自20世紀(jì)中期以來,汽車技術(shù)經(jīng)歷了幾十年的緩慢發(fā)展,在過去的30到40年里,汽車制造的方式也沒有發(fā)生太大的變化。但這樣的情況正在發(fā)生根本性變化——尤其是在即將過去的2018年,這種變化非常迅速。
但技術(shù)積極導(dǎo)入的背后,消費(fèi)者是否接受?這將直接影響供需之間的關(guān)系。
最近一項(xiàng)面向全球幾大國家的調(diào)查結(jié)果顯示,在回應(yīng)“自動(dòng)駕駛是一項(xiàng)明智的技術(shù)進(jìn)步”這一說法時(shí),53%的德國人和50%的美國人表示同意,而在中國,則有高達(dá)89%的人同意這一進(jìn)展。
還有一個(gè)不可避免地與自動(dòng)駕駛汽車有關(guān)的恐懼問題。在德國,62%的人認(rèn)為“自動(dòng)駕駛讓我有些害怕”。在美國,77%的人表示有恐懼。而在中國,可能感到會受驚嚇的人數(shù)只有28%。
至于這項(xiàng)技術(shù)將發(fā)揮多大的作用,57%的德國人認(rèn)為“我不相信它會可靠地發(fā)揮作用”。在美國,77%的人感到害怕是因?yàn)樗麄冋J(rèn)為這種方法行不通。同樣,中國人則更加樂觀,有40%的人關(guān)心可靠的運(yùn)營。
在美國,公眾接觸自動(dòng)駕駛汽車的幾率最高,但似乎并沒有讓事情變得更好,或許像Uber發(fā)生的不幸事故這樣的事情讓人們更加猶豫。
2013年的一項(xiàng)調(diào)查顯示,66%的美國人同意“自動(dòng)駕駛有點(diǎn)讓我害怕”的說法,比2018年的數(shù)字反而低了11個(gè)百分點(diǎn)。至于“我不相信它會可靠地發(fā)揮作用”,2013年只有50%的人同意這一說法,而最新調(diào)查則高達(dá)77%。
與此同時(shí),在中國,2013年至2018年間人們對自動(dòng)駕駛的態(tài)度出現(xiàn)了積極的變化。在這五年里,“明智的技術(shù)進(jìn)步”增加了10個(gè)百分點(diǎn);稱自己有些害怕的人減少了24個(gè)百分點(diǎn)。
自動(dòng)駕駛在中國可能會比其他國家更早更快大規(guī)模普及,至少從調(diào)查對比結(jié)果來看,應(yīng)該不會有什么意外。所有,我們也有理由相信,2019年智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域的更多變化,將來自中國市場。
域控制器
從L2級到L3級的演進(jìn),也是從傳統(tǒng)的ADAS功能向場景化自動(dòng)駕駛的進(jìn)化。此外,更多傳感器的融合,則更加突出域控制器的作用。
一直以來,多傳感器融合是自動(dòng)駕駛落地的必備條件之一,目前的L1和不變道L2自動(dòng)駕駛是單個(gè)攝像頭和雷達(dá)之間的融合,是目標(biāo)層的融合;而可變道L2和L3級自動(dòng)駕駛需要數(shù)據(jù)層的融合;到L4/L5階段,還需要傳感器數(shù)據(jù)和高精度地圖數(shù)據(jù)的融合。
域控制器因?yàn)橛袕?qiáng)大的硬件計(jì)算能力與豐富的軟件接口支持,使得更多核心功能模塊集中于域控制器內(nèi),系統(tǒng)功能集成度大大提高,這樣對于功能的感知與執(zhí)行的硬件要求降低。
加之?dāng)?shù)據(jù)交互的接口標(biāo)準(zhǔn)化/網(wǎng)絡(luò)化,會讓這些零部件變成標(biāo)準(zhǔn)零件,從而降低這部分零部件開發(fā)/制造成本。簡而言之,外圍零件只關(guān)注本身基本功能,而中央(域)控制器關(guān)注系統(tǒng)級功能實(shí)現(xiàn)。
在傳統(tǒng)的ADAS功能時(shí)代,原有的一個(gè)功能對應(yīng)一個(gè)ECU的分布式計(jì)算架構(gòu)已經(jīng)無法適應(yīng)需求——比如攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)乃至GPS和輪速傳感器的數(shù)據(jù)都要在一個(gè)計(jì)算中心內(nèi)進(jìn)行處理以保證輸出結(jié)果的對整車自動(dòng)駕駛最優(yōu)。
這意味著需要有大量的運(yùn)算,這時(shí)就需要有一個(gè)域控制器。同時(shí),從ADAS級開始,傳統(tǒng)的分布式車載電子控制單元的使用正在讓位于集成的域控制器。
自動(dòng)駕駛域控制器注重的是靈活可用,滿足B端客戶需求,因此在具體的實(shí)現(xiàn)方案上,會有多種選擇。域控制器在業(yè)內(nèi)已經(jīng)形成共識,無論主機(jī)廠還是Tier1,都在發(fā)力。在下一代的車型中,或多或少都會加入一部分域控制器的概念。
毫米波雷達(dá)
毫米波雷達(dá)作為一個(gè)傳統(tǒng)的感知傳感器,在汽車智能駕駛中扮演者越來越多的重要角色。據(jù)GGAI研究院預(yù)計(jì),到2020年,全球量產(chǎn)新車將會至少有超過20%安裝毫米波雷達(dá),服務(wù)于汽車安全輔助駕駛的相關(guān)功能。
傳統(tǒng)的汽車毫米波雷達(dá)配置為1+4,1為高頻的76-81Ghz的毫米波雷達(dá),用于中遠(yuǎn)距離的ADAS功能,而4通常為24GHz的毫米波雷達(dá),用于近距離場景。
雷達(dá)的價(jià)格乘以數(shù)量,市場想象空間很大。面對巨大的市場,不僅國外的傳統(tǒng)巨頭虎視眈眈,國內(nèi)新興的雷達(dá)供應(yīng)商也摩拳擦掌,希望能在其中分一杯羹。
近年來,全球在毫米波雷達(dá)領(lǐng)域的初創(chuàng)公司都在嘗試向高分辨率的成像雷達(dá)技術(shù)方向拓展。他們希望能夠基于毫米波雷達(dá)不受天氣和光線影響的獨(dú)特優(yōu)勢,如何最大程度改善傳統(tǒng)雷達(dá)分辨率低的缺點(diǎn)。
4D(3D空間+速度)成像毫米波雷達(dá),被認(rèn)為是趨勢之一,將分辨率提升至接近激光雷達(dá)的水平,既解決對小物體的識別,以及移動(dòng)、靜止物體的跟蹤,同時(shí),毫米波雷達(dá)的穿透力(超視距能力)是對激光雷達(dá)的缺陷彌補(bǔ)。
同時(shí),4D雷達(dá)相比傳統(tǒng)雷達(dá)可以做到垂直方向的探測,并直接實(shí)時(shí)給出物體的移動(dòng)速度,而激光雷達(dá)則需要間接計(jì)算得出。
以目前三種傳感器的測距范圍來看,毫米波雷達(dá)仍然具備優(yōu)勢,這也使得在多傳感器融合的狀況下,其成為最早發(fā)現(xiàn)前方障礙物的傳感器。
此外,現(xiàn)有的24GHz,77GHz毫米波雷達(dá)仍然存在不少缺陷,比如必須在較窄的視場角提供中遠(yuǎn)距的中低分辨率,或者寬視場角的低分辨率之間選擇。這也使得下一代雷達(dá)的突破已經(jīng)成為剛需。
虛擬仿真
傳統(tǒng)汽車要走向自動(dòng)駕駛,除了各家技術(shù)方案公司的努力,包括但不限于OEM、自動(dòng)駕駛公司,還需要對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行不斷測驗(yàn),進(jìn)行對稱調(diào)試優(yōu)化。
路測無疑是最直接的方式,但由于汽車的重量以及速度,在實(shí)際場景中測試有重大的安全隱患,尤其是在技術(shù)尚未成熟之前。可是沒有實(shí)際的路測,技術(shù)的更新升級似乎難度又很大。
尤其是今年上半年,UBER的自動(dòng)駕駛車在美國亞利桑那州坦佩市的全球首例由自動(dòng)駕駛汽車釀成的死亡事故發(fā)生之后,對于自動(dòng)駕駛測試是否應(yīng)該在技術(shù)未成熟之前上路測試引發(fā)了業(yè)界的反思與討論。
在不少業(yè)內(nèi)人士看來,模擬測試是提高目前自動(dòng)駕駛技術(shù)開發(fā)速度的關(guān)鍵工具,也是驗(yàn)證產(chǎn)品和證明其安全的必要工具。按照行業(yè)普遍觀點(diǎn),車企需要100億英里的試駕數(shù)據(jù)來優(yōu)化其自動(dòng)駕駛系統(tǒng),若要達(dá)到該測試?yán)锍虜?shù),按照目前的實(shí)際路測能力計(jì)算,恐怕還需要耗費(fèi)數(shù)年才行。
根據(jù)Waymo最新發(fā)布的數(shù)據(jù),在過去幾年公司完成了25個(gè)城市,不同時(shí)間、不同氣候、不同道路的1000萬英里實(shí)際道路測試;而目前公司每天虛擬測試?yán)锍叹涂梢赃_(dá)到1000萬英里。按照計(jì)劃,到10月底,Waymo的虛擬測試?yán)锍桃呀?jīng)突破70億英里。
仿真環(huán)境有助于解決在現(xiàn)實(shí)中很少出現(xiàn)的極端情況。一些在實(shí)際路況中極少出現(xiàn)的情境,可在仿真環(huán)境中不同視角重復(fù)出現(xiàn)。
更為關(guān)鍵的是,隨著驗(yàn)證越來越多的駕駛員輔助系統(tǒng)和自動(dòng)駕駛功能的需求日益增長,可能的場景數(shù)量每天都在增加。
對于自動(dòng)駕駛來說,仿真測試將是技術(shù)驗(yàn)證、支撐系統(tǒng)培訓(xùn)、測試和驗(yàn)證的基礎(chǔ)技術(shù),尤其是基于深度機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)來說,它是“必須的”,有利于在技術(shù)部署之前帶來一些急需的驗(yàn)證和信心。
芯片大戰(zhàn)
據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,芯片在每輛汽車中的價(jià)值從2000年的250美元飆升至去年的350美元。近三年全球車用芯片市場正以超過年復(fù)合增長率30%的速度增長,2017年市場規(guī)模接近350億美元,汽車市場被認(rèn)為是半導(dǎo)體芯片市場中成長最快的應(yīng)用領(lǐng)域。
視覺處理芯片是自動(dòng)駕駛芯片陣列中重要的一環(huán),由于可以同雷達(dá)等傳感器形成互補(bǔ),基于深度學(xué)習(xí)的視覺識別處理,在道路、交通標(biāo)志、障礙物、行人等識別中重要性愈發(fā)凸顯。
因此各大廠商也都在爭相占領(lǐng)高地,NVIDIA和Mobileye目前是市場翹楚,占據(jù)了較大的份額,二者在汽車芯片領(lǐng)域,都是新生。其它傳統(tǒng)汽車芯片廠商,正在迎頭趕上。
賽靈思在加大投入,開始重視汽車市場,安霸借著原有汽車市場的一些經(jīng)驗(yàn),也在意圖更多CV市場份額。高通則在座艙及5G、V2X芯片領(lǐng)域占據(jù)優(yōu)勢。傳統(tǒng)的NXP、瑞薩、TI等在價(jià)格、功耗、量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)上,都占優(yōu)勢。
自動(dòng)駕駛視覺處理芯片的賽跑,才剛剛開始,領(lǐng)頭羊、傳統(tǒng)勢力、新入局者各自的節(jié)奏都不一樣的,但市場一致——我們目力所及的汽車,ADAS還遠(yuǎn)未普及。誰能掌握真正的話語權(quán),在于占領(lǐng)足夠大的市場,而這些故事,將會在接下來的5-10年完成。
同時(shí),與其他市場應(yīng)用相比,汽車對芯片的要求更為嚴(yán)格。目前,半導(dǎo)體行業(yè)對擴(kuò)大芯片產(chǎn)能仍持謹(jǐn)慎態(tài)度,預(yù)計(jì)未來兩年分配給汽車行業(yè)的產(chǎn)能不會有較大幅度增長,因此可能出現(xiàn)供不應(yīng)求的局面。
與此同時(shí),汽車客戶希望能夠確定芯片的潛在故障率。這就需要代工廠使用更多的檢查、測試和模擬,所有這些都需要時(shí)間并增加工藝的成本。
諸如人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)駕駛這樣的未來趨勢將在芯片制造領(lǐng)域產(chǎn)生新的贏家和輸家。“現(xiàn)在才剛剛開始上半場的比賽,那些大玩家可能會變得更大。”一位業(yè)內(nèi)人士表示。
5G+V2X
在傳統(tǒng)的2/3/4G時(shí)代,車聯(lián)網(wǎng)的概念就已經(jīng)存在,但經(jīng)過了十年,應(yīng)用最廣泛的,還是客車、貨車被強(qiáng)制安裝的行車記錄儀,車機(jī)等設(shè)備,在乘用車領(lǐng)域聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的安裝率較低,但二者都有一個(gè)共同點(diǎn):幾乎無存在感。
5G時(shí)代的到來,依靠的是更密集基站的部署,任大凱表示,5G基站的密度,將會是4G基站的2.5倍,4G基站現(xiàn)在約有200多萬個(gè),因此未來5G基站的數(shù)量,將會達(dá)到約700萬個(gè)。
完整部署后的5G基站網(wǎng),通訊速率可達(dá)GB/S級,時(shí)延可保持在10ms以下,為無人駕駛、V2X的應(yīng)用提供了技術(shù)保障。
彼時(shí),無人駕駛的端智能還受制于感知、傳感器、算力、深度學(xué)習(xí)等因素的限制,無法具備足夠的上路能力,但5G可以通過V2X,弱化對車輛端智能的要求,就能使得汽車擁有超視距的感知,信息獲取能力。
5G讓單車從環(huán)境感知進(jìn)入了共享模式,從信息論的角度,信息量的多項(xiàng)式模式增長可以讓信息不準(zhǔn)確度呈指數(shù)級下降,由此,基于5G的環(huán)境感知共享模式將會大大提高環(huán)境感知的準(zhǔn)確度,為智能駕駛分析決策提供最高質(zhì)量的參考數(shù)據(jù),給智能駕駛提供最高的穩(wěn)定性分析。
車輛編隊(duì)控制在近年來已經(jīng)成為廣受關(guān)注的一個(gè)問題,尤其在客運(yùn)、貨運(yùn)和港口物流等場景中,編隊(duì)模式下兩輛車或多輛車同向行駛,前車作為領(lǐng)航車,有人駕駛,后車為完全無人駕駛。5G在該應(yīng)用場景中,5毫秒以內(nèi)的端到端低時(shí)延以及99.999%的可靠性,是安全高效車輛編隊(duì)行駛的關(guān)鍵。
對于遠(yuǎn)程駕駛,駕駛員必須直接根據(jù)傳回的多路高清視頻進(jìn)行駕駛操作,對方向盤、剎車和油門的每一個(gè)動(dòng)作都要在10毫秒之內(nèi)完成操作,才能保證遠(yuǎn)程駕駛車輛平穩(wěn)安全高效的行駛。能支持高清視頻的及時(shí)傳入、控制信號及時(shí)傳出的通訊網(wǎng)絡(luò),唯有5G網(wǎng)絡(luò)的大帶寬、低時(shí)延才能滿足。
從各個(gè)芯片廠商的計(jì)劃可以看出,大家都瞄準(zhǔn)了5G在2019年的商用,與運(yùn)營商的計(jì)劃幾乎神同步。供應(yīng)商和運(yùn)營商誰先誰后現(xiàn)在還不確定,但相應(yīng)的產(chǎn)品和服務(wù),肯定只能在2020年后才能見到。
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原文標(biāo)題:跨過2018,智能網(wǎng)聯(lián)汽車這一年(二) | GGAI頭條
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