特别关注互联网企业加快计算平台研发我国智能网联汽车计算平台发展现状

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智能网联汽车计算平台的研发需要巨大的资金投入、雄厚的技术储备和强大的资源整合能力,目前国内汽车企业普遍未将其提升到战略高度加以重视,推进速度较慢。然而,以BAT、中兴、华为等为代表的信息技术企业却十分重视、大力投入,依托强大的用户资源和较强的软件、网络技术研发能力,从车载系统、芯片等入手,搭建生态,抢占市场,倒逼整车企业加快布局,加紧重塑汽车产业价值链,成为汽车领域新力量。

在智能网联汽车计算平台领域,中兴公司正在起步,已完成了车载计算平台的原型样机开发,制定了较为明确的发展路线图。中兴对标英伟达PX2 系统,结合一汽、长城等汽车企业的开发需求,计划研发面向 L3/L4自动驾驶计算平台“智算平台”。未来3~5 年,中兴计划以 GPU 为主要计算单元,同时采用中兴自主研发的ZEOS 实时车控级操作系统,尽快推出产品化的 L3 级车用计算平台;争取通过 3~8 年的技术攻关,以中兴自主研发的主控 CPU 芯片,以 FPGA 为计算力主要承担,实现功耗更低、成本更低,从底层掌握智能网联汽车 AI推理平台所需的计算加速的核心架构设计,同步开发自动驾驶人工智能ASIC 芯片。目标是实现满足“自主、安全、可靠”要求的 L3/L4 自动驾驶系统开发所需的计算平台,为中国从汽车消费大国向汽车强国转变提供重要支撑。

华为公司具有较为完备的基础技术储备,可复用于自动驾驶领域。华为海思与中科寒武纪联合开展智能芯片合作,自主研发了麒麟 970 处理器,采用 10 纳米工艺,搭载 8 核 CPU、12 核 GPU 和独特的深度神经网络处理器 NPU,大幅提高了端侧智能计算能力。预计 2018 年量产的 Hi 3559A 视频监控 SOC,包含图像处理单元、安全单元,支持深度学习加速,视频数据吞吐率达到每秒 25MB,基本满足自动驾驶视觉感知技术要求。

百度开放 Apollo 平台,但核心硬件仍然受制于人。借助在高精度地图、人工智能以及云计算等方面的优势,百度致力于打造自动驾驶领域的“安卓”,同时联合德赛西威推出自动驾驶专用计算平台 BCU,能够结合视觉感知和高精度地图实现厘米级定位和车道级导航。但在底层芯片等方面,仍然依赖英伟达、英特尔等公司的产品和技术;而整车企业在与百度合作时,由于对数据开放和共享、核心模块、核心功能设计等方面仍然存有较多顾虑,相关深度合作正处于起步磨合阶段。

阿里联合上汽开发汽车操作系统,重点强化应用服务能力,尚未深入到车载计算平台的研发。作为上汽和阿里创建的合资公司,斑马智行通过车载操作系统斑马 Yunosauto 以及手机 APP 斑马智行,与车控总线实现交互,并结合场景开发应用,实现了数据引擎、蓝牙钥匙、智能硬件平台、在线感知地图、智能驾驶舱、语音交互、车辆远程控制、车辆状态查询等服务,并已经在荣威 RX5、荣威 ERX5、名爵ZS 等多款车型中投入使用。

腾讯联合广汽围绕互联网内容生态,开发车载操作系统。2017 年 11月,腾讯推出了腾讯车联“AI in Car”系统,打造基于 AI 的生态资源,全面开放了五大基于 AI 的能力。腾讯宣布与长安成立合资公司,双方将在操作系统、车联网服务、智能驾驶、云平台、大数据、汽车生态展开合作。2018年 7 月,腾讯携手广汽新能源发布了 AI 系统,针对智能网联汽车的智慧解决方案,该方案基于腾讯车联“AI in Car”打造,为用户提供智能语音、智能出行、个性化内容、社交、运营增值等全场景服务。

硬件设计及开发刚起步芯片被外资掌控

智能网联汽车计算平台对传感、控制和执行系统提出的高计算效率、高实时性和高可靠性等需求,需要高效的汽车级芯片或专用处理模块作为硬件支撑。汽车传感器是汽车计算平台的不可或缺的部分,我国车用传感器企业的研发实力和自主创新能力较弱,无法满足智能网联汽车计算平台的发展要求。

汽车电子控制器硬件的核心在于微处理器,自动驾驶的发展使得汽车微处理器处理的数据量成几何级增长,需要汽车微处理器有高性能计算能力,特别是汽车识别行人物体的计算机视觉和深度学习功能要求芯片具有强大的实时计算处理能力。全球微处理器市场主要由外资企业恩智浦、TI、英飞凌、瑞萨、ADI 等垄断。目前,国内院校和企业尚不具备设计能满足需求的计算平台硬件的研发能力,虽积累了一定的集成电路设计经验,但智能网联汽车计算平台需要的产品级硬件设计及开发工具链等主要由国外企业掌控,实际使用的芯片大多依靠进口。智能网联汽车的电控转向、驱动、制动等关键零部件的研发是实现并推广应用智能网联驾驶技术的重要基础。针对电子制动、电动助力转向等产品,国外供应商先后在中国成立了不同规模的研发机构,在满足合资品牌主机厂需求的同时,积极开拓中国品牌乘用车客户,占领了中国品牌中高级乘用车的大部分市场。智能网联汽车时代的来临,对计算平台硬件能力

软件独立开发能力不足

智能网联汽车计算平台各类控制器设计所需的设计工具、程序库和操作系统被国外企业和科研机构主导,国内软件开发商尚未完全掌握应用于智能网联汽车计算平台的软件解决方案。目前,国内具备基于主流平台进行软件二次开发和应用的能力,而独立开发、更新和维护的能力尚有不足。在算法方面,近年来车载计算平台国际上在集成控制和协同控制领域已取得较大进展,虽初步形成了产业化能力,目前国内公司在单车集成控制方面有若干企业的算法技术已经能基本实现辅助驾驶的功能,在车辆识别率等关键指标上与Mobileye 差距不大,在视觉和语音计算领域具有一定竞争力。但在部分领域另有较大差距尚未形成稳定的产业链。

缺乏车载计算平台认证测试规范

我国智能网联汽车车载计算平台相关的测试标准、方法、设施缺乏系统性和完整性。由于缺少统一的标准与规范,企业各自开发的计算平台产品及系统之间难以实现互联,更难以与车辆以外的网络终端实现深度互联,这对未来车载计算平台的大规模应用极其不利。此外,由于车载计算平台的安全保障非常重要,任何漏洞都可能为黑客所利用,通过远程访问控制车载电子系统,从而导致用户隐私和商业数据失窃等一系列风险,甚至会对人身财产、社会安全造成威胁。所以,必须高度警惕,防止黑客攻击、系统失灵、隐私窃取等信息安全事故发生,而我国目前还没有此类的信息安全的评价标准与法律保障。

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