自驾车驶向未来：从概念到现实

汽车产业已经历了漫长的岁月。制造自动驾驶车的技术以及自动化车辆已不再是科幻小说。我承认，一想到未来的世界充满着太空时代的运输载具，将以谨慎规划与调度的准确度优雅地穿梭于此星球，这确实让人满心期待。唯一不希望发生的是，未来的人们都被迫穿着像电影中那样闪亮的银色连身衣裤…。这究竟是谁想出的主意？

当然，现实更复杂得多了，这无疑也适用于未来自动驾驶车开发的技术环境——特别是在概念验证(POC)阶段。除了独特且严苛的开发环境之外，工程师们还得疲于应付各种各种客制化的内部部署和云端应用，这一切都需要能够彼此无缝通讯，这确实是一项艰巨的任务，需要高度自主的工业物联网(IIoT)系统才能将概念转变为现实。

发动引擎，全速前进！

越来越多的业界制造商率先投入打造自动驾驶车(AV)的洪流之中。然而，在开发人员前进概念验证阶段的过程中，不免会遭遇前方突然出现的障碍。

首先，自动驾驶车系统必须能够做到三件重要的事：感知环境、处理与环境有关的资料，以及在所处环境中针对取得信息采取行动。这本质上是一个周而复始的循环过程，但是，产生的数据量以及需要处理这些数据的速度可能很快地就会变得不堪重负。

AV系统常见的挑战

再进一步剖析，当我们观察一辆无人驾驶车时，它一定有一个能侦测环境的传感器组合，可能是简单的驾驶辅助级技术，也可能是高度或全自动车辆的更复杂系统。这样的环境将决定从光达(Lidar)传感器、雷达传感器、致动器以及其他输入点收集数据的精准度和多寡。我们称之为传感器融合或数据融合，因为它只在所有组件能够彼此共享数据并就结论的准确度达成共识时才真正发挥作用。

接下来要考虑的部份是，系统必须要在什么地方使用人工智能(AI)来解决问题，例如：「好吧，我该怎么处理这些信息？现在要向左转吗？还是直走？该向右转了吗？环境发生什么事了？」系统还必须分析不同的瞬态因素，例如行人、自行车或汽车等，然后再做出决策与规划。当然，车子接着会采取一些实际的动作，这将会使环境发生改变，如此的循环不断地周而复始。

因此，真正的挑战之处在于高度的连接性(connectivity)：该系统的优劣仅取决于数据撷取与处理的速度和质量。然后，当添加外部连接——例如连接到云端或连接到其它系统时，都将成为连接解决方案的一部份。因此，这是一个极其复杂的分布式系统，其中的所有组件都整合在一个非常紧凑的封装中。

分层数据总线的概念

支持大规模的扩展是每一个高度自主系统的重要前提。这个真理特别适用于自动驾驶车领域，因为即使是让最优秀的开发团队冒然投入于仍在执行测试中的复杂系统开发，也可能会变得顾此失彼——系统必须真正做好万全的准备才能投放市场。为了进入市场并满足所有的媒体审查以及众所要求的新测试场景，通常必须在系统中添加新的任务关键层，但至今还没有人考虑到这一点。

分层的数据总线(databus)是由工业因特网联盟(Industrial Internet Consortium；IIC)提出的概念。分层数据总线让开发团队得以辨识系统中的不同控制层和信息层。除了完整的控制能力，还可让队指定「服务质量」(QoS)，决定数据如何在不同场景的应用之间流动，以及包括可靠性、带宽与延迟等。

自动驾驶系统databus的主要模块。（来源：RTI）

这种分层数据总线的概念也让开发人员在整个生态系统中使用相同的标准；使其为系统的不同部份设定各种不同的数据管理条件和规则。这使其能够以一种标准化方式在不同系统之间进行通讯，而不必添加新的协议和网关或其他网桥。分层数据总线能开发团队轻松地找到数据的各种使用条件，从而让系统更可靠且可重复。

关于自动驾驶车究竟发展到哪一步以及何时可开始看到第4级(Leve 4)和第5级(Level 5)自动驾驶车上路等议题，目前仍然存在争议。尽管这一时间表根据所讨论的对象不同而会给出不同的答复，但开发人员都会认同的一件事是，高度的连接能力是撷取并处理数据以及解决系统复杂度时不可或缺的核心要素。分层的数据总线架构为这些系统提供了标准化的通讯，并为开发人员提供工具，让无人驾驶车辆以更高效率、有效且安全地进入市场。

编译：Susan Hong    责编：Yvonne Geng

(参考原文：Inside the autonomous vehicles of tomorrow: From proof of concept to reality，by Bob Leigh)