車東西（公眾號：chedongxi）
文 | 曉寒
車東西11月6日消息，全球最大的汽車半導體公司恩智浦今日在青島舉行了一場行業交流活動，恩智浦總裁Kurt Sievers、全球CTO Lars Reger等高管，向來自長安、東風、上汽、廣汽等公司的車企代表，分享了其在UWB超寬帶通信、車輛數字鑰匙、V2X等領域的最新技術與產品研發進展。
在活動現場，恩智浦推出了新型汽車UWB通信芯片，讓裝備該芯片的汽車、手機等設備具備空間感知能力，使汽車能夠準確定位用戶的所在位置，進而使智能手機能夠真正充當數字鑰匙，擁有最先進實體鑰匙的能力。
在分享環節之後，恩智浦全球CTO Lars Reger再次接受了車東西的採訪，就自動駕駛技術的落地節奏、車載傳感器的發展態勢、AI加速器對自動駕駛產業發展的意義等問題，進行了深入交流。
▲車東西主編曉寒（左）與恩智浦全球CTO Lars Reger（右）
Lars指出，現階段L3級自動駕駛技術，尤其是用於高速公路場景的L3級自動駕駛技術發展較為成熟，並可能在最近一兩年看到這些技術實現量產。而L4/L5級自動駕駛技術，則至少還需要5年才能量產落地。
雖然高等級自動駕駛技術離量產落地還有距離，但Lars認為由於中國具備更好的社會人文環境，因此完全自動駕駛汽車將率先在中國落地。
“例如我們在法國進行的測試，就發現很多熊孩子故意跑到無人車前面擋路，這時候車輛就不知道該怎麼辦了。”Lars在現場這樣講道，“中國擁有更好的社會監督環境，這種行為在中國可能會受到嚴厲的處罰。”
在談及自動駕駛汽車的傳感器時，Lars表示，隨著成像毫米波雷達的日漸成熟，5-8年後，攝像頭+成像毫米波雷達+V2X的感知方面，將有可能取代激光雷達。
▲Velodyne公司的激光雷達
“業內現在已經有一些人持有同樣的觀點，特斯拉的馬斯克就是其中一個。”Lars笑著說道。
一、L3級自動駕駛一兩年內將量產落地
前一陣，谷歌無人車公司Waymo正式宣佈將拿掉無人出租車服務Waymo One的安全員，再次引起業界對高等級自動駕駛技術的落地進展的關注。
那麼作為全球最大的車載半導體，或者說車載計算能力供應商，恩智浦如何看待自動駕駛技術的落地進展呢？
Lars指出，現階段L3級自動駕駛技術相對比較成熟，並且有一些國家已經開始推動相關的立法進程。在未來1-2年內，能看到不少擁有L3級自動駕駛技術的車輛出現。
▲恩智浦全球CTO Lars Reger在現場講解
當然，他也強調稱這裡的L3級自動駕駛更多的是指適用於高速公路的自動駕駛技術。
按照他的描述，當人類司機將車輛開上高速後，按下一個按鈕，即可開啟高速公路自動駕駛，可以解放雙手雙腳。待即將抵達出口時，車輛會提醒駕駛員進行接管，並將車輛開下高速。
“我的父親已經80歲了，他開個10公里的車沒什麼問題，但是開500公里的高速對他來說很有難度。”Lars舉例道，“這時候L3級高速公路輔助功能就很有幫助。”
而至於L4/L5級自動駕駛技術，Lars則認為至少還需要5年才能成熟量產。
“高速公路的L3級自動駕駛就是一條直線，沒有十字路口，也沒有行人和騎行者，技術研發相對簡單。”Lars解釋道，“但一旦要全路況全天候，尤其是到了城市，就異常複雜，需要多種技術支持。”
二、中國將率先落地無人車 因為能管理好熊孩子
雖然Lars對L4/L5級自動駕駛技術的量產節奏並沒有谷歌Waymo那麼樂觀，但他也表示，相信L4/L5級自動駕駛車輛將率先在中國落地。
出人意料的是，他給出的原因並不是技術或者法律原因，而是社會人文環境。
“我們在法國進行的測試，就發現很多熊孩子故意跑到無人車前面擋路，這時候車輛就不知道該怎麼辦了。”Lars在現場這樣講道，“中國擁有更好的社會監督環境，這種行為在中國可能會受到嚴厲的處罰。”
▲小孩出現在無人駕駛汽車前方
Lars的潛臺詞很明顯，就是說高等級自動駕駛汽車的量產落地並非僅僅是一個技術問題，還需要社會環境的支持才行。
中國不是沒有熊孩子，而是能更好的管理。
“在歐洲，如果熊孩子多次故意去擋出租車的路，司機就會下來痛揍他們一頓。”Lars從座位起身，一邊比劃著打人的動作，一邊描述歐洲司機們如何管理熊孩子。
三、視覺+成像毫米波雷達將取代激光雷達
恩智浦除了是全球最大的車載半導體供應商，其同時還是全球最重要的車載毫米波雷達收發芯片/處理芯片供應商之一。
可以說，正是恩智浦這樣的公司，實現了雷達等技術上車，進而直接或間接地讓汽車擁有了ACC自適應巡航（L1級自動駕駛）、ICA集成式智能巡航（L2級自動駕駛）等ADAS功能。
▲現代汽車的L2級自動駕駛系統
要知道，對於L1/L2級自動駕駛汽車來說，毫米波雷達可是必不可少的感知設備。
與此同時，恩智浦還基於其S32芯片，推出了S32V視覺處理器，可為360度環視、LKA車道保持、駕駛員監測，以及多傳感器融合等多種功能提供視覺算力。
▲恩智浦S32V視覺處理器
既然恩智浦在車載感知領域擁有豐富的行業經驗和產品陣容，那麼他們如何看待車載感知技術的發展趨勢呢？
Lars指出，目前的自動駕駛汽車需要三類傳感器，第一類是加速度計、IMU等傳感器。第二類是攝像頭、毫米波雷達、激光雷達這類感知傳感器。第三類是V2X這類超視距的特殊傳感器。
這個分類方式與大部分認識一致，但不同之處是，Lars認為因為自動駕駛汽車而大火的激光雷達，將在5到8年內退出歷史舞臺。
▲谷歌Waymo無人出租車頂部的黑色物體為激光雷達
他指出，激光雷達的優勢是探測足夠精準。但激光雷達跟攝像頭還有人眼一樣，會受到雨雪、大霧等天氣影響，失去作用。
相反毫米波雷達並不受惡劣天氣影響，再加上現在毫米波雷達的分辨率不斷提升，具備了一定的成像能力——即生成與激光雷達類似的點雲圖。
按照Lars的說法，未來待成像毫米波雷達成熟後，與攝像頭進行融合，即可取代激光雷達，再加上V2X通信技術，也可實現高等級自動駕駛。
▲恩智浦此前展出的毫米波雷達
“現在業內已經有人持有類似觀點，最典型的就是馬斯克。”Lars說道，“我們此前並沒有通過氣，但我認為他也是基於這種判斷。”
此外，Lars也補充稱，在激光雷達被淘汰之前，恩智浦也將推出相關的芯片對其進行支持。
今年春天，特斯拉發佈了全自動駕駛計算終端FSD計算機。在發佈會上，馬斯克除了描繪了要在今年推送L4級全自動駕駛駕駛技術的宏偉藍圖外，還專門Diss了一下激光雷達。
在自動駕駛領域，馬斯克已經成了知名的反激光雷達鬥士。
但其他大部分自動駕駛公司，不管是全球最領先的谷歌Waymo，還是有自動駕駛國家隊之稱的百度，以及一眾中小型公司，在研發L4級自動駕駛汽車時，仍然使用了價格昂貴的激光雷達。
已經發布了L3級自動駕駛汽車A8的奧迪，也在其設計方案上，安裝了法雷奧生產的4線激光雷達。
▲奧迪A8
四、現存AI加速器還不夠滿意 未來將向3納米制程演進
對於高等級自動駕駛系統來說，計算能力至關重要，恩智浦如何看待現階段的自動駕駛計算芯片？
Lars指出，高等級自動駕駛非常依賴 AI技術，需要運行大量深度學習算法。因此高等級自動駕駛芯片（或者說高等級自動駕駛計算機）內部有多個AI加速器（例如NPU神經網絡處理單元）。
但目前這些AI加速器還存在性能低、功耗高、體積大的問題，表現還不夠令人滿意，一個原因是其採用了芯片領域比較落後的10納米，或者16納米制程，並且這些AI加速器的製造商也沒有足夠的資金讓其實現大規模量產。
“6至8年之後，全球可能有100萬輛各種類型的自動駕駛汽車在道路上行駛，那時候AI加速器的市場形態會有很大的不同。”Lars講道，“AI加速器也會向著7納米，5納米，甚至是3納米制程前進。”
五、無人車不僅僅是帶有輪子的電腦 車身同樣重要
在眼下自動駕駛技術澎湃發展，智能汽車概念的不斷深入人心的當下，不少觀點都認為自動駕駛汽車，或者是智能汽車就是帶有輪子的超級電腦。
“我非常不認同這種觀點。”Lars笑著說道，“車身同樣重要，就像是人的腦袋不能直接長在腳上一樣。”
他舉例稱，當人了被絆了一下即將摔倒的時候，首先是身體做出應激反應來保持平衡，然後大腦才會調動眼睛去看看被什麼絆到了，進而再去想出一個解決辦法，例如跨過障礙物。
“各種傳感器和執行器就是自動駕駛汽車的身體，”Lars總結道，“自動駕駛汽車也需要有應激反應，比如看到前方有障礙物後應該是直接執行剎車命令，然後再去讓車載大腦去思考該如何應對，比如是否繞過障礙物。”
▲裝滿傳感器的Uber無人駕駛測試車
結語：量產才是恩智浦的關鍵詞
在自動駕駛領域，各類創企或者是Waymo、Uber這類公司，更多地考慮的是怎麼將自動駕駛技術，尤其是軟件技術做出來。
在這個過程中，他們使用的都是改裝車輛，在很多方面並不能滿足當下的商品車輛質量要求。
而對恩智浦這類零部件供應商來說，其雖然是在自動駕駛產業幕後，但其考慮更多的是怎麼讓自動駕駛汽車，滿足安全和車規標準，大規模批量製造出來。
這裡既要考慮到硬件的車規級質量標準，同時又要考慮到軟件的功能安全問題，以及連接的信息安全問題。
所以對於恩智浦這類公司來說，雖然聽不到他們講出一個令人興奮的自動駕駛技術落地時間表，或者是拿出一輛轟動全球的自動駕駛測試車。
但他們卻在為自動駕駛技術擺脫測試階段，保證安全的前提下實現大規模量產，做著各方準備。
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