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成本和能效是核心?深度解读高通自动驾驶项目

作者:大壮旅
2019/01/28 10:09

成本和能效是核心?深度解读高通自动驾驶项目

雷锋网新智驾(微信:AI-Drive)按:在 2019 年的 CES 上,高通释放了一个明确的消息:这家在移动通讯芯片市场呼风唤雨的巨头也要在自动驾驶领域动手了。

事实上,CES 上的高通展台显得十分神秘,犹抱琵琶半遮面,仿佛在告诉外界——“我们正在秘密地进行的自动驾驶项目的研发”。

但是,一旦哪家厂商开始将“秘密项目”挂在嘴边,这个项目就再也无所遁形了。显然,高通在拉斯维加斯的那点“小心思”,马上就要大白于天下了。

关于高通的自动驾驶战略,有三点我们必须要清楚:

1、高通想提供的是一套多层次的解决方案,它非常重视解决方案的可扩展性与成本效益。

2、高通非常依赖自己在软件工程/工艺上的能力,它完全可以直接将自家软件和算法融合进现有传感器的顶层方案,以获得更强大的性能(毕竟高通不开发摄像头、毫米波雷达或激光雷达)。

3、高通将“互联互通”看做自家自动驾驶战略以及汽车行业未来的锚定物。互联互通的能力让车辆安全性大增,同时还能让车辆与时俱进,不断添加新功能(无论是通过 C-V2X 还是 OTA)。

市场分析公司 Strategy Analytics 认为,在高通眼中,“互联互通”显然是一切自动驾驶战略的基石。

成本和能效是核心?深度解读高通自动驾驶项目

同时,由于入局较晚,高通也在寻求自己与其它公司的差异性,而它的突破口就是 5G 技术和 C-V2X。举例来说,今年CES 上,高通就携手福特,宣布在 C-V2X 全球推广项目上达成合作。双方目标很明确,即提升车辆安全、交通效率并为自动驾驶提供支持。

除了“互联互通”这一板上钉钉的锚定物,高通在自动驾驶平台上还会投入什么重火力现在还是未知数。Strategy Analytics 分析师 Riches 认为“众所周知,高通在设计 SoC 方面是绝对强者,不过在自动驾驶上恐怕直接复制骁龙处理器的经验没那么容易。”

在他看来,真正的自动驾驶汽车不但需要处理器强大的算力,还得辅以“某种形式的神经网络加速器”。

最近就有报道称,传说中的特斯拉“Autopilot V3”就是基于三星猎户座 SoC 的产物,但还加了特斯拉自主开发的加速器。

不过,高通也有一大优势,那就是时间。眼下,汽车厂商已经开始将资源从全自动驾驶回撤给 ADAS 系统。从理论上来讲,高通可能会寻找自己看中的项目,然后注入自己的技术。

“我都很佩服高通,这家公司居然从未在官方场合宣称自己要进军自动驾驶市场。”Moor Insights and Strategy 总裁兼首席分析师 Patrick Moorhead 解释。

高通的自动驾驶测试车里有什么?

首先,我们来谈谈高通的自动驾驶测试车。

需要注意的是,虽然高通对自动驾驶项目三缄其口,但它已经拿到了加州车管所颁发的自动驾驶测试牌照。同时,在内华达州,高通也有“通行证”——这才促成了高通本届 CES 上的自动驾驶汽车试乘活动。

那么,高通的自动驾驶汽车有什么基础构件?

传感器方面,高通的测试车搭载了 7 颗摄像头,能提供 360 度环视视角。车辆前后装配了远程雷达,近程雷达则放在车辆四角。定位工作用到了 GNSS 天线,车内的摄像头阵列则用于视觉增强精确定位(VEPP)和前视感知。至于高通 Drive Automotive 平台,当然是基于自家骁龙车载处理器。

需要注意的是,来到赌城的这辆测试车并未搭载激光雷达传感器。高通汽车业务部门负责产品管理、ADAS 和自动驾驶的 Anshuman Saxena 还专门澄清:“我们并非认为激光雷达毫无意义,激光雷达有自己可以扮演的角色。不过,我们专注于为汽车厂商提供价格合适的自动驾驶解决方案。”在高通看来,汽车厂商完全可以不用激光雷达就打造出高性能的 ADAS 车辆。

不过,高通测试车到底属于哪个自动驾驶等级呢?对于这一疑问,Saxena 拒绝给出回应。他只是表示:“我们不愿给它贴上 L2、L2+ 或者 L3 的标签。”高通提供的其实是一套“自主导航高速自动驾驶”方案。

这么抽象的名字到底什么意思?

Saxena 解释,除了日常的车道保持和自动刹车等功能,高通的自动驾驶测试车还拥有高速公路上的“机动和轨迹规划能力”。对摄像头和雷达采集的数据进行融合后,车辆就会拥有“分类、探距和测速等能力”,方便后续的行为预测与规划。

举例来说,所谓的行为预测能力靠的是“动作模型和信号灯/刹车探测”,行为规划则包括“车道保持、避让变线车辆和自动变线等。”

眼下,高通的测试车并非为全自动驾驶而来,如果出现紧急情况,驾驶员还是得握紧方向盘。

在赌城亮相的测试车基于“高通 Drive Automotive 平台”,它搭载了 4 个模组,核心均是该公司的第二代骁龙车载处理器。据悉,这是一套可扩展平台,汽车厂商可根据自己的需要添加模组。

Saxena 指出,正在开发的第三代骁龙车载处理器性能更为强大,同样的自动驾驶能力只需三个模组就能实现。不过,高通并未公布二代或三代骁龙车载处理器的相关细节。

作为一家芯片公司,高通旗下并没有雷达业务,不过借助自家强大的深度学习技术,该公司依然相信自己能大幅提升市售雷达产品的性能。举例来说,高通内部专门开发了“雷达深度神经网络”,可以帮助自动驾驶汽车从原始雷达信号中提取丰富的信息。眼下,普通的 2D 限位框就能实现车辆评估与分类的功能,而高通想通过提高雷达的性能实现更高的分辨率。

高通在自动驾驶领域有什么目标?

事实上,高通“偷偷摸摸”搞自动驾驶平台研发已经三年多了。它的目标是“充分利用公司的现有资源,为汽车行业提供成本和能效双优的解决方案。”

Saxena 解释:高通的自动驾驶技术主干有四大元素:定位、摄像头、雷达和 C-V2X。

高通一直致力于提升车辆的传感与规划能力,以便“最终让车辆能掌握周边所有事物的动态并预测未来 2-3 秒内会发生什么。”至于高通的使命,则是追求效率。通过自动化能力的提升,“我们希望将给多时间还给驾驶员。”

当然,这笔不意味着高通会立刻向 L4/5 冲锋,高通注重的效率是针对 ADAS 来说的。

什么是 VEPP ?

成本和能效是核心?深度解读高通自动驾驶项目

如果说前面那些技术没有惊艳到你的话,高通秘密开发的 VEPP 技术恐怕才是真的杀手锏。

所谓的 VEPP 其实是“视觉增强精确定位”(Vision Enhanced Precise Positioning)的缩写,这个车载单元能“融合多颗车载传感器——卫星导航、摄像头、惯性测量装置和轮胎传感器,以提供更为精准的车辆定位能力。”

Saxena 相信,VEPP 绝对是汽车厂商最实惠的选择,因为它用到的传感器早已成为大部分现代车辆的标配。

成本和能效是核心?深度解读高通自动驾驶项目

成本和能效是核心?深度解读高通自动驾驶项目

最重要的是,VEPP 根本不用依靠任何形式的地图。

关于高通的定位技术,实际上可以将 VEPP 描述为“一种介于远程信息控制装置和高端定位装置之间的技术”。

VEPP 非常适合那些搭载了 ADAS 和自动化功能的量产车型,因为有些功能没有精确定位支持是实现不了的。比如升高车道引导,交叉路口穿越,以及在密集建筑内和周围进行导航等。

事实上,高通宣称 VEPP 的测试显示,其精确度已经在 1 米之内,而现在的卫星导航只有在开阔地或配合惯性测量装置及轮胎传感器才能达到类似的效果。

据雷锋网了解,VEPP 还有一大优势,那就是它在城市环境下的强大性能。高通宣称,在整个测试路程中,VEPP 的累积误差只有总里程的 0.1%,相比当下较为普及的航位推算法有了巨大进步。

实际上,高通其实深耕这项技术已经很多年了。2018 年 CES 上高通其实就展出过类似技术。现在高通正专注优化基于地标的定位,这与 Mobileye 的 REM 和英伟达 Drive Localization 非常相似,它们的目标都是在高精地图顶端搭建并维护一个定位层。

当然,在见到相关细节前,我们对 VEPP 应该维持谨慎态度。因为现在谁也不知道它性能如何,只有测试了才能有结果。”也有业内人士对 VEPP 持怀疑态度:“业内对于地图和定位的需求还有太多的不确定性,VEPP 并不是高通改变游戏规则的杀手锏。”

高通自动驾驶的未来

总的来说,分析师们对高通的自动驾驶项目还是持赞许态度。

IHS Markit ADAS 研究主管 Egil Juliussen 表示,高通系统性向 ADAS 和自动驾驶推进的方案肯定会像此前的车载通讯芯片一样成功。“高通的车载 SoC 解决方案从自家智能手机业务上取了不少经,未来其低功耗芯片解决方案很有可能成为 Mobileye 同类产品的劲敌。”J

Juliussen 和林利集团资深分析师 Mike Demler 均同意高通的一大优势是时间这一观点。

“从今年的 CES 就能看出,许多厂商已经开始褪去对全自动驾驶的狂热。”Demler 说。“大家都意识到,高等级的自动驾驶是个长期研发项目,想大规模部署并不容易。因此,虽然高通在 L4/5 上可能有些落后,但其他厂商也没有从这一领域挣到真金白银。未来很长一段时间里,L2 和 L2+ 恐怕才是真正的现金牛。”

Juliussen 也给高通提了个醒,他表示:“我担心现在这个生态容不下高通,它们要怎样围绕自家解决方案打造出坚固的围墙呢?想把现在的王者驱赶下台可不容易,尤其是在汽车行业。”换句话来说,想改变汽车行业的惯性相当困难,“除非你能找到它们解决方案中的惊天大 Bug。”

说到高通在汽车行业的未来前景,Strategy Analytics 分析师 Riches 直言道,“高通的最大劣势依然是它相对薄弱的功能安全技术。”

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