2019年9月10日在德國法蘭克福國際車展媒體日上拍攝的賓士城市自動駕駛汽車

　　正處于起步期的自動駕駛汽車會不會像個人電腦、智能手機那樣建立“晶片+作業系統”模式？中國自主研發的技術能否獲得一席之地？

俞斌

　　2022年，自動駕駛領域的競爭日趨白熱化，造車新勢力、傳統主機廠、智能零部件供應商等在各自的賽道上努力向前。整車、晶片、感測器、演算法等持續進化，與自動駕駛相關的電子電器架構、車身底盤等也在不斷創新，有著200多年歷史的汽車行業未來可期。

　　自動駕駛高度依賴AI演算法，傳統CPU難以滿足AI計算要求，自動駕駛係統迫切需要實現晶片和演算法的協同設計，晶片設計要考慮演算法需求，而演算法設計也要考慮晶片架構，通過深度融合，才能更好地滿足自動駕駛汽車的計算需求。晶片＋演算法或將主導自動駕駛量産競爭。

量産競爭已開啟

　　2021年7月，德國頒布《自動駕駛法》。根據該法律，德國聯邦機動車管理局可以為具有自動駕駛功能的車輛頒發駕駛執照，同時允許L4級別的自動駕駛汽車在特定場景下，在公共道路的特定區域內行駛。

　　2021年底，賓士獲得了德國聯邦機動車管理局頒發的第一張L3級自動駕駛係統上路許可，賓士計劃在2022年發布兩款搭載自動駕駛係統的量産車型，在高速公路、60公里時速的設計運作條件下實現L3級自動駕駛。如果能夠按計劃順利交付，德國將成為首個L3級自動駕駛汽車規模化量産並上路運作的國家。

　　2021年8月，《汽車駕駛自動化分級》國家標準正式出臺，並將于2022年3月1日起實施。《汽車駕駛自動化分級》國家標準，將汽車駕駛自動化等級劃分為應急輔助、部分駕駛輔助、組合駕駛輔助、有條件自動駕駛、高度自動駕駛到完全自動駕駛的6個級別。根據該標準，中國市場上現有的量産車型，包括特斯拉、蔚小理，都不屬于“自動駕駛”，最高僅能達到駕駛輔助級別。

　　自動駕駛汽車量産競爭大幕已經拉開，高科技公司、傳統車廠和造車新勢力等正厲兵秣馬、全力衝刺，頭部車企如特斯拉、小鵬、賓士等已處于“聽槍起跑”狀態。誰將拔得頭籌，令人期待。

晶片+演算法的競爭格局

　　個人電腦起步期，幾乎由美國高科技公司主導，經過IBM、蘋果、微軟、英特爾等IT巨頭的博弈，最終建立了“晶片（Intel）+作業系統（Windows）”的Wintel模式。直到近幾年，ARM才逐步成為X86的競爭對手，進入個人電腦市場。

　　智能手機起步期，喬布斯掌控“晶片（ARM）+作業系統（iOS）”，幾乎以一己之力顛覆傳統手機，重新定義了智能手機生態。面對蘋果的先發優勢，谷歌果斷開源安卓係統，聯合中國、韓國智能手機品牌，建立了全新“晶片（ARM）+作業系統（Android）”的AA模式，與蘋果形成兩強對立的局面。ARM的獨特授權模式，為華為提供了自研晶片的機會，如果不是中美經貿摩擦，華為原本有機會依靠自主掌控的“晶片（麒麟）+作業系統（鴻蒙）”進一步搶佔智能手機市場。

　　正處于起步期的自動駕駛汽車會不會像個人電腦、智能手機那樣建立“晶片+作業系統”模式？這個模式是否還會由美國高科技企業掌控？中國自主研發的技術能否獲得一席之地？

　　由于不依賴人工智慧演算法實現基于機器的環境感知和規劃決策，L1-L2級傳統汽車不需要太大的車載算力，因此多採用小算力、微控制器的解決方案。從L2級開始，尤其是L3級以上的自動駕駛汽車需要裝備大算力晶片支撐感知、決策演算法的高效運作，無疑大算力的人工智慧晶片將會在自動駕駛汽車中扮演重要角色。為了滿足傳統通用計算、人工智慧計算的不同需求，主流的自動駕駛控制器通常還要配置多顆異構晶片。

　　而作業系統是不是自動駕駛汽車的關鍵技術控制點呢？傳統汽車品牌通常選擇符合AUTOSAR標準（由寶馬、大眾、豐田、標致雪鐵龍、福特、戴姆勒、通用、博世、大陸等9家企業在2003年共同建立的汽車開放係統架構標準）的作業系統解決方案，如VECTOR、ETAS等。AUTOSAR本應成為自動駕駛汽車作業系統的首選，但傳統AUTOSAR標準無法滿足自動駕駛係統大規模的人工智慧計算需求。盡管AUTOSAR組織修訂建立了AUTOSAR ADAPTIVE版本，但是尚未成為行業標準。

　　由于缺乏統一的作業系統標準，很多車廠基于定制作業系統開發自動駕駛的晶片和演算法。例如，特斯拉等車廠選擇基于定制作業系統自研晶片和演算法，百度等高科技公司同樣基于定制作業系統自研自動駕駛演算法。因此，演算法第一次有機會替代作業系統，匹配合適的自動駕駛晶片，成為競爭焦點。這導致自動駕駛汽車呈現出“晶片+演算法”的競爭格局。

晶片：自研還是合作？

　　回顧2021年，新冠肺炎疫情給智能汽車供應鏈帶來了巨大的挑戰，智能汽車（包含駕駛輔助、自動駕駛）對晶片的需求進一步放大了汽車“缺芯”的窘困。

　　在全球，英偉達、英特爾旗下Mobileye、高通等美國高科技公司憑借人工智慧晶片技術，跨界進入自動駕駛領域，希望通過晶片+演算法的軟硬體協同設計，築起全新的技術壁壘，重新定義汽車行業。在中國，除了華為在汽車領域的戰略投入外，地平線、黑芝麻、芯馳科技等初創公司紛紛崛起，加入自動駕駛晶片研發行列，進一步加劇了市場競爭。

　　面對大算力晶片的需求，車廠如何應對？自研還是合作？

　　自研晶片，特斯拉是繞不開的頭號玩家，從早期“Mobileye晶片+自研演算法”“英偉達晶片+自研演算法”，到最終選擇“自研晶片（FSD）+自研演算法”，特斯拉已在自動駕駛領域復制了蘋果在智能手機領域的成功故事。和特斯拉一樣，華為同樣具備“自研晶片（昇騰晶片）+自研演算法”的能力，只是它尚未進入造車領域，也許在不遠的將來，這個科技巨頭可能親自下場，直接挑戰特斯拉。

　　合作晶片，是否採用“黑匣子”整體解決方案？無論是傳統車廠，還是造車新勢力，更願意選擇演算法自研、晶片合作的技術路線。上汽集團董事長陳虹的表態清晰地反映了車廠掌控核心技術的雄心。在2021年上汽集團股東大會上，有投資者向陳虹提問，上汽是否會考慮在自動駕駛方面與華為等第三方公司合作。陳虹表示，如果車企應用第三方公司提供的整體解決方案，它（第三方公司）成了“靈魂”，上汽成了“軀體”。對于這樣的結果，上汽是不能接受的，要把“靈魂”掌握在自己手中。

　　不過這條技術路線，對于高科技公司和車企都存在挑戰。高科技公司需要開放技術棧，以靈活的合作方式應對不同車企的需求。2021年，地平線和理想的順利合作，與雙方的開放合作密不可分。另一方面，車企需要謹慎維護與高科技公司的合作關係，確保晶片+演算法的協同設計和持續迭代。2021年，小鵬、上汽等多家車廠都受到英偉達OrinX晶片延期的影響。

　　2021年，理想ONE車型首次搭載國産自動駕駛晶片“地平線征程 3”，配合自研NOA導航輔助駕駛係統，打破傳統晶片巨頭對自動駕駛晶片前裝市場的壟斷局面，實現了國産自動駕駛晶片的首次前裝量産上車，具有歷史意義。目前地平線征程係列晶片已被廣泛搭載于多個量産車型，出貨量超過80萬片。

　　但英偉達仍然是目前許多車廠對于自動駕駛晶片的首選，蔚來ET7、小鵬G7、上汽智己L7等新車型將搭載英偉達的OrinX晶片。

演算法：純視覺還是鐳射雷達？

　　2021年7月10日，特斯拉正式推出FSD Beta Version 9.0，這是第一款沒有安裝雷達係統、僅僅依靠攝像頭作為感測器的自動駕駛汽車。未來，特斯拉在北美市場交付的Model 3和Model Y車型將不再搭載毫米波雷達，特斯拉開始進入“純視覺”時代。

　　特斯拉選擇純視覺感測器路線“押寶”機器視覺演算法能夠快速進化。2015年，為了打破被谷歌、臉書、亞馬遜等公司控制的AI基礎框架，馬斯克主導成立了非營利性人工智慧研究公司OpenAI，希望徹底擺脫對科技大廠AI技術的依賴。同時，特斯拉確實在不斷演進甚至重寫自動駕駛演算法，從最早的2D視覺感知，到多攝像頭融合感知的俯視圖，再到3D環境建模和3D動靜態目標檢測，最近，馬斯克又提出了“繞開”攝像頭的圖像信號處理器（ISP），感知演算法直接處理攝像頭原始數據的大膽構想……特斯拉在純視覺感知的道路上“埋頭狂奔”。

　　特斯拉之外的其他玩家基本都採用了多種感測器融合的方案。2021年廣州車展上，國內造車新勢力官宣的最新車型，如小鵬G9、蔚來ET7、理想X01等，全部搭載鐳射雷達，鐳射雷達倣佛已逐步成為新一代自動駕駛汽車的“標配”。根據對眾多渠道的資訊分析，盡管搭載鐳射雷達，國內造車新勢力的核心演算法還是以視覺感知為主，雷達感知為輔，部分團隊提出了多感測器前融合的方案，但是仍然缺少量産車型。目前新勢力造車搭載的多顆鐳射雷達，存在“堆料”的嫌疑。

　　隨著鐳射雷達的量産應用，2021年被定義為“鐳射雷達元年”。大量中國廠家如速騰聚創、大疆、華為、禾賽科技、圖達通等的高強度投入，可能快速降低鐳射雷達的量産成本，在為整車廠提供低成本解決方案的同時，也給特斯拉的純視覺方案帶來巨大衝擊。

　　由于不同的感知技術方案將導致自動駕駛演算法的巨大差異，如果鐳射雷達未來成為高階自動駕駛汽車的“標配”，特斯拉的感知演算法需要進行巨大調整。這會不會影響特斯拉參與高階自動駕駛的競爭，尚不得而知。

　　（作者係深圳聯友科技有限公司首席技術官，東風汽車集團有限公司信息技術專業總師）

來源：2022年2月23日出版的《環球》雜志 第4期

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