*伟世通自动驾驶首席架构师王凯
雷锋网按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
雷锋网CCF-GAIR 2018 延续前两届的“顶尖”阵容，提供 1 个主会场和 11 个专场（仿生机器人专场，机器人行业应用专场，计算机视觉专场，智能安全专场，金融科技专场，智能驾驶专场，NLP 专场，AI+ 专场，AI 芯片专场，IoT 专场，投资人专场）的丰富平台，意欲给三界参会者从产学研多个维度，呈现出更富前瞻性与落地性相结合的会议内容与现场体验。
7 月 1 日，CCF-GAIR 大会进行到第 3 天，智能驾驶专场如期举行。本专场由一场大会报告、两个圆桌讨论、九大主题演讲组成，共计22 位来自产学研的嘉宾将分享他们的实践与心得。本文为伟世通自动驾驶首席架构师王凯演讲的精彩内容。
雷锋网新智驾在不改变原意的情况下，整理如下：
今天分享的主要内容是，伟世通在自动驾驶的整个开发过程中的思路以及要达到的目标。现如今，自动驾驶是一个很火的话题，很多公司都有涉猎。而伟世通的思路是从市场调研开始研究，找准定位，再把产品迅速落地，因此要先把当前市场分析清楚。
首先从市场角度出发，我个人在手机行业做了十多年的工作，发现现在的功能汽车向智能汽车的转变，类似当年的功能手机转化为智能手机。目前整个汽车产业的状况还是树型结构，也就是以OEM为核心，因为它们控制了内燃机的核心技术，所以汽车的整个产业链是由OEM直接定义的。例如整个链条的下游企业拿多少份额，完全是由控制最核心技术的人员决定，过去的30年亦是如此。
但是现在汽车行业发生了重大改变，自从英伟达的芯片使自动驾驶功能落地变现，整个产业链由以前的树型结构逐渐向环形结构发生剧变。
环形结构是什么？其实就是OEM不再担任核心角色，而是所有参与者渐渐地都能坐在圆桌上讨论议题，尤其是汽车的自动化、轻量化、网联化和智能化方面。今后汽车行业的发展情况是谁能够把出行概念全部集成一体化，谁就会坐在圆桌的正中央，成为出行行业的NO.1。此外，在SAE L1级到L5级自动驾驶的时间轴上，大家都形成了统一的认识，2005年开始了L1级，奥迪目前能实现L3级，甚至有些OEM的L4级自动驾驶功能会在2021年左右落地。
从市场趋势来看，ADAS行业将大幅增长，其中利润率最高的是中央域控制器；SoC供应商在积极进入域控制器市场，例如英伟达和英特尔；软硬件的分离，因为系统的复杂性，各个公司会从不同的侧重点进行切入，预计到2025年，自动驾驶需求量将发生质的飞跃。
目前SoC厂商已经逐渐介入域控制器市场，奥迪也推出了首款L3级交通堵塞导航系统。另外，2025年出行行业将有两大发展方向，一是面向L5级自动驾驶的共享汽车，另一个是私人定制化的L3级自动驾驶车辆，而且L3级私人车会逐渐成为私家车的标配。
自动驾驶所面临的挑战上，主要有如下三个方面：
系统设计的复杂性。目前存在两种声音，一种是OEM认为自身在汽车行业的长期积累，有很大的优势，认为初创企业缺少经验；另一种声音是初创企业认为传统OEM已经跟不上时代发展的脚步了。其实，自动驾驶系统是一个非常复杂的系统，OEM和初创公司经历的痛点时间不同，OEM最早经历的痛点是与功能安全和网络安全相关，而初创企业更早接触的是基于AI的算法。所以说，自动驾驶的整个系统就像一个木桶一样，只要有一根短板就把水漏完了，这才是自动驾驶最大的挑战；
解决方案的多样性。目前很多自动驾驶算法的解决方案正在慢慢趋同，但由于该领域的火爆发展，其解决办法会逐渐增多；
自动驾驶落地的最大挑战问题-成本。
在传感器领域，自动驾驶技术的发展趋势：
摄像头：增加灵敏度、分辨率和帧速率将导致更高的数据可用性和急剧增加的数据量；
雷达：将提供更多、更高分辨率的信息，允许以类似于摄像头和激光雷达的方式处理雷达数据；
激光雷达：在同一范围内的数据输出与最先进的CMOS摄像头相同；
IC：计算能力将随着未来传感器产生的数据而增强，由于L3级及以上等级的自动驾驶需求，进而使可达到ASIL D（汽车安全完整性等级，D 级为最高等级）自动驾驶安全等级的IC的数量不断增加；
本地化、绘图、互联和云：由于L3级及以上等级的自动驾驶需求带来的快速增长。
此外，我们预计到2025年，高速公路上的L3级车辆将成为自动驾驶最大的细分市场，因为它面向的是从OEM到普通用户，发展趋势非常明显。
明确了自动驾驶系统的问题之后，如何解决这些问题，并研发出解决上述问题的自动驾驶系统，是一个亟待解决的命题。
问三个问题：一是系统要开放还是封闭，开放系统灵活性强，封闭系统更新快；二是系统到底灵活还是定制；三是商业化落地，如何把自身的优势发挥到极致。
基于这些比较重要的细分市场，我们就有了DriveCore概念。
DriveCore是希望能够给主机厂提供一个模块化可扩展平台，允许OEM能够自由选择不同的硬件与软件、算法，就像乐高一样，最终拼出一个自动驾驶系统。DriveCore由三部分组成：Compute（底层硬件平台）、Runtime（中间层）以及Studio（开发工具）。
Compute，模块化可扩展的硬件计算平台，与其他厂商推出的计算平台不同的是，它不依赖于某个特定的中央处理单元，可支持多种处理器；
Runtime，是车载中间件，提供安全框架，实现在不同硬件之间、算法与应用之间的数据通讯；
Studio，是提供给开发人员的基于PC的软件开发工具。
要想让自动驾驶系统乐高化，从系统角度来看，关键就是将硬件与软件剥离，系统架构可以将来自不同供应商的算法运行在不同的硬件平台上，这样才能够像乐高积木一样，让主机厂根据需求来自主选择合适的积木。而实现这个就是底层的通用硬件平台与车载中间件。
整个开发流程，无论是OEM还是第三方的开发者拿到API的SDK后，可以在没有任何硬件的条件下设计，我们的硬件不绑定任何SOC，但支持常见或者初创的SOC。
认清自身的长项，并做到极致，就可以更早坐在圆桌上。伟世通的优势是多年在汽车行业的积淀，无论是硬件公司还是算法企业，我们都有密切的合作，深知主机厂的需求，充当中间人的角色，将互联网公司纳入供应商序列，同时自己通过平台，打包整个技术方案，或者让整车厂参与开发（取决于整车厂的意愿）。
伟世通的下一步计划，针对Studio和Runtime的不同算法进行优化，然后编译到相应硬件环境中。其实要能够支持不同的硬件，需定义好一个通用的架构，然后在这个架构的基础之上，通过统一的接口定义实现扩展性，增加对不同硬件的支持。伟世通的硬件由两部分组成：
机板：提供安全性满足需求的电源，互联功能（以太网）及其他可扩展功能；
子卡：用统一的硬件接口定义，可以使用不同的SoC或者MCU，只要符合接口协议就行，子卡板会做成通用大小，统一标准化，便于扩展。
SmartCore 最核心的概念就是将多个 ECU（电子控制单元）集成在单一域控制器内，可带来体积、功耗和成本优势。DriveCore 则是在这一基础上的另一个延伸。自动驾驶汽车既然由机器控制，就可能存在安全隐患。所以DriveCore 必须有极高的安全性，并且达到 ASIL D 级别。
因此车载中间件将发挥非常重要的作用，它相当于一个中间交互层。由于自动驾驶系统是一套复杂的系统，需要多个 SoC 同时操作，多个 SoC 之间高速互联，并且保证低延迟。换句话说，如果一套系统不能保证数据实现精准传输，那么安全性就会大打折扣。
DriveCore 的设计理念针对的是自动驾驶复杂性和多元性带来的挑战，目前许多自动驾驶公司的算法不尽相同，所以不同算法在不同硬件表现形式也有所不同。自动驾驶系统的复杂性，决定了它必须使用不同公司的技术模块，但目前没有任何一种算法和硬件可以最高效完成所有事情。所以灵活性设计显得尤为重要，伟世通采用乐高理念，灵活处理多元性和复杂性的自动驾驶系统。
安全性角度讲，最佳的办法是在不同的硬件运行不同的操作系统和不同算法，这样系统同时失效的几率是最低的。同时，我们在中间层、应用层提供 API，OEM 可以通过 API 来开发自己想要的产品。
最后想说的是，当前有各种各样的方式切入自动驾驶领域，但最佳方式一定是取长补短，找准自己的位置，与合作伙伴一起坐到圆桌上，实现经济效益。
雷锋网注：加入会员，与1000+资深者一起研读智能驾驶。「新智驾年度会员」服务即将升级：每日通讯，帮你过滤杂音，圈内大事不错过；30+场大咖 Live，直接对话行业先锋，先人一步学习项目经验；10+ 份原创主题研报，拆解智能驾驶不容忽视的行业趋势。为优化会员服务，移动端也在筹划中，会员可关注小慕（微信 ID：moocmm）获取最新信息。了解雷锋网新智驾现有会员服务请点击：
正在生成分享图...
田哲