自動(dòng)駕駛和 “ADAS” 不是一回事兒（上）

因?yàn)楦拍畹幕煜?，特別是自動(dòng)駕駛概念的火熱，消費(fèi)者逐漸將自動(dòng)駕駛和高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)混為一談，可能會(huì)讓他們?cè)斐刹徽_的理解，因此，重要的是，消費(fèi)者要提高對(duì)ADAS好處的認(rèn)識(shí)，以加快對(duì)目前僅在許多情況下可選的安全系統(tǒng)的理解。 但同樣重要的是，要清楚地傳達(dá)ADAS不能做什么以及它能做什么這一信息，而不是在營(yíng)銷(xiāo)宣傳中迷失。從今天正在進(jìn)行的ADAS開(kāi)發(fā)到未來(lái)的全自動(dòng)駕駛汽車(chē)，有一條明顯的道路可以走，但就目前而言，ADAS的關(guān)鍵字是“協(xié)助”: 在所有的情況下，無(wú)論何時(shí)，無(wú)論何種程度的輔助，駕駛員不僅保持著整體的控制，而且對(duì)車(chē)輛的行為負(fù)責(zé)。

目前的ADAS結(jié)合了許多技術(shù)來(lái)操作。 本質(zhì)上每個(gè)系統(tǒng)包括至少一個(gè)傳感器監(jiān)測(cè)參數(shù)和傳遞必要的信息處理和分析之前,如果需要,發(fā)送命令給司機(jī)感覺(jué)警報(bào)或干預(yù)或協(xié)助車(chē)輛的控制,例如,通過(guò)制動(dòng)或轉(zhuǎn)向。在某些系統(tǒng)和某些條件下，可能會(huì)出現(xiàn)上述部分或全部情況的組合。

數(shù)據(jù)源：Raw year-over-year difference in consumer interest in purchasing each ADAS feature (2014-2015)

首先，在駕駛干預(yù)方面，司機(jī)的警報(bào)可能僅僅是一個(gè)閃爍的燈。隨著技術(shù)和使用體驗(yàn)的提高，多司機(jī)都更加熟悉停車(chē)，或者行車(chē)過(guò)程中可能馬上發(fā)生剮蹭或碰撞，傳感器發(fā)出的越來(lái)越緊迫的鳴響，而前方碰撞警報(bào)系統(tǒng)通常將不斷升級(jí)的鳴響與儀表盤(pán)上的照明警報(bào)和方向盤(pán)上的觸覺(jué)警報(bào)結(jié)合在一起。同時(shí)一起的也有觸覺(jué)警報(bào)，通過(guò)方向盤(pán)和/或座椅的振動(dòng)，也是車(chē)道偏離預(yù)警系統(tǒng)的常見(jiàn)特征，這點(diǎn)在游戲手柄上利用率也很高。當(dāng)車(chē)道偏離預(yù)警功能擴(kuò)展到車(chē)道保持輔助時(shí)，系統(tǒng)可以干預(yù)車(chē)輛的控制，使車(chē)輛回到預(yù)定車(chē)道的中心。汽車(chē)行業(yè)最近開(kāi)始大規(guī)模轉(zhuǎn)向電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)(EPAS)，這在很大程度上是出于燃油效率的考慮，許多汽車(chē)都配備了非常適合ADAS功能的硬件，ADAS功能可以干預(yù)自動(dòng)轉(zhuǎn)向輸入。由于EPAS的出現(xiàn)，自動(dòng)停車(chē)功能和最新的交通堵塞輔助功能也得以實(shí)現(xiàn)，這些功能可以在緩慢行駛的交通中在有限的時(shí)間內(nèi)控制車(chē)輛。前者服務(wù)于安全層面，后者為了更舒適的駕駛體驗(yàn)。

ABS控制模塊是自動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)的重要組成部分。如今的穩(wěn)定控制、自動(dòng)緊急制動(dòng)、自適應(yīng)巡航控制和交通堵塞輔助功能等，都利用了ABS硬件的發(fā)展，在需要時(shí)可以精確控制制動(dòng)干預(yù)。

如有必要，發(fā)動(dòng)機(jī)輸出可通過(guò)一種或多種方式控制或調(diào)節(jié)。在牽引力控制和電子穩(wěn)定控制系統(tǒng)的情況下，通常需要一個(gè)相對(duì)微妙的扭矩限制，可以通過(guò)抑制點(diǎn)火火花或通過(guò)燃油噴射系統(tǒng)限制燃油流量來(lái)實(shí)現(xiàn)。在后來(lái)的電動(dòng)“線控”節(jié)氣門(mén)車(chē)輛上，扭矩可以通過(guò)節(jié)氣門(mén)控制單元進(jìn)行調(diào)節(jié)。巡航控制和主動(dòng)巡航都需要完全控制油門(mén)機(jī)構(gòu)，要么通過(guò)油門(mén)電纜本身的執(zhí)行器，或者在以后的車(chē)輛上，通過(guò)線控油門(mén)控制單元。傳感器技術(shù)是ADAS發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。 ADAS和自動(dòng)駕駛功能提供車(chē)輛周?chē)h(huán)境的連續(xù)信息流，而傳感器的工作就是提供這些信息。

我們知道，很多傳感器需要安裝在車(chē)的外部，以達(dá)到車(chē)輛的極限，比如保險(xiǎn)杠的角落和格柵后面，這些環(huán)境對(duì)高科技設(shè)備來(lái)說(shuō)可能是不利的。 汽車(chē)保險(xiǎn)和維修行業(yè)也對(duì)昂貴的傳感器更換或重新校準(zhǔn)問(wèn)題表示擔(dān)憂，如果車(chē)輛發(fā)生事故之后，相關(guān)功能的維護(hù)和保養(yǎng)，也是一個(gè)問(wèn)題。實(shí)際的應(yīng)用案例種，ADAS功能要實(shí)現(xiàn)完全自主的應(yīng)用，還有很長(zhǎng)的發(fā)展路徑。例如，目前的系統(tǒng)很難識(shí)別出特定形狀以外的行人。如果一個(gè)人的衣著明顯改變了他的輪廓，如果他帶著一個(gè)很大的物體，或者他的身高低于一定的高度，他們可能會(huì)認(rèn)不出來(lái)。甚至更多復(fù)雜的情況，比如開(kāi)車(chē)突然遇到一頭“鹿”等等。當(dāng)然，以上情況在更為穩(wěn)定的城市道路上還算好解決。

如果按照背景粗略劃分，ADAS市場(chǎng)主要玩家可以分成四類(lèi)：Global零部件供應(yīng)商，如大陸、博世；跨界科技公司，如華為、百度；本土零部件巨頭，如東軟集團(tuán)、德賽西威；以及一眾創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)公司如福瑞泰克、Momenta等。而發(fā)展方向上也有不同模式：有比較穩(wěn)定的漸進(jìn)式：逐級(jí)研發(fā)，由 L1/L2 ADAS 駕駛輔助系統(tǒng)逐級(jí)向 L4/L5 過(guò)渡。也有比較激進(jìn)的思路，也就是跳過(guò)駕駛輔助系統(tǒng)，直接從高度自動(dòng)駕駛 L4 系統(tǒng)切入。

這里先非常簡(jiǎn)單地聊一下互聯(lián)網(wǎng)，我們知道，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，當(dāng)車(chē)企在選擇供應(yīng)商時(shí)，非?？粗亓慨a(chǎn)落地經(jīng)驗(yàn)?；ヂ?lián)網(wǎng)巨頭確實(shí)有資源和資本優(yōu)勢(shì)，用錢(qián)來(lái)砸技術(shù)，能夠做到在技術(shù)研發(fā)階段的領(lǐng)先性，但量產(chǎn)上車(chē)考驗(yàn)的是產(chǎn)品化能力，技術(shù)能力只是一個(gè)基礎(chǔ)門(mén)檻。能夠進(jìn)入主機(jī)廠供應(yīng)鏈，不僅要技術(shù)過(guò)硬，還要保證夠強(qiáng)的工程化能力、供應(yīng)鏈管理能力、流水線總裝效率，以及產(chǎn)品的安全性、功耗情況、成本控制等綜合考量。

所以首先從量產(chǎn)角度，互聯(lián)網(wǎng)公司如果沒(méi)有與有量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)的第三方強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，直接從概念上選擇比較激進(jìn)的L4系統(tǒng)切入，方案很難具備量產(chǎn)性，更難有被驗(yàn)證的機(jī)會(huì)。

根據(jù)英特爾 CEO 測(cè)算，假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)配置了GPS、攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)等傳感器，每天將產(chǎn)生約 4000GB 待處理的傳感器數(shù)據(jù)。而從傳感器硬件的角度，每種傳感器單獨(dú)使用均有一定局限。比如說(shuō)： 攝像頭成本低功能齊全，但易受環(huán)境影響；

毫米波雷達(dá)不受環(huán)境影響，但精度較低； 激光雷達(dá)精度高，但成本高；高精地圖精度高，但采集困難；GNSS 全球?qū)Ш?a class="article-link" target="_blank" href="/baike/521561.html">衛(wèi)星定位精度高，但信號(hào)差；IMU 慣性導(dǎo)航不受環(huán)境影響，但成本高。

所以，各大公司在利用硬件資源的基礎(chǔ)上，也會(huì)通過(guò)搭配&軟件結(jié)合的方式，推出一些各自有特色的代表性方案。比如視覺(jué)主導(dǎo)方案：攝像頭（主導(dǎo)）+毫米波雷達(dá)+超聲波雷達(dá)+激光雷達(dá)，典型的代表是特斯拉。激光雷達(dá)主導(dǎo)方案：激光雷達(dá)（主導(dǎo)）+毫米波雷達(dá)+超聲波傳感器+攝像頭，典型的代表是 Google Waymo；以及百度 Apollo 研究，GNSS+IMU+Lidar/CV 融合高精度定位系統(tǒng)，據(jù)說(shuō)可實(shí)現(xiàn) 97.5% 以上的覆蓋率。

為了實(shí)現(xiàn)以上幾種代表性方案，硬件設(shè)計(jì)必須使用更先進(jìn)的流程節(jié)點(diǎn)來(lái)滿足更高的性能目標(biāo)，同時(shí)降低功耗和占用空間的需求。那么作為汽車(chē)自動(dòng)駕駛的“中控大腦“，這些汽車(chē)相關(guān)的自治應(yīng)用程序解決方案，將被封裝成為SOC的形式。這些芯片通過(guò)接口和高性能ecu(電子控制器單元)將傳感器連接到執(zhí)行器?？紤]到自動(dòng)駕駛對(duì)延遲要求很高，傳統(tǒng)的云計(jì)算面臨著延遲明顯、連接不穩(wěn)定等問(wèn)題，這意味著這顆SOC的職責(zé)，是強(qiáng)大的車(chē)載計(jì)算平臺(tái)。自動(dòng)駕駛的“困境”不僅僅是軟件層面的問(wèn)題，對(duì)于硬件有強(qiáng)要求，同時(shí)，這種要求也不過(guò)能太過(guò)分，因?yàn)橥瑫r(shí)也要考慮市場(chǎng)與成本。

當(dāng)前運(yùn)用于自動(dòng)駕駛的芯片架構(gòu)主要有4種：CPU、GPU、FPGA（現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列）和ASIC（專(zhuān)用集成電路）?，F(xiàn)階段，GPU+FPGA的通用芯片方案是主流。由于自動(dòng)駕駛算法還在快速更新迭代，對(duì)云端「訓(xùn)練」部分提出很高要求，既需要大規(guī)模的并行計(jì)算，又需要大數(shù)據(jù)的多線程計(jì)算，因此以GPU+FPGA解決方案為核心；在終端的「推理」部分，核心需求是大量并行計(jì)算，從而以GPU為核心。目前出貨量最大的駕駛輔助芯片廠商Mobileye、Nvidia形成「雙雄爭(zhēng)霸」局面，Xilinx則繼續(xù)在FPGA領(lǐng)域上深挖。這里我們可以看一個(gè)行業(yè)典型，Mobileye具有自主研發(fā)設(shè)計(jì)的芯片EyeQ系列，由意法半導(dǎo)體公司生產(chǎn)供應(yīng)。

Mobileye目前也算是Intel體系在自動(dòng)駕駛布局的重要一步，原來(lái)的Mobileye團(tuán)隊(duì)剛成立時(shí)，高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)還處于起步階段，整個(gè)行業(yè)都認(rèn)為昂貴的雷達(dá)傳感器是實(shí)現(xiàn)必要功能的必要條件，或者至少兩個(gè)相機(jī)(立體視覺(jué))，利用傳統(tǒng)的三角測(cè)量方法來(lái)計(jì)算距離和速度。而Mobileye的創(chuàng)始人，Prof. Amnon Shashua證明了關(guān)鍵的安全功能，如自動(dòng)緊急制動(dòng)(AEB)和基本上所有的感知任務(wù)都可以使用一個(gè)相機(jī)(單反視覺(jué))來(lái)實(shí)現(xiàn)。所以，將這些革命性的算法與定制、高效的EyeQ SoC結(jié)合在一起開(kāi)，相當(dāng)于是創(chuàng)了許多基于視覺(jué)的ADAS功能。

從ADAS升級(jí)到自動(dòng)駕駛汽車(chē)，不僅需要額外的傳感器和更先進(jìn)的算法，還需要解決整個(gè)行業(yè)的挑戰(zhàn)，比如監(jiān)管自動(dòng)駕駛汽車(chē)的安全，為自動(dòng)駕駛汽車(chē)?yán)L制高清地圖， 并降低每輛車(chē)所需的硬件成本——通過(guò)解決規(guī)模挑戰(zhàn)，Mobileye在所有領(lǐng)域都是行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者。 在定義自動(dòng)駕駛汽車(chē)的安全性方面，Shalev-Shwartz和Shashua共同撰寫(xiě)了一篇開(kāi)創(chuàng)性的研究論文，研究了一種新的模型，用于定義在駕駛決策環(huán)境中安全的含義。 該模型被稱(chēng)為“責(zé)任-敏感-安全”(RSS)，它以數(shù)學(xué)形式定義了駕駛員在平衡安全與效用的同時(shí)提供正式的保證以防止事故發(fā)生的假設(shè)，這在行業(yè)和監(jiān)管機(jī)構(gòu)中得到了廣泛支持。RSS也成為了Mobileye“驅(qū)動(dòng)政策”的支柱，它取代了傳統(tǒng)機(jī)器人啟發(fā)的政策算法所依賴(lài)的“預(yù)測(cè)”——盡管消耗了巨大的計(jì)算資源——用“意圖”取代，因此只需要一小部分計(jì)算能力。（筆者注：但是算法相關(guān)的知識(shí)因?yàn)椴粔蛄私?，所以不做過(guò)多說(shuō)明）；

Mobileye2017年被英特爾153億美元收購(gòu)。英特爾在ADAS處理器上的布局已經(jīng)完善，包括Mobileye的ADAS視覺(jué)處理，利用Altera的FPGA處理，以及英特爾自身的至強(qiáng)等型號(hào)的處理器。從目前發(fā)展?fàn)顩r來(lái)看，英特爾+Mobileye形成的CPU+FPGA+EyeQ+5G構(gòu)成的強(qiáng)大計(jì)算平臺(tái)和通信是一套完整的從感知到?jīng)Q策和通訊的完整解決方案。也算是ADAS進(jìn)化到自主駕駛的一個(gè)正向案例，提供一套成熟的解決方案。相信能從根本上解決大家對(duì)于目前階段，自動(dòng)駕駛方面的很多擔(dān)憂。

由此來(lái)看，實(shí)際上對(duì)比互聯(lián)網(wǎng)巨頭，傳統(tǒng)ADAS企業(yè)更有有先發(fā)優(yōu)勢(shì)，當(dāng)把L1到L2的產(chǎn)品逐漸交付給車(chē)企，規(guī)模交付和量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)積累很多。而且產(chǎn)品經(jīng)過(guò)大批量裝配、使用過(guò)后，安全可靠性已被驗(yàn)證，這些能力遠(yuǎn)比“PPT“造車(chē)等概念要重要的多。