「L4」当 L2 用，自动驾驶供应商讲故事的新方式？
自动驾驶的实现路径有几条？业内分为两条：第一条，逐渐向上迭代，最终实现 L4 自动驾驶；第二条，一步到位，跳过 L2，直接搞 L4。 不过，迭代路线内现在又多了一种新「 玩法」：「L4」 当 L2 用，然后逐渐向上迭代。 Mobileye 是一个典型代表。 今年 9 月，Mobileye 与吉利达成合作，将把其全栈式环绕视觉解决 Mobileye SuperVision™方案用于吉利子品牌领克的全新纯电豪华轿跑概念车 ZERO concept 上。 按 Mobileye 自己说，Mobileye SuperVision™是 Mobileye 为 L4 级自动驾驶汽车（AV）开发的真冗余传感套件中的纯摄像头技术。也就是说，这是一套从「L4」 降维到 L2 使用的自动驾驶技术。 可能有的同学听着有点懵逼，不急，先来了解一下 Mobileye 怎么去做 L4 的。 一般来说，我们常见的实现自动驾驶方式是通过多传感器来实现冗余，比如我们现在看到的 Waymo，搭载了一堆摄像头、激光雷达等传感器，共同做感知识别，通过数据融合的方式提升感知的准确性。但是 Mobileye 并没有这么做，而是直接搭载了两套独立系统实现自动驾驶，一套是摄像头系统，一套是雷达与激光雷达系统，前者就是 Mobileye SuperVision™。 今年 5 月，Mobileye 公布了一段全程纪实的视频，记录了其自动驾驶汽车在耶路撒冷街道上连续行驶 160 英里（约 257 公里）期间的情景。 现在，宣称可实现 L4 的摄像头系统被用于实现可解放双手的 ADAS 功能，可以实现这么多东西： 可解放双手 的高速公路驾驶，包括变道、不同高速公路之间导航、上/下匝道以及城市道路的驾驶； 自动泊车； 防御性自动转向与刹车—基于 RSS（责任敏感安全模型）的微操控，可预防性地规避道路上危险的紧急状况，提供平稳舒适的驾乘体验； 端到端系统，包括完整 Mobileye 设计，硬件架构和实施，ECU 设计，功能堆栈，决策层和终端用户功能； 标准 ADAS 功能，包括 AEB、ACC 以及 LKA 等。 这里面透露了两个信息点： 1、此次与吉利的合作不同于以往，此前 Mobileye 更多的是一个 Tier 2 角色，为 Tier1 和主机厂提供 EyeQ 芯片以及相关产品，这次是 Mobileye 首次以 ADAS 系统供应商 的角色出现； 2、这套系统针对的不只是当下的 L2/L2+，想 实现类 L3 甚至是 L3 的功能。 嗯，从面上来看，似乎这真的是一次降维打击。 为什么要这么宣传？ 这是 Mobileye 今年在 CES 上放的一张自动驾驶落地路线图： Mobileye 的思路是双线并行，一条线针对辅助驾驶（L1、L2/L2++），另外一条针对高级别自动驾驶。 那么 L3 呢？被放在了 2025 年。而更早的 2022 年，Mobileye 计划实现 L4/L5 的出行服务部署。也就是说，Mobileye 希望在实现 L4 之后，降维来实现 L3。 现在来看，Mobileye 调整了自己的战略，提前将「L4」 降维。 顺着刚刚的思路往下想，提前将「L4」 降维。意味着，MobileyeL4 的研发进度和落地速度可能并不理想，Robotaxi 很有可能会延期。 一方面是落地遥遥无期的 L4，一方面是商业化的应用需求，这些促使 Mobileye 做了这样的决定。 说白了， 这是技术和商业化上的一种平衡。 不过是供应商的话术罢了 话再说回来，L4 当 L2 … 继续阅读
车企需不需要自研芯片？
车企到底需不需要自研芯片？这是一个非常值得讨论的话题。 在最近这段时间里，我们其实看过了不少宣布要自研芯片的新闻亦或者是传闻，似乎自研芯片又要成为新的热潮。 但是，车企，真的需要去自研芯片吗？这是这篇文章想要讨论的问题。 先从自研芯片的好处讲起。 打破垄断封锁 在半导体领域，美国处于绝对是霸主地位，也正是因为美国的制裁，华为发布的 Mate 40 系列手机，成为麒麟芯片的「 绝唱」。 在中国信息化百人会 2020 上，华为消费者业务 CEO 余承东坦言：「 互联网时代，中国终端产业的核心技术和美国差距很大。」 在芯片、核心器件领域同样如是。 如果说这件事给中国最大的启示是什么， 那应该就是要打造我们自己的「 芯」 生态。 放在汽车领域，未来对于算力的要求只会越来越高，息息相关的芯片需求不会低。 软件定义汽车已经成为共识，现在电子电气架构已经在向域集中式架构走（特斯拉更快一步，已经完成了跨域融合），未来，会实现最终一个中央域控制器的架构模式，在这个过程中，随着信息的处理被集中化，对于算力的要求也会越来越高，此外，越来越高阶的自动驾驶实现也需要高算力去支撑。 虽然，我们可以选择采用国外芯片厂商的现成产品，但还是有被国外卡脖子的风险。刚刚说的华为就是一个非常典型的例子， 自研芯片是关系到国家产业安全的重大战略项目。 定制化需求 再者，芯片本身就是一个极其暴利的行业。就拿汽车半导体供应商恩智浦为例，第三季度 GAAP 毛利率达到 48.1％，这个数字让这些吭哧吭哧搞汽车的人羡慕不已。如果能把这一块把握在自己手上，对于车厂们来说，可以增加对于成本的控制。另一方面，可以进一步增加产品竞争力，也是与竞争对手拉开差距的手段。特斯拉在采用自研平台之后，成本上较英伟达的自动驾驶平台降低了 20%，而这些最终都会在毛利上体现。 当然，成本是一方面，更关键的还是出于协同开发的需求。 特斯拉为什么要自研？这里马斯克的一段话可以作为参考：「Neither MobilEye nor Nvidia, which are certainly good companies, could meet any of our capability, schedule, cost or power requirements.（因为不管是 Mobileye 还是 Nvidia，都无法满足我们的任何能力、研发进度、成本或者功率方面的要求）」 这句话里包含的信息其实已经足够丰富，可以解决我们很多疑问。成本上的问题我想不必再多说。接着往下看。 特斯拉自动驾驶走的是视觉主导的路线，对于算力，有更庞大的需求，而英伟达毕竟客户众多，设计的芯片自然是通用芯片，无法单独去满足特斯拉在某些方面的特定需求。 不过，即便如此，特斯拉还是使用了两代英伟达自动驾驶平台（Drive PX2 以及 Drive PX2+），我想，或许特斯拉也想等一等英伟达最牛逼的 Orin 芯片，但是这个时间跨度还是太久（2022 年才能量产）所以决定自己搞，于是有了现在的自研芯片，甚至于下一代自研芯片也将在明年第四季度和我们见面，进度还要快于英伟达的 Orin。 所以，对于车企来说，自研芯片意味着拥有更多的自定义权（比如算力、成本），可以更好的去做协同开发，对于产品拥有更大的自主权，并在未来与同行的竞争中拉开差距（参考现在的特斯拉）。 传统车厂：多条腿走路 具体到不同厂商的车企，自然也有不同的策略。 传统车厂方面，自然是希望多条腿走路。以吉利为例。 一方面，吉利与 Mobileye 达成合作，旗下品牌领克自动驾驶辅助系统 CoPilot 就是由 Mobileye SuperVision 系统提供环绕式视觉驾驶辅助技术支持，同时，吉利汽车集团的多个子品牌产品将配备由 Mobileye 提供支持的包括紧急自动刹车（AEB）和车道保持系统（LKA）等在内的 ADAS 功能。另一方面其也在积极布局自研芯片的事情。于是有了亿咖通和 Arm 中国合资成立芯擎科技，进行芯片自研。从长期来看， 吉利想要做的是构筑自己的芯片产业链。 由此来看，传统车厂还是有其底蕴在，所以拥有更多的选择权，同时也有更长的时间窗口来筹谋这件事。 新势力没有选择 「 如果不是电动化、智能化，作为造车新势力并没什么优势。」 这句话并不是我说的，而是出自理想汽车董事长李想。 对于新势力们来说，智能化是他们标榜的点。所以在未来汽车竞争中，想要脱颖而出，继续夯实在这一块的积累是他们唯一的出路。这也是为什么李斌想要深入到芯片领域的原因。 于是，蔚来引入原 Momenta 研发总监任少卿和前小米芯片负责人白剑，前者是视觉感知方面的技术大牛，可以看做蔚来要增加自动驾驶自研比重的一个动作；而后者拥有芯片背景，对于李斌以及蔚来来说，缺乏对于芯片行业的 know-how，而白剑的出现恰逢其时。不管之后是要自研芯片还是找相关的技术公司进行芯片定制，白剑可以帮助蔚来就这两种方案进行评估，而后进行最终决策。 而在前段时间的财报上，董事长李斌这样说道：「我们做出了自己的选择 ，我们能够确保的是，它是行业最领先的一个解决方案，能够保证我们在将来的几年也能保持领先」，「我们会有『in-house』的全栈能力，最近也是扩大了整个相关的算法和数据团队」。 从这个语气来看， 蔚来应该是放弃了放弃了自研芯片，采用了合作伙伴的方案。 视野再往上走一走，蔚来是上市公司，要想让公司价值再往上走，继续获得更大声量以及更多的资金支持，自研芯片，可以让资本和市场看到蔚来更多想象空间，作为资本运作高手，相信李斌更清楚这一点。 即便是像理想、小鹏，可能暂时并没有自研芯片的计划，但是在自动驾驶芯片上还是下了大手笔，小鹏 P7 直接上了英伟达 Xavier 计算平台，算力 30TOPS，目前量产车中，除了特斯拉自研自动自动驾驶平台之外，它排第二，而理想则直接预定英伟达下一代至强芯片 Orin，算力直接怼到 200TOPS，小鹏接下来的产品也会继续搭载英伟达的产品。某种程度上可以这么说， 芯片的竞争力决定了自动驾驶系统的未来成长力。 新势力们没有退路，必须在智能化上筑起自己的堡垒。 自研芯片并不容易 虽然我们说了这么多为什么要自研，但是不能忽略的是，这件事并没有那么容易。Arm 中国汽车市场高级经理舒杰告诉我，自研芯片并不是一件易事， 车企应该在拥有技术储备后再开始考虑自研芯片的事情。 首先，想要自研芯片，那就需要有设计能力，可以自行设计芯片，为了做到这一点，特斯拉可是拉了芯片皇帝 Jim Killer 入伙。但是从目前来看，拥有芯片设计能力以及理解能力的车企并不多。 这还不算完，这里还有涉及到后端的加工制造，比如特斯拉第一代自动驾驶芯片就是找三星代工，第二代换到台积电。这样的话，自研芯片的链条就会非常长。这里再补充一个小的知识点：麒麟 9000 之所以成为绝唱，就是美国政府禁令封杀导致海思芯片无法再由台积电制造。 再者，对于一款真正可用的车载芯片来说，必须要做到一点：合车规。比如说，从环境工作温度来看，消费电子只需要满足 0-85 ℃就可以了，但是车上要做到-40 ℃-125 ℃。 同时要经过包括使用寿命测试、封装组装整合测试、电气特性确认测试、芯片晶圆可靠度测试等等在内的一系列测试。此外，芯片还需要上车进行不断的测试、迭代……如此如此，这般这般，最后才能成为一个真正可用、合车规的芯片。 以已经成功自研出芯片的特斯拉为例。去年四月的自动驾驶日上，自研芯片正式面世，但是，这款芯片的设计却是在一年半前到两年前」 完成的，而在更早之前的 2016 年，特斯拉就已经在思考关于自研芯片的事了， 细究下来，为了自研芯片这件事，特斯拉花了 3 年时间。 理想汽车首席技术官（CTO）王凯表示，从技术角度来说，对系统拥有足够深的理解是自研芯片的必要条件。以特斯拉为例，在那个时候（自研芯片），他们对于芯片已经有很深的理解，同时在市面上找不到一个更好的芯片，所以决定自己来做。同时也会深度参与其中。「 一般芯片设计开发需要三年时间，然后有三年的使用时间，之后就需要对架构进行调整，加起来就是 6 年，对于主机厂来说，这是一个巨大的风险，甚至有可能什么都搞不出来。」 … 继续阅读
电子电气架构进化时：域控制器走上历史主舞台
整车 OTA、自动驾驶、智能网联，这些是智能化的大方向，与之对应的是，当下的电子电气架构已经无法承载这样的需求，新的变化已经在悄然发生：接下来，域控制器这个词将会不断的出现在大家面前。 文章开始前，我们首先要厘清两个概念：ECU（（Electronic Control Unit，电子控制单元）和 DCU（Domain Controller Unit，域控制器）。 在汽车发展进程中，ECU 是一个非常重要的东西，在现在的大部分汽车中，其被广泛应用于车辆发动机、变速箱等各底层执行零部件中，起到决策功能，一台车上，会有 7、80 甚至是上百个 ECU，基于此的架构也就被称为分布式架构。 而如此多的 ECU 带来的结果就是线束布置复杂、车重增加，整车成本很高，同时软硬件耦合度很深，一辆车上可能有数十家、上百家供应商参与其中，可能某些部分供应商还不是一家，这就导致产品验证周期延长，不利于做更多的软件集成开发甚至是自行功能定义等工作。 So，在这种趋势下，DCU 就诞生了。首先要说的是，大家不要神话这个东西。域控制器相较于传统 ECU 并没有很大改变，更像是一种集成，将整车上百个 ECU「 浓缩」 到 5 个 DCU，目前主流思路是分为五个域：自动驾驶域、动力域、底盘域、座舱域和车身域。 拿自动驾驶域控制器来说，一个很好的例子就是此前奥迪 A8 的 zFAS 域控制器。上面就集成了很多芯片，其中 Mobileye 的 EyeQ3 负责识别，比如交通标识、行人检测、车道线识别等；英伟达的 Nvidia Tegra K1 用于图像处理；Altera Cyclone 来进行传感器数据预处理；英飞凌 Aurix 用于提供安全防护。这个域控制器在当时来说，可以说是非常先进，代表了传统企业的前沿甚至是最高水平。 不过在彼时，域控制器极其昂贵，而 zFAS 也更像是奥迪进行技术验证的产物。但是现在，我们看到的一个趋势是： 汽车架构真正迎来新的变革，正在由分布式向域集中式转变，行业即将迎来「 域控制器」 时代 。 自主品牌电子电气架构转型加快，域控制器呼之欲出 在北京车展期间，奇瑞新能源发布了@LIFE 平台，基于这个平台，发布了其新一代自主知识产权的电子架构技术，2020 年是其关键之年，@LIFE 平台将从传统 CAN 总线分布式电子架构，向域控制器+以太网+CAN 融合式电子架构转变。 再进一步，我们能够看到，车端智能化这边，奇瑞新能源这样写道：「 与中兴通讯合作开发中国第一个基于国产芯片（地平线征程 2）」 自主研发、量产级自动驾驶域控制器（支持 OTA 升级）。 而在瑞虎 8 这款车型上，量产搭载了 Hypervisor 架构瑞萨 M3 座舱域控制器。显然，在变革这条路上，奇瑞动作很快，走的很激进。 北京车展前夕，领克也正式发布其专属纯电架构，名曰「SEA 浩瀚」。在讲到架构方面，领克着重强调了其硬件软件化。已知的是，「SEA OS 整车智能开发系统，以从 三域融合到中央集成的电子电气架构 为基础，通过硬件软件化、软件算法、云计算以及应用场景，形成一套完整的开发系统。其核心芯片元器件，未来都将自主研发，目前已经实现的 API 接口超过 4000 个，可实现全场景、全生命周期的 FOTA。」 而在这套架构之上，已经有 超过 7 个品牌，总计超过 16 款新车型 启动研发，布局不同的细分市场。吉利控股集团总裁、吉利汽车集团 CEO、总裁安聪慧表示：” 按照现有规划，2021 年开始，多款基于浩瀚架构的新车型将陆续投放市场。2021 年将成为吉利的科技转型与智能电动汽车发展的全速之年 。” 今年 7 月，长城正式发布了柠檬平台，兼容多种动力形式（纯电、内燃机、混动、燃料电池），这个不是重点，重要的还是让我们看到了来自电子电气架构的蜕变，也走上了域集中式的道路，将电子电气架构分为四大域：影音域、驾驶辅助域、车身域、驾控域。 而在新势力中，这种变化同样在进行中。今年 4 月，小鹏汽车在 P7 上下放了基于 NVIDIA DRIVETM AGX Xavier 的自动驾驶域控制器，目标自然是实现更强的自动驾驶能力，小鹏汽车后续车型也将继续搭载 NVIDIA 的 AI 自动驾驶计算平台；今年 9 月，类似的一幕再次上演，理想汽车、NVIDIA 及 德赛西威达成合作，理想将会在 2022 年推出的全尺寸增程式智能 SUV 上搭载基于 Orin 系统级芯片（算力 200TOPS）的自动驾驶域控制器。 至于领头羊蔚来，内部肯定有相关的布局和规划，只是暂时未与人说罢了。除此之外，哪吒汽车也表示，未来将会采用全新电子电气架构，新的架构会以以太网为主干，分为四大域控制器：智能座舱域控制器、自动驾驶域控制器、动力域控制器以及 AI 域控制器。 国外巨头逐渐跟进 当然，国外巨头同样也在积极参与到这场变革中。 觉醒最早，同时也是最早开始这样做的是大众，刚刚说的 zFAS 域控制器就是大众奥迪搞的。为了加速电动化转型，大众发布了 MEB 纯电专属平台，ID3 作为首款量产纯电车型，将搭载名为 E3 的跨域融合式架构。 2019 … 继续阅读
今年会是 AR-HUD 的元年吗？
文章开始前，我们先来看一个视频： 视频展示的是奔驰新 S 级的 AR HUD，实时直接的把路况以及导航信息显示在前风挡玻璃上，看着是不是很炫酷？ AR-HUD，这就是我们今天要聊的主题。 首先，还是来解一个问题，什么是 HUD？什么又是 AR-HUD？ HUD 的英文全称是 Head Up Display（抬头显示）。用不那么生涩难懂的话来解释就是：生成在挡风玻璃前的虚像。这个虚像里显示的是与行车相关的重要信息，比如当前车速、导航等，这样用户就不需要专门低头看仪表上的信息。 AR-HUD 则更近一步，将虚拟内容和实际环境融合，给出更动态和精细的导航指引，同时与当下火热的自动驾驶也具有高度协同性，可以显示辅助驾驶相关内容，提升驾驶安全性，AR-HUD 是未来 HUD 的发展方向。 AR-HUD 的技术原理 这里涉及到几个技术名词：光路、下视角、视野盒、图像生成器。我们一一来解释一下。 所谓光路，即光行进的路径。下视角则是从驾驶员眼睛到虚像所做直线，与水平线之间的角度，这个数据可以用来衡量抬头显示器贴地效果的好坏；视野盒则是抬头显示器可以让驾驶员看到虚像的平面位置信息、一个平面区域；至于图像生成器，就很好理解了，它就是所有显示内容的源头，可以生成图片，也可以生成抬头显示器所需要的亮度。那么具体怎么实现呢？ AR-HUD 和 HUD 在实现原理上一样，均是通过图像生成单元产生亮度以及图像，而后这些光会投在第一平面做第一次反射，之后在非球面上进行放大（第二次反射），之后光从杂光阱里透过来，在挡风玻璃上做第三次反射，反射到驾驶员眼中，于是我们就看到了相关信息显示。 下面这张图中展示的就是抬头显示器的主要零部件。 抬头显示器主要由三部分组成：上盖、光学零件、图像生成器。 上盖板又称杂光阱与眩光阱，因为太阳光会通过上盖板进入抬头显示器内部继而产生热量，此外，太阳光会通过上盖板进行光的反射到人眼里，让驾驶员产生眩光效应，所以上盖板的作用就是为了防止太阳光的直射和反射；至于光学零件，包括平面镜、非球面镜甚至轴承组合等，这些定义了抬头显示器光学质量、平视角、虚像尺寸、投影距离以及下视角等参数；而图像生成器则是抬头显示器里另外一个重要的单元模块，它用来定义了抬头显示器产生的色域、亮度、对比度、均匀度，甚至抬头显示器整体分辨率。 不过，HUD 真正要想做成，也没有那么容易。挑战还有很多。 光学部分，比如在设计之初，要根据 OEM 的眼椭圆区域合理设置视野盒的大小区域，让不同的身高的驾驶员可以在最大范围内看到虚像；此外，还要做好显示器挡风玻璃的模块化设计，让挡风玻璃弧度对图片的影响降低到最低；当然还有刚刚说到的太阳光的直射反射问题。 而在机械部分，则要保证合理设计光路和执行体积优化，抬头显示器体积一直是一个讨论的热点，如果体积过大就会侵占到太多空间；要保证安装和拆卸的便利性；此外，还要有规避震动设计，发动机的高速转动会产生震动效应，导致抬头显示器球面镜或者是平面镜随之而产生震动，进而导致虚像的抖动，影响用户体验，这些问题都是要从一开始就被规避。 如果是能力更强的 AR-HUD，那这里涉及到的问题可能要更复杂，需要把从传感器、地图等获取到的数据实时的显示在屏幕上，处理的速度需要足够快速和准确，需要保证显示精度，同时实时匹配人眼位置，纠正画面显示。 光是从这些文字中，就能感觉到这件事情的复杂程度。当然，这里还没有说到成本，动辄大几千的成本并不是所有车企都能消费得起，这也是为什么这项技术虽然能大大提升驾驶便利性，但是始终没有大规模铺开的原因。 AR-HUD，市场前景如何？ 付出的努力是巨大的，那么回报呢？ 大陆集团内部市场数据分析报告（2019 年版本）显示，到 2030 年，AR-HUD 整个市场量规模基本上接近于整个抬头显示器市场规模的一半以上，并且它的增长趋势是呈几何倍数增长。简言之就是，市场前景一片大好。 但是，就像刚刚说的那样，现在的 AR-HUD 还有诸多难题未解：硕大的体积、居高不下的开发成本以及长周期的开发时间，据大陆集团人机界面事业部抬头显示器产品中国区研发负责人杨晶透露，大陆的第一台现实增强抬头显示器经过了将近三年的开发时间。 不过，大陆也早就做好准备。去年 6 月的 2019 年 CES Asia（这也是最后一届亚洲消费电子展，扼腕叹息）上，大陆就展示了其由本土团队研发的 AR-HUD。杨晶表示，今年中旬 6、7 月份，该 AR-HUD 解决方案已经开始量产。 这是一张大陆 AR-HUD 解决方案和传统的基于 DLP 技术的现实增强抬头显示器的对比图。传统方案虽然虚像尺寸和投影距离更大、更远，但是体积也同样不小，大于 15 升，成本也很高，而大陆的方案可以把虚像尺寸做到 9×3 度，投影距离大于 4.5 米，体积可以做到 7-8 升，成本可以节约大于 30%，覆盖 40 米以内的路面，至于为什么覆盖范围只在 40 米以内的区域，杨晶表示，中国汽车百分之七八十的使用场景是在城市道路里，几十米的路面覆盖距离更贴合国内驾驶场景。这样对比之下，似乎高下立判。 杨晶表示，今年是现实增强抬头显示器元年。「 我们可以断言 2021 年未来市场现实增强抬头显示器的需求会越来越多」，「 面对中国市场如此快的更新迭代速度，我们怎么将现实增强抬头显示器开发时间做到两年甚至一年半的时间，是我们面临的挑战」。 为了应对如此庞大的市场需求，大陆集团共规划了 5 款产品：WHUD TFT 1.8 寸、WHUD TFT 3.1 寸、AR HUD 1 Layer、AR HUD 2 Layer、AR HUD Waveguide。其中，从 WHUD TFT 3.1 寸开始，就具备现实增强能力，通过 DLP 技术，可实现 10 米的通讯距离，甚至，在 AR HUD 2 Layer 上，可以做到双层 AR HUD，实现远场和近场增强现实融合需求，最后一个 AR HUD Waveguide 则是大陆增强现实抬头显示最高端解决方案，据杨晶透露，其投影距离可以做到无限远，FOV（虚像尺寸）可以做到 15×5 度，以实现最大化的增强现实需求，杨晶透露，这款产品会在 2023 年中旬达到量产要求。 今年是 AR-HUD 的元年？ 技术的下放历来都是由豪华车逐渐向大众产品延伸，同时，随着时间的推移，产品价格也会递减，也将被更多主机厂所接受；同时，在智能化的大趋势下，与自动驾驶、车联网的融合，也会进一步促进 AR-HUD 的普及；再结合大陆那份报告来看，今年确实可以称作是 AR-HUD … 继续阅读
《智能网联汽车技术路线图 2.0》发布，2025 年实现高级别自动驾驶在特定场景商业化应用
11 月 11 日-13 日，2020 世界智能网联汽车大会在京举行。在本次大会上，正式发布了《智能网联汽车技术路线图 2.0》，并确立了智能网联汽车发展总目标：到 2035 年，中国方案智能网联汽车技术和产业体系全面建成、产业生态健全完善，整车智能化水平显著提升，网联式高度自动驾驶网联汽车大规模应用。 具体来说，有这么几点： L2、L3 级智能网联汽车渗透率将会持续增加，2025 年达 50％，2030 年超过 70％； 2025 年，C-V2X 终端的新车装配率达 50％，2030 年基本普及； 2025 年，L4 级智能网联汽车首先在特定场景和限定区域实现商业化应用，并不断扩大运行范围； 以下是国家智能网联汽车创新中心首席科学家李克强演讲全文（不更改原意的情况下，略作修改）： 我们都知道，智能网联汽车是新一代的移动互联技术与汽车与交通所结合形成的新的技术、新的产业形态，所以我们制定路线图，对于形成行业共识、有效健康推动产业的发展极其重要。 我想介绍一下新一版《技术路线图》编制的背景，我们是 2016 年完成了技术路线图，《智能网联汽车技术路线图》支撑构建了智能网联汽车产业的发展体系，并为智能网联汽车产业的发展指明了方向。 我们知道当时发布技术路线图，是基于智能和网联融为一体，推进这样的技术路线，这几年产业的发展非常快，智能化和网联化所融合，已经形成了国际共识，同时涌现出了新的技术和新的趋势，所以在 2019 年，在中国汽车工程学会统一组织下，开展了《智能网联汽车技术路线图 2.0》制定工作。 2019 年 5 月份开始启动，这里涉及的专家是跨界的，所以不仅仅是汽车行业，包括通信、电子、信息、人工智能等多个领域，广泛的征求了行业的意见，在修订过程当中，也不断在迭代，有多次讨论会，不断把意见给相关行业、相关专家，最后形成了相关的共识。 今年年初国家发改委、工信部等 11 部委联合发布汽车发展战略，制定了提升规划，规划里面提出了智能汽车的愿景规划，2035 年愿景是建设中国标准的智能网联汽车。近期目标里，从体系建设、市场培育、基础设施也有清晰的定义。 另一方面，国务院办公厅也发布了《新能源汽车的产业发展规划》，这里面也把智能网联汽车的使用和时间节点做了清晰的规定，并且把智能网联汽车相关的技术攻关列入新能源汽车核心技术攻关工程，包括环境的融合感知、决策控制、信息物理架构等等，作为攻关工程。 我们国家在推动智能网联汽车还有很重要的方面，我们通过网联自动驾驶、网联深度耦合推进以外，也在加强具有国家产业优势的 V2X 相关发展，同时也在积极的推动技术的研发与测试试验，正在进入示范应用和大规模推广新阶段。工信部、公安部和交通运输部在推动全国若干个示范区相关示范运行项目，对产业的快速落地起到非常重要的作用。 这里我们制定出智能网联汽车未来发展的总体目标，从顶层架构、产业化推广、应用方面，也做了清晰的规定。 在顶层设计方面，我们分成三个阶段，从发展期、推广期、可成熟期，中国方案的智能网联汽车战略形成，在成熟期里面产业体系要更加完善，并且要真正实现我们提到的交通信息互联网充分领域的协同发展，与智能交通、智慧城市产业的深度融合，真正支撑我国实现汽车强国，步入汽车社会。 在技术和产品创新能力方面，也有清晰的见地。比如发展时期，完成较为完善的智能网联汽车自主研发体系，生产配套体系和创新体系，要拥有世界排名前十的若干供应商 1-2 家，北斗高精度的时空服务要全面覆盖，人车路云初步达到协同等等。 在市场应用方面，2025 年是一个重要的时间节点，L2 级和 L3 级加起来，新车里面要达到 50%。2030 年部分自动驾驶和有条件自动驾驶要达到 70%等等，到 2030 年，会有更高的，包括部分自动驾驶，包括高精度自动驾驶投入使用。 我们制定这样一个技术路线图，首先还是想支撑政府自动驾驶产业规划，推动行业技术创新，引导社会资源聚集做重要工作，当然为中国智能网联汽车抓住机遇，支撑制造强国建设指明方向，提供参考决策。 下一步仍然要继续把握产业发展的脉络，因为我们知道这个技术是交叉不断迭代的，所以要不断完善技术路线图。另外依据技术路线图，形成行业共识，需要支撑我国智能网联产业发展的实践。智能网联汽车需要有本地属性的，我们提出中国方案智能网联汽车，但是中国方案智能网联汽车需要适应国际的技术发展，需要加强国际合作，需要通过技术的创新和市场化的推进，把中国标准的引导变成世界标准，这是我们未来工作的重点。
东软和亿咖通科技牵手后，它们怎么样了？
此前，东软就一直与亿咖通科技在智能座舱、软件服务、车联网等领域有合作。如今双方联合打造的智能座舱系统已经成功在二十余款国内外车型中量产，包括吉利星瑞、领克 06、宝腾 X50 等车型。 这套系统是东软基于亿咖通科技 E01 芯片平台研发，并在为吉利汽车定制的 GKUI 系统上融入了导航、音乐、OTA 等功能应用。同时亿咖通科技凭借其语音能力，通过云端算力和深度机器学习，实现了更好的语音反馈和功能执行。 今年年中，极客汽车专门评测智能座舱产品的专栏《奇妙车机情报局》评测了 GKUI19，当时给出了不低的评价，具体可以参考这篇文章《吉利 GKUI19 系统评测：是中国人的胃，就要吃中国人的菜》。 近日东软和亿咖通科技签署了更新的合作协议，主要围绕下一代芯片平台及软件服务，今天我们聊聊它们双方的具体规划。 东软和亿咖通达成最新合作 如果之前的合作主题是 E01 芯片平台，这一次就是 E02 芯片平台。 东软在汽车电子领域拥有近 30 年的技术沉淀和项目经验，亿咖通科技则有更成熟的技术服务平台及汽车芯片能力。所以之后合作重点依然是，双方将根据各自的优势，继续定义面向全场景车载娱乐市场车规级车载处理器，提供车载智能网联领域软硬件一体化解决方案。 具体来说，亿咖通科技下一代 E02 芯片平台，采用了八核高性能 CPU 和带有 AI 加速器的独立 NPU，支持主流 AI 神经网络架构，最高支持四块全高清屏幕。 同时，下一代平台可搭载 ECARX 服务生态 EAS（ECARX Automotive Service），可整合语音交互、导航出行、多媒体娱乐等生态资源，并保证多应用顺畅运行。 总之，东软和亿咖通科技就是从硬件和软件两个方面，一同满足主流车厂对算力和更多应用的需求。 另外按照规划，亿咖通科技 CEO 沈子瑜表示，明年 9 月东软会将量产的 E02 产品运用在吉利车型上，再后面还有 E03、04，这些产品线已经在进行当中。 双方合作的最新系统有哪些亮点？ 双方的合作签约仪式在东软大连软件园举办，活动现场还展示了最新的座舱系统，以及搭载了合作系统的相关车型，包括星瑞、豪越、缤越、嘉际、ICON。同一天，在广州车展的吉利展台上，也展示了相关车型，比如领克 06。 其中，今年十月面世的吉利星瑞搭载了双方合作的智能座舱系统，也是双方基于吉利汽车 CMA 架构下合作的首款紧凑型轿车，在吉利品牌下，它被称为家轿颠覆者。签约当天，极客汽车有幸体验到了相关功能。 在地图导航方面，除了之前就已经搭载了的高德地图，这次还增加了定制版的百度地图汽车版。 在语音方面，增加了更多的 TTS 声音，可以完成更多垂直类的对话指令，有更快的反应速度。 最新鲜的是它搭载了火山车娱，其中包括今日头条、抖音短视频等相关字节系内容生态，而且这些生态交互形式依据车内场景做了相关调整，用户们可以在下个月实际体验到这个功能。 据了解，这些升级将在年内正式向用户开放下载，到时候星瑞的车友们要多多注意推送信息。 双方的合作产品未来有怎样的可复制能力？ 在与东软集团副总裁兼东软汽车电子事业本部总经理孟令军和亿咖通科技 CEO 沈子瑜的专访环节，孟令军表示未来双方的合作能力可以开放给世界所有的汽车品牌。 这就说明，东软和亿咖通科技合作的这份能力是具备可复制的开放能力的。 沈子瑜对极客汽车这样解释了他理解的开放：开放需要一个承载体。一方面是硬件，一方面是软件。 在硬件方面，我们有 E 系列的车载芯片，有语音芯片，有自动驾驶芯片等等，运算和半导体是开放源泉的基石。在软件方面，例如刚刚发布的 SEA 架构，我们承担了大部分 COS 的研发工作。SEA 架构目前将服务于超过十几个品牌，而且很多品牌其实并不是吉利系的，所以有一定的开放基础。 东软还有哪些业务布局？ 东软创立于 1991 年，1996 年登陆上交所，成为国内第一家上市的软件公司。 据官方数据，目前东软的车载信息娱乐软件应用于全球 TOP30 汽车品牌中的 85%，全球市场累计销售 5000 万套以上。 在软件定义汽车的背景下，东软除了与亿咖通的合作，还在域控制器、车辆计算平台、5G V2X BOX 等领域投入研发。今年东软也拿到了几个中国市场主流汽车厂商 5G V2X BOX 的定点，近期搭载东软新款智能天线（5G V2X BOX）的车型将量产上市。 在智能网联云平台方面，东软构建了一体化的容器式微服务架构，支持海量终端接入及快速迭代开发，能快速满足市场多变需求；同时，利用大数据和边缘计算的能力，可以将数据进行分析和挖掘，为汽车厂商的生产、销售、售后等带来更多价值，为车主带来更优驾乘体验。 在大交通方面，东软也参与到了国家、省市的试验区车路协同工作，其自主研发的 V2X 协议栈，可以用于车载端（OBU）也可以用于路侧（RSU）。 在海外市场方面，东软在中国、日本、德国、美国都设有分部，可以及时了解国际市场不同地区的法律法规，以及当地的风俗传统、使用习惯。值得一提的是，在地图导航功能上，东软的全球导航支持定制化 UI，能够按区域提供差异性功能，根据当地网络环境提供离线、在线不同模式，接入世界各地的 CP/SP 资源。 结语 在座舱逐渐智能化的过程中，软件的比重在整车开发中逐渐占据更重要的位置，因此整车厂和软件公司的关系不再像与传统供应商的关系。对于这个问题，东软和亿咖通科技认为，未来的产业结构将转变为以「整车厂+全栈智能化方案厂商」的双核心结构。 显而易见，东软和亿咖通科技则是这个环节中的重要玩家。最后我们期待明年将发布的搭载了 E02 平台的吉利车型。