被武汉人戏称为“苕萝卜”的百度旗下的萝卜快跑无人驾驶出租车，成功在全国火出了圈，“打无人车，逛大武汉”已成为武汉必打卡的项目之一，经济学人也在近期以“百度让西方汽车制造商望尘莫及”高度评价了萝卜快跑，证明了萝卜快跑的高科技价值。
为什么萝卜快跑能够又快又安全的“快跑起来”？
原因千千万，但这其中有三大确保安全的关键，分别是计算单元、传感器以及冗余系统。
萝卜快跑科技含量究竟有多少呢？第六代无人车配备的车规级高算力主冗双计算单元，算力可达1200Tops。全车38个传感器深度融合，实现远中近三重检测能力全覆盖，具有更精准感知能力。同时，具备架构冗余、计算单元冗余、制动系统冗余等七重全冗余系统，任何单一零部件或系统失效，备用的冗余系统都可以瞬时完成补位；软件上，搭载了整车+智能驾驶系统一体的故障诊断及风险降级体系。
大算力有大智慧
和驾驶辅助系统不同，无人驾驶技术需要处理更海量的实时数据，执行更复杂的感知、决策和控制任务，并确保系统的实时性和可靠性，同时这些智驾算法也处于不断的迭代中，这些都给处理器提出了更高的要求。
算力就是智能汽车的核心，不论是电子电气架构、还是智能驾驶等解决方案，很大程度上都需要考虑算力的分布和有效利用。包括高效的CPU、GPU、FPGA和专用AI芯片（ASIC），这些都为无人驾驶汽车提供了所需的强大算力。
不同的处理器，具有不同的特点，以实现更高效率或更高性能的表现。其中CPU用于通用计算任务，灵活但并行处理能力有限。GPU擅长并行计算，特别适合图像处理和深度学习，ASIC为特定AI任务优化，具有最高能效比，但灵活性较低。
FPGA的硬件架构目前应用较多，主要原因是其提供了极低的响应时间，确保自动驾驶系统在关键时刻能够迅速做出反应。此外，FPGA的可编程性使其能够灵活适应不断变化的算法需求，提高系统的可扩展性。比如安富利的UltraZ AD提供了完美的开发平台，包含了2组Zynq UltraScale +MPSoC，可用于自动驾驶测试，可用于目标识别、空间识别和路径规划算法。
观六路听八方
以萝卜快跑最新的ApolloRT6为例，其配备38个车外传感器包含8个激光雷达、6个毫米波雷达、12个超声波雷达、12个摄像头，可实现1.8倍环视感知覆盖，超过200米远距感知。通过丰富的传感器，实现了物理世界的准确感知。
而且，关键的是，由于不同种传感器具有不同的特色，传感器间通过数据融合，实现了更准确的感知。具体而言，摄像头用于捕捉高分辨率图像，擅长识别颜色和形状，但在恶劣天气和低光环境下表现较差。毫米波雷达利用无线电波检测物体距离和速度，具有穿透力强、抗干扰能力强的优势，但分辨率相对较低。激光雷达通过激光脉冲生成高精度的三维点云数据，适合精确测量和环境建模，但受天气影响较大。多传感器融合结合了各自优点，可增强环境感知的准确性和鲁棒性，提升了自动驾驶系统的安全性和可靠性。
安富利的FMCW毫米波雷达方案核心采用S32R274处理器和TEF810无线射频收发器，支持ASIL-B应用。毫米波雷达使车辆能够感测周围环境并预测潜在的碰撞风险，可进一步增强汽车的安全性。该雷达解决方案提供完整的硬件电路，如贴片型数组相控天线以及完整的评估软件，如Beam Forming算法和CFAR，可加快工程师开发雷达相关设计的速度。
层层保护安全守护
智能汽车构建冗余系统主要是为了保证车辆的安全性和可靠性，从而保护行人及乘客的安全。由于智能汽车在行驶过程中需要处理大量数据，并依赖各种传感器、控制器和通信网络进行决策，任何一个组件的故障都可能导致严重的后果。为了预防这些潜在的风险，构建冗余系统变得至关重要。
也正因此，萝卜快跑构建了七重全冗余系统，保证车辆100%的正常运行。
萝卜快跑最大的卖点，就是提升了人们对于无人驾驶技术的安全性和可靠性的新认识。截至2024年4月，萝卜快跑已经安全行驶了超过1亿公里，并没有发生任何重大事故，这其中离不开算力、传感与冗余技术的不断演进。
随着技术的不断进步，无人驾驶汽车正成为现实，走进我们的日常中。我们应该感谢科技的进步，让生活变得更加美好。
那么此时的你呢，准备好“萝卜”一下了没？
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