随着各國(guó)政府一系列路測牌照的陸續頒發(fā)，自動駕駛技術的發(fā)展也進(jìn)入加速階段，有人甚至宣稱2019年爲自動駕駛元年。這(zhè)也吸引了越來越多半導體廠商的注意，開(kāi)始加快布局自動駕駛芯片領域。不過(guò)根據專家的評估，目前的自動駕駛技術仍處于L3-L4之間，距離實現完全的自動駕駛仍然有一段不短的距離要走。作爲該領域的技術核心之一，自動駕駛芯片也有諸多需要突破地方。
自動駕駛已達L3+水平
近日，國(guó)内首條自動駕駛商用運營線路正式落地武漢。據悉，承擔運營任務的智能(néng)公交車已經(jīng)拿到武漢市智能(néng)網聯測試牌照和商業運營牌照。這(zhè)也是全球首張自動駕駛商用牌照。與此同時，美國(guó)在自動駕駛路測推進(jìn)方面(miàn)也十分積極。加州是全球首個自主爲自動駕駛汽車制定法規的州，截至去年年底加州已爲至少60家企業頒發(fā)了自動駕駛路測牌照。
随着一系列路測牌照發(fā)放，車輛路測被實施、基礎數據被收集，自動駕駛路技術也獲得了長(cháng)足發(fā)展。根據專家的評估，目前的自動駕駛技術大約處于L3-L4（L3+）之間，也就是具有了相對(duì)較弱的“高度自動駕駛”能(néng)力，在某些特殊環境下，自動駕駛車輛可以在無需駕駛員幹預下正常行駛。
恩智浦資深副總裁兼首席技術官Lars Reger介紹：“L3+的車輛已經(jīng)可以實現在高速公路上自動駕駛的場景。從上高速起(qǐ)行車系統就可以接管，駕駛員就可以手腳放開(kāi)，讓汽車進(jìn)行自動行進(jìn)，到接近自動駕駛要下高速的時候，車輛會給駕駛員發(fā)一個通知，要求駕駛員接管回來。在未來一兩(liǎng)年裡(lǐ)，我們會看到這(zhè)樣的場景普及開(kāi)來。”
至于中國(guó)市場，業界預計自動駕駛的發(fā)展速度可以更快。Lars Reger就認爲，中國(guó)消費者對(duì)于新技術的接受程度以及社會法律環境更加适合自動駕駛技術的落地，因爲更加看好(hǎo)自動駕駛在中國(guó)的發(fā)展。長(cháng)安汽車智能(néng)化研究院副院長(cháng)何文也指出，中國(guó)的自動駕駛走的是一條基于網聯架構的路線。傳統中央雲計算要將(jiāng)大量道(dào)路數據通過(guò)網絡傳輸到雲計算中心處理後(hòu)再下發(fā)，無法做到快速及時響應。而5G的商用以及5G網絡部署的加快，將(jiāng)對(duì)于中國(guó)自動駕駛的發(fā)展起(qǐ)到促進(jìn)作用。自動駕駛車輛上的硬件設備可以适當精簡，運算通過(guò)雲端+邊緣的方式進(jìn)行。
随着自動駕駛技術的加快落地，自動駕駛市場的發(fā)展前景也被廣泛看好(hǎo)。麥肯錫預計，中國(guó)未來很可能(néng)成(chéng)爲全球最大的自動駕駛市場。到2030年，自動駕駛汽車總銷售額將(jiāng)達到約2300億美元，到2040年將(jiāng)達到約3600億美元。
多方積極布局芯片産業
芯片是自動駕駛技術得以實現的關鍵部件之一。在巨大市場前景的吸引下，有越來越多廠商加快了在這(zhè)一領域的發(fā)展布局，其中不僅包括傳統的汽車半導體廠商，也包括以往聚焦于消費電子與計算機等領域的芯片巨頭。 此外，一些擁有強大算力的科技公司也在觊觎這(zhè)一市場。
恩智浦、瑞薩、TI等均是傳統的汽車電子巨頭。這(zhè)些公司在推進(jìn)自動駕駛芯片方面(miàn)具有傳統優勢。這(zhè)些廠商基本沿着逐步升級ADAS（高級駕駛輔助系統）處理芯片至高級自動駕駛級别的路徑加以推進(jìn)。比如恩智浦發(fā)布了S32 ADAS産品系列，瑞薩開(kāi)發(fā)了R-Car系列，德州儀器有基于DSP的解決方案TDA2x SoC等。恩智浦半導體總裁Kurt Sievers在接受記者采訪時就表示，他們對(duì)汽車行業的電子化包括自動駕駛領域非常看好(hǎo)，這(zhè)是未來市場的長(cháng)期增長(cháng)機會。汽車的電子化（包括自動駕駛），將(jiāng)爲汽車行業帶來根本性的改變。這(zhè)種(zhǒng)轉變將(jiāng)在未來多年時間裡(lǐ)持續下去，半導體行業也將(jiāng)受益于汽車行業的這(zhè)一發(fā)展趨勢。
傳統消費電子、計算領域的芯片巨頭，目前也在積極投入自動駕駛領域。10月初，ARM公司在其年度技術大會上宣布，成(chéng)立自動車輛計算聯盟，成(chéng)員包括通用汽車、英偉達、電裝、豐田、博世、恩智浦等業界大廠。這(zhè)是ARM公司進(jìn)軍車用半導體市場的最新舉措。在2018年9月ARM推出了首款面(miàn)向(xiàng)車用領域的芯片Cortex-A76AE，2018年12月又推出簡化版Cortex-A65AE。ARM希望發(fā)揮其在智能(néng)手機和物聯網領域的低功耗優勢切入車用市場，降低功耗并保證性能(néng)和安全性。
英特爾、英偉達、高通等公司也是動作頻頻。英特爾此前通過(guò)高達百億美元收購以色列Mobileye公司，整合EyeQ系列芯片成(chéng)爲全球主要的自動駕駛視覺傳感芯片廠商。英偉達先後(hòu)推出自動駕駛平台Drive PX系列和Xavier系列，成(chéng)爲自動駕駛AI平台的主流計算解決方案。
此外，一些擁有強算力的技術公司，如谷歌、百度、特斯拉等也積極跨界到自動駕駛芯片領域。Waymo是谷歌自動駕駛研究領域的主要公司，谷歌亦基于其TPU打造深度機器學(xué)習平台，用于自動駕駛領域。百度開(kāi)發(fā)了“昆侖”AI芯片，适配自動駕駛的Apollo系統。特斯拉則是既做整車也自研自動駕駛芯片。今年4月特斯拉發(fā)布了旗下首款自動駕駛芯片FSD。
總之，目前的自動駕駛芯片領域正處于群雄混戰局面(miàn)，傳統汽車電子大廠、消費及計算領域芯片巨頭、擁有強算力的技術公司等不同勢力均在争奪這(zhè)一領域的主導權，未來的發(fā)展前景值得關注。
感測與決策兩(liǎng)大關鍵技術仍需突破
盡管各方紛紛看好(hǎo)，但是自動駕駛距離L4、L5級别，即實現完全自動駕駛，仍有非常長(cháng)的路程要走。而自動駕駛芯片也有大量需要突破的技術。
根據市場研究人員盛陵海的介紹，自動駕駛系統主要包括前端與後(hòu)端兩(liǎng)個部分：前端爲感知端，包括攝像頭、毫米波雷達等，主要進(jìn)行數據采集，市場上以被英特爾并購的Mobileye公司提供的解決方案爲主。後(hòu)端爲主控平台，主要執行數據處理、深度學(xué)習等功能(néng)。英偉達基于GPU開(kāi)發(fā)的Drive PX 2平台有着較多應用。
但是，自動駕駛芯片的開(kāi)發(fā)并不容易，需要建立在大量數據積累與算法開(kāi)發(fā)的基礎之上，這(zhè)是一個長(cháng)期的過(guò)程，也是爲什麼(me)自動駕駛公司需要進(jìn)行大量路測的原因之一。未來自動駕駛芯片的發(fā)展也需要在這(zhè)兩(liǎng)個方向(xiàng)上進(jìn)一步實現突破。
Lars便指出，目前攝像頭在雨雪等惡劣天氣的能(néng)見度仍然較低，毫米波雷達穿透能(néng)力仍有不足。多種(zhǒng)感知設備組合或將(jiāng)成(chéng)爲最優的解決方案，彌補了相互之間的不足。但是如何壓縮成(chéng)本又是一個難點。
此外，在現實生活中，路況千變萬化非常複雜，安全是非常重要的因素。除了海量的數據收集，後(hòu)台的分析與決策也非常重要。如果想要在非高速路面(miàn)或者特殊環境下保持高精度自動駕駛，還(hái)需要AI在自動駕駛領域的進(jìn)一步發(fā)展與應用。這(zhè)些都(dōu)需要人工智能(néng)與安全芯片的進(jìn)一步發(fā)展。