从速度的需求重新定义无人驾驶汽车行业

《无人驾驶汽车技术》的编辑人员发表文章的来源包括汽车制造商和供应商的高级CEO、CTO和首席工程师，以及研究车辆自动驾驶、连接、电气化和移动服务方面的未来、优势及挑战的各类市场分析师/技术分析师。这里涉及的内容将包括更广范围内的交通运输生态系统的主题，例如政策制定、城市规划、建筑、电信、路桥设计、标准开发、法律和保险的含义。

无线连接的完全无人驾驶电动车当然不是一个全新的概念。数十年来，这一想法一直都存在着。然而，如果一系列毫无关联的研究项目一旦取得了在不到 10 年前还闻所未闻的一定程度的预见性和针对性，那么会发生什么呢？在结合了新的移动服务业务模式后，这些技术进步的速度正在汽车行业掀起一场革命，无比的激动人心，同时又充满了挑战性。

在这场竞赛中，为了将共享、互连的无人驾驶电动车推向市场，存在着数不胜数的挑战，尽管如此，严格说来，其中的许多挑战都不在技术上。比如说，我们如何来创造出一个监管的环境，从而促成无人驾驶汽车的开发与使用呢？我们如何才能提高消费者的接受度以及对电动车的需求呢？在开始部署之后的许多年内，为汽车添加了车辆间通信设备这类技术所带来的优势都可以是忽略不计的，那么汽车制造商会如何来支付其中的费用呢？

尽管这些类型的问题的确充满了挑战性，都是需要回答的重要问题，但是，本文的重点将关注于一些与互联车辆和无人驾驶汽车有关的工程上的挑战，也就是对速度的需求。

计算速度 - 摩尔还远远不够

过去 40 年来，计算能力一直在以接近一百万的系数增长。戈登·摩尔在 1965 年预见到了这一现象，那时候他预测说，集成电路中的晶体管数量每两年就会增加一倍。

尽管工业计算机和消费性电子产品已经充分的从这些技术进步中获益，在利用计算能力的过程中，汽车行业要保守得多。在消费性电子产品行业，计算速度是一项主要的分水岭，款式较老的产品很快就会被具有下一代计算能力的新产品夺去光彩。与此相对照的是，汽车行业要更加关注安全性、可靠性和可重复性，在考虑到负责管理驾驶功能（例如，制动、发动机和转向）的电子控制单元 (ECU) 的情况下，这一点更加明显。

然而，无人驾驶的趋势已经在汽车行业掀起了一场革命。安全性、可靠性与可重复性仍然占据着最高的优先级，但是计算能力现在已经具有了同等的重要性。世界各地的汽车制造商不断的向 ECU 中添加各种最新、最为强大的微处理器，在无人驾驶功能的背后提供智能功能。

比如说，除了汽车级别的英飞凌 Tri-Core 32 位微控制器以外，特斯拉 Model 3 中的 AutoPilot 计算机还含有英特尔的 Atom 微处理器以及三个 Nvidia 的高性能图形处理单元。单单这种 AutoPilot 计算机的处理能力就已经超过了 Model 3 中所有其他车辆控制 ECU 的处理能力的总和，尽管在这一程度上计算机需要液体冷却来防止过热。

而且，这只是一个开始。像这样的车载计算机提供的只不过是驾驶辅助功能，而不是完整的无人驾驶能力。如此一来，随着车辆的驾驶任务越发的自动化，汽车业对于计算速度的需求会只增不减。

网络速度 – 来自 IT 行业的教训

在无人驾驶的等式中，计算速度只是其中的一个因子。为了快速做出决策，控制无人驾驶的计算机必须具有高速而又可靠的数据流进行处理。这些数据流可以来自许许多多不同的来源，包括摄像头、雷达传感器、激光雷达传感器、车与外界信息交换 (V2X) 的通信无线电、云，以及多维地图等。在不考虑来源的情况下，这些数据流可以有一个共同点 – 数据的解析度不断增长，这就必然意味着数据速率也必须增加。

直到最近，所有车辆控制系统和大多数汽车传感器的数据速率都不到每秒钟一百万位 (Mbps)。通过专为汽车应用开发的网络，例如控域网 (CAN) 总线系统，可以传输这些数据。速度超过 1 Mbps 的数据则以数据流的形式从摄像头直接传送到显示器，或者以流的形式从云端无线的发送到智能手机（独立于车载网络和电子元件）。

然而，在过去几年间，摄像头数据和 4G 的云数据已经日益的用作向无人驾驶汽车计算机的输入内容。除此之外，预计激光雷达、V2X 通信无线电以及 5G 云数据都将在不久的将来得到使用。此外，随着汽车制造商正在寻求以相互重叠的传感器视野来提供 360 度的环绕传感能力，每辆车上无人驾驶传感器的总数也在与日俱增。

为了快速的将这些数据从传感器传输到无人驾驶汽车的计算机中，汽车行业已经从 IT（信息技术）行业吸取了充分的教训，也就是说，采用了点对点的通信和交换网络。这两种 IT 网络构建构成了汽车以太网络的物理基础，可以提供必需的速度、冗余、信号完整性、优先级划分、可扩展性以及安全性，实现无人驾驶功能。

开发速度 – 重新定义汽车行业

与互联无人驾驶汽车有关的最大挑战或许就是对提高开发速度的需求。这种挑战以两种方式表现了出来。

首先，典型汽车的开发需要大约四年的时间。其中的焦点在于毫无瑕疵的执行过程，而速度和敏捷性的重要性则会略微低一些。当今，开发过程可能会短至两到三年。时间上的缩短部分可以归功于业界对于降低开发成本的需求，以及需要过渡到数量更少而又更具全球性的车辆平台的开发上来。此外，也不能忽视消费性电子产品行业盛行的 18 个月开发期所产生的影响。

第二，车辆的复杂性已经变得难以想象。一支机械工程师和造型艺术家组成的团队就可以设计出一辆汽车的日子，早就已经一去不复返了。当今的车辆是一系列传感器、微电子元件、软件、电子控制的机械组件、高压电气组件以及云连接服务所构成的一个复杂的集合，这些在一起会尝试去创造出一种近似于智能手机的用户体验。很少有汽车企业能够具备开发出所需的全部产品的那种技术广度。并且，对于这些极少数的企业，即使的确具备这种广泛的技术经验，它们也已经意识到，如果集中力量来开发能使自身从竞争对手中脱颖而出的技术能力，那样会更加具有成本效益。

将这两点合并起来，可以显著的改变整个汽车行业，使其从以前那种孤立的产品开发流程转变为一种以合作伙伴关系和协作为重点的新流程。尽管汽车行业最近充斥着各种引人注目的收购，这些活动只不过发生在汽车公司认为有机会使自身从竞争对手中脱颖而出的领域。汽车领域绝大多数的技术创新都通过合作伙伴关系和协作而发生。

这构成了当今汽车行业创新的基础。能够适应这种新的协作方式的公司将会兴旺繁荣起来。而那些做不到这一点的公司则很快会变得无关紧要。