路場(chǎng)景測(cè)試的能力?!癟4意味著測(cè)試道路會(huì)進(jìn)行動(dòng)態(tài)變化,比如施工、潮汐車道、臨時(shí)紅綠燈等不斷變化的路況,在這種情況下車輛如何應(yīng)對(duì)極其重要。”陶吉解釋。除了在北京測(cè)試,百度以超過(guò)300輛自動(dòng)駕駛汽車在全國(guó)13個(gè)城市積累了超過(guò)200萬(wàn)公里的測(cè)試?yán)锍?,涵蓋了不同季節(jié)、不同道路類型以及不同交通狀況等各種數(shù)據(jù),豐富的數(shù)據(jù)成為百度自動(dòng)駕駛技術(shù)提升改進(jìn)的動(dòng)力。

        “通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的測(cè)試,我們從車輛能力的角度出發(fā)把L4級(jí)別自動(dòng)駕駛的發(fā)展歸為六個(gè)小階段、兩個(gè)大階段。”陶吉說(shuō)道。兩個(gè)大階段是測(cè)試階段和運(yùn)營(yíng)階段,涵蓋了從一輛單車的研發(fā)開(kāi)始,到把車隊(duì)商業(yè)化落地的全生命周期。其中測(cè)試階段又分為封閉道路測(cè)試、開(kāi)放道路測(cè)試、區(qū)域路網(wǎng)測(cè)試;運(yùn)營(yíng)階段劃分為小規(guī)模試運(yùn)營(yíng)、規(guī)?;囘\(yùn)營(yíng)、多城市商業(yè)化運(yùn)營(yíng)三個(gè)階段。

        據(jù)陶吉介紹,測(cè)試階段簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是通過(guò)對(duì)車輛進(jìn)行改裝,車上只搭載測(cè)試和研發(fā)人員,在限定區(qū)域進(jìn)行一些固定線路的測(cè)試,在這一階段的關(guān)注重點(diǎn)是車輛的技術(shù)指標(biāo);其核心是MPI,即每?jī)纱稳斯じ深A(yù)之間的自動(dòng)行駛里程,測(cè)試階段是車輛能力的提升階段。

        運(yùn)營(yíng)階段的變化首先體現(xiàn)在更大規(guī)模的車隊(duì),這意味著不能再使用過(guò)去的改裝車,而是需要定制化的量產(chǎn)車型來(lái)部署在區(qū)域路網(wǎng),而且會(huì)有真實(shí)的運(yùn)營(yíng)需求,行駛路徑也由固定路線變?yōu)辄c(diǎn)到點(diǎn)的自由路徑。車上除了搭載測(cè)試人員外,還會(huì)有真實(shí)需求的乘客。在這一階段,關(guān)注的重點(diǎn)是運(yùn)營(yíng)效率,每公里的成本是關(guān)鍵指標(biāo),其中包括整車成本和運(yùn)維成本。自動(dòng)駕駛車輛使用的激光雷達(dá)、計(jì)算單元的成本相比普通車輛都是成倍增加的。在運(yùn)維方面,需要技術(shù)團(tuán)隊(duì)來(lái)解決車輛出現(xiàn)的故障,現(xiàn)階段還有駕駛員的成本。系統(tǒng)越穩(wěn)定、車輛質(zhì)量越高運(yùn)維成本就會(huì)越低,未來(lái)完全無(wú)需駕駛員的時(shí)候成本還將大幅降低。當(dāng)這些條件達(dá)到以后,每天通過(guò)跑更多的里程將進(jìn)一步降低每公里的成本。

        為什么說(shuō)從測(cè)試到運(yùn)營(yíng)是L4級(jí)別自動(dòng)駕駛的必經(jīng)之路?陶吉解釋道:“運(yùn)營(yíng)將會(huì)帶給我們更加貼近真實(shí)的應(yīng)用場(chǎng)景,更大的車隊(duì)需要更高的穩(wěn)定性,同時(shí)還要搭載乘客確保舒適性。有了真實(shí)用戶以后,他們反饋的意見(jiàn)將進(jìn)一步幫助我們?nèi)鞒檀蚰ゼ夹g(shù)、打磨產(chǎn)品,推動(dòng)自動(dòng)駕駛的商業(yè)化落地?!?/p>

        要實(shí)現(xiàn)從測(cè)試到運(yùn)營(yíng)的跨越需要科技公司、政府和整車企業(yè)多方的努力。每個(gè)角色都有自己需要面臨的問(wèn)題和顧慮,科技公司想要擁有更廣泛的路網(wǎng),想要搭載真實(shí)乘客;政府會(huì)考慮上路的安全標(biāo)準(zhǔn),會(huì)不會(huì)影響道路交通?整車企業(yè)則會(huì)思考把產(chǎn)品賣給誰(shuí),研發(fā)成本誰(shuí)來(lái)分?jǐn)?,整車企業(yè)以什么樣的身份參與到未來(lái)無(wú)人駕駛的運(yùn)營(yíng)服務(wù)當(dāng)中?陶吉總結(jié)到:“測(cè)試階段可能不需要更多的合作,如果想要做到從測(cè)試到運(yùn)營(yíng)的轉(zhuǎn)變,需要科技公司、政府、整車企業(yè)做到三位一體。”

        東軟睿馳:軟件定義汽車

        在新四化的發(fā)展趨勢(shì)之下,汽車電子占整車成本的比重逐年加大。20世紀(jì)70年代,汽車電子成本占比為2%,到目前,其成本占比已經(jīng)達(dá)到了40%以上。“正是新四化的必然趨勢(shì)決定了未來(lái)一定是由軟件來(lái)定義汽車。”東軟睿馳汽車技術(shù)(上海)有限公司全球營(yíng)銷總經(jīng)理茅海燕認(rèn)為。

        茅海燕介紹,目前電動(dòng)汽車的市場(chǎng)占有率為4%左右,到2030年,電動(dòng)汽車市占率預(yù)計(jì)能達(dá)到20%以上。在智能網(wǎng)聯(lián)方面,L3級(jí)自動(dòng)駕駛車輛在2020年預(yù)計(jì)將達(dá)到10萬(wàn)輛,2030年將會(huì)快速增長(zhǎng)至1000萬(wàn)輛。L4級(jí)別以上的汽車到2030年預(yù)計(jì)將能達(dá)到500萬(wàn)輛,新四化的道路之上雖然還存在很多阻礙,但前進(jìn)的步伐只會(huì)越來(lái)越快。

        新四化的發(fā)展離不開(kāi)AI、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、V2X、VR等核心技術(shù),市場(chǎng)也越來(lái)越需要新技術(shù)的應(yīng)用,這些技術(shù)的發(fā)展需要獨(dú)立的發(fā)展空間,只有通過(guò)精心設(shè)計(jì)的軟件架構(gòu),這些技術(shù)才能得到獨(dú)立發(fā)展并加快汽車技術(shù)的迭代更新。隨著芯片產(chǎn)業(yè)鏈和傳感器的發(fā)展,未來(lái)的軟件架構(gòu)能夠充分賦能汽車技術(shù)的發(fā)展,讓OTA、平臺(tái)化開(kāi)發(fā)成為可能,不僅能讓新產(chǎn)品快速推入市場(chǎng),還能大大降低研發(fā)成本。

        “新四化發(fā)展下的另外一個(gè)趨勢(shì)是軟件與硬件的耦合將逐漸降低?!泵┖Q嗾f(shuō)。目前很多整車企業(yè)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)中,軟件工程師的比例正在飆升,整車企業(yè)正在著手開(kāi)展軟硬件分離的工作,也就是以開(kāi)放性標(biāo)準(zhǔn)化的軟件平臺(tái)應(yīng)對(duì)不同的硬件,從而使成本達(dá)到最低。以前是嵌入式軟件,每換一個(gè)硬件,軟件就需要重新開(kāi)發(fā),這讓軟件開(kāi)發(fā)的投入巨大。因此,汽車架構(gòu)正在從分布式走向集中式。過(guò)去每一項(xiàng)功能都有一個(gè)單獨(dú)的ECU控制,一輛汽車?yán)锩嬗袑⒔?00個(gè)ECU,現(xiàn)階段通過(guò)不同的域控制器實(shí)現(xiàn)復(fù)雜功能的控制,隨著技術(shù)的發(fā)展,未來(lái)各個(gè)域控制器還會(huì)進(jìn)一步融合,形成一個(gè)中心控制“大腦”,最終實(shí)現(xiàn)軟硬件之間的零耦合。

        “其實(shí)四化已經(jīng)成為必然的趨勢(shì),東軟睿馳希望可以用自己27年的經(jīng)驗(yàn)積累為四化賦能。沒(méi)有一家企業(yè)可以把所有的事情都做好,所以生態(tài)的建設(shè)尤其重要?!泵┖Q啾硎尽榱藙?chuàng)造更好的生態(tài)環(huán)境,東軟睿馳正在從多個(gè)方面努力推進(jìn):其一,通過(guò)大學(xué)培訓(xùn)合作實(shí)現(xiàn)人才的無(wú)縫銜接;其二,建立互利共贏的合作伙伴生態(tài);其三,參與國(guó)內(nèi)和國(guó)際四化標(biāo)準(zhǔn)的制定,構(gòu)建理論和實(shí)踐標(biāo)準(zhǔn);其四,通過(guò)構(gòu)建開(kāi)發(fā)者聯(lián)盟來(lái)降低開(kāi)發(fā)成本、推廣軟件產(chǎn)品,從而提升行業(yè)普及率。

        地平線:海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)

        自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù),ADAS、高級(jí)別自動(dòng)駕駛、高精地圖和定位將讓數(shù)據(jù)的產(chǎn)生呈指數(shù)增長(zhǎng)。此外,車內(nèi)的智能交互涉及視覺(jué)、語(yǔ)音的采集和分析,這些應(yīng)用都將產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)并需要在車內(nèi)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。

        “迎接海量數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的關(guān)鍵是什么?是如何實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)計(jì)算,減少反應(yīng)延遲,提高可靠性和數(shù)據(jù)隱私的安全以及數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)。如果不在邊緣進(jìn)行計(jì)算,將會(huì)讓基礎(chǔ)設(shè)施成本劇增,還將導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸成本的增加。我們通過(guò)邊緣AI計(jì)算幫助行業(yè)減少云端的壓力?!钡仄骄€副總裁、智能駕駛產(chǎn)品線總經(jīng)理張玉峰表示。

        張玉峰介紹,5G近兩年成為非?;馃岬脑掝},讓數(shù)據(jù)傳輸具備了高可靠性的保障,對(duì)V2X技術(shù)有極大的賦能,讓其更加容易落地。但5G并沒(méi)有辦法給主干網(wǎng)帶來(lái)質(zhì)的提升,目前來(lái)看,5G對(duì)數(shù)據(jù)的搬運(yùn)能力只有七八百米的距離,容易在5G基站形成一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)堰塞湖,這其實(shí)打開(kāi)了邊緣計(jì)算的商機(jī)和市場(chǎng)。

        未來(lái),每輛自動(dòng)駕駛汽車每天將產(chǎn)生600-1000TB的數(shù)據(jù),2000輛自動(dòng)駕駛汽車一天所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量就相當(dāng)于2015年整個(gè)人類文明一天的數(shù)據(jù)量。從不同級(jí)別的自動(dòng)駕駛來(lái)看,自動(dòng)駕駛每升高一級(jí)便會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)量的增加,對(duì)邊緣處理器的能力要求也就越高,要實(shí)現(xiàn)L4級(jí)自動(dòng)駕駛可能需要300多萬(wàn)億次每秒的計(jì)算能力。當(dāng)前的算力還僅僅相當(dāng)于一只老鼠大腦的能力,由于物理極限的存在,繼續(xù)靠降低體積讓算力增長(zhǎng)的方式將面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。地平線選擇通過(guò)算法和芯片架構(gòu)的協(xié)同設(shè)計(jì),讓計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的摩爾定律得以延續(xù)。通過(guò)芯片架構(gòu)、軟件系統(tǒng)和編輯工具的協(xié)同優(yōu)化,并結(jié)合場(chǎng)景優(yōu)化算法,地平線可以繼續(xù)保持每18個(gè)月讓算力翻倍的速度。

        “曾經(jīng)將能耗、性能、面積,作為評(píng)價(jià)芯片性能的核心指標(biāo),如今,AI芯片的性能需要從能源轉(zhuǎn)化為計(jì)算的效率(TOPS/Watt)、算力成本(TOPS/$)、算力利用率(Utilization Rate)、算力轉(zhuǎn)化為AI輸出的效率(AI Perf/TOPS)這四個(gè)有效算力的維度,來(lái)重新定義AI芯片的真實(shí)性能。”張玉峰說(shuō)。

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