自動(dòng)駕駛無(wú)疑是汽車(chē)行業(yè)為用戶描畫(huà)的一張“大餅”，能夠手離方向盤(pán),，將開(kāi)車(chē)這種枯燥乏味且極具風(fēng)險(xiǎn)的“力氣活兒”變成一種享受，太有誘惑力了,。
但現(xiàn)實(shí)是,，吆喝了很多年，我們似乎離真正的自動(dòng)駕駛還有相當(dāng)?shù)木嚯x,。如果你找個(gè)業(yè)內(nèi)人士聊聊,，他可能會(huì)列舉出從技術(shù)到安全，從商業(yè)模式到法律法規(guī)等一系列苦衷,，借此來(lái)向你說(shuō)明自動(dòng)駕駛的“路漫漫其修遠(yuǎn)兮”,。但是理由再多，趨勢(shì)在那兒,，面對(duì)這個(gè)人人都在為之而奮斗的終極目標(biāo),，恐怕是有條件要上,，沒(méi)有條件創(chuàng)造條件也要上。但是這條路究竟應(yīng)該如何走,，如何走得更順,，就需要一個(gè)合理的規(guī)劃了。
其實(shí)從技術(shù)上來(lái)講,，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛一直面臨著一個(gè)擴(kuò)展性的問(wèn)題,，因?yàn)樽詣?dòng)駕駛的終極目標(biāo)是根據(jù)分級(jí)、分階段實(shí)現(xiàn)的,，而不是一步到位,，因此在這個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程中如何打造一個(gè)可擴(kuò)展的技術(shù)架構(gòu)去應(yīng)對(duì)所有自動(dòng)駕駛級(jí)別在算力、安全性等方面的要求,，就成了一個(gè)十分重要的命題,。而且這樣的可擴(kuò)展的架構(gòu)，對(duì)于在這個(gè)過(guò)程中形成高中低端的差異化產(chǎn)品,，適應(yīng)不同用戶市場(chǎng)的需要,，及時(shí)將技術(shù)投入變現(xiàn)，也大有裨益,。
自動(dòng)駕駛的分級(jí)
為了完美地解答這個(gè)問(wèn)題,，我們還是要先回到自動(dòng)駕駛的分級(jí)上。按照美國(guó)汽車(chē)工程師學(xué)會(huì)SAE給出的定義,，自動(dòng)駕駛從L1到L5分為五級(jí),，分別對(duì)應(yīng)著駕駛支持、部分自動(dòng)化,、有條件自動(dòng)化,、高度自動(dòng)化和完全自動(dòng)化。
自動(dòng)駕駛的分級(jí)說(shuō)明
從圖中不難看出,，各個(gè)級(jí)別之間的差異是根據(jù)駕駛控制權(quán)的歸屬來(lái)界定的,，自動(dòng)駕駛級(jí)別越低，駕駛員對(duì)車(chē)輛的控制權(quán)就越強(qiáng),。比如在L1中,，包括自動(dòng)巡航、自動(dòng)制動(dòng)和車(chē)道保持等幾個(gè)內(nèi)容,，它們實(shí)際上只允許車(chē)輛在一個(gè)方向上做加速或減速的自動(dòng)控制,，而不包括轉(zhuǎn)向的操作，駕駛員仍然對(duì)車(chē)輛具有絕對(duì)的控制權(quán),，必須通過(guò)親自觀察環(huán)境做出正確的判斷和決策,；而到了L5，車(chē)輛則處于無(wú)需駕駛員干預(yù)的完全自動(dòng)化狀態(tài),，在大多數(shù)情況下駕駛員甚至對(duì)車(chē)輛的駕駛沒(méi)有“發(fā)言權(quán)”,。
從這個(gè)分級(jí)規(guī)則中我們也可以看出,，在L3到L4之間，其實(shí)存在一個(gè)很高的“臺(tái)階”,。如果說(shuō),，從L1到L3的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)還是一個(gè)駕駛員導(dǎo)向的產(chǎn)品，核心要義還是由人去操控汽車(chē),，那么到了L4和L5,，汽車(chē)基本上就等同于一個(gè)機(jī)器人了，在大多數(shù)情況下是處于與“人”切斷聯(lián)系的狀態(tài),，自主運(yùn)行,。也可以說(shuō)從L1至L3，產(chǎn)品廣告詞吹得再玄妙,，也還是ADAS,，只有到了L4和L5，才是真正進(jìn)入了的自動(dòng)駕駛的境界,。
從L1到L5的這種跨度,，反觀上文中所提到的技術(shù)架構(gòu)的可擴(kuò)展性，就顯得更具挑戰(zhàn)性了,。
可擴(kuò)展的技術(shù)架構(gòu)
想要解決這個(gè)問(wèn)題,，首先需要在深入理解的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)化。目前業(yè)內(nèi)一種比較主流的認(rèn)知是,，可以將自動(dòng)駕駛決策（THINK）分為兩個(gè)部分（域）：一個(gè)是感知和建模（Perception and Modeling）,，一個(gè)是安全計(jì)算（Safe Computing）。
具體來(lái)講,，感知和建模是對(duì)來(lái)自車(chē)輛傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,、分類(lèi)、識(shí)別,、跟蹤等處理,，得出目標(biāo)是什么、目標(biāo)的XYZ坐標(biāo)位置,，以及目標(biāo)移動(dòng)的速度和角度等信息,，并輸出一個(gè)網(wǎng)格圖。而感知和建模域的輸出,，則可作為安全計(jì)算域的輸入,，安全計(jì)算要做的就是將目標(biāo)的網(wǎng)格圖與環(huán)境信息融合,，進(jìn)行最佳路線的規(guī)劃,，并動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)未來(lái)幾秒內(nèi)可能的變化，其計(jì)算結(jié)果輸出為車(chē)輛加減速和轉(zhuǎn)向兩種控制信號(hào),，這樣的計(jì)算處理過(guò)程反復(fù)進(jìn)行,，就可形成連貫的自動(dòng)駕駛行為,。
由于感知和建模、安全計(jì)算這兩個(gè)域的功能不同,，具體的技術(shù)訴求也是不同的,，這主要反映在功能安全性和計(jì)算效率上。
對(duì)于感知和建模來(lái)說(shuō),，由于前端輸入來(lái)自多個(gè)傳該器——包括攝像頭,、毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)三種類(lèi)型——為了適應(yīng)復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景，至少需要兩種傳感器去滿足全面,、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)獲取要求,，這種傳感器的多樣性和冗余性，使得單一傳感器的感知和建模系統(tǒng)只需滿足ASIL-B的功能安全要求,，即可在整體上達(dá)到ASIL-D的功能安全水平,。而在算力上，定點(diǎn)計(jì)算即可滿足大多數(shù)感知和建模數(shù)據(jù)處理的要求,。
而安全計(jì)算則很不一樣,，由于經(jīng)過(guò)傳感器融合之后，沒(méi)有了數(shù)據(jù)的多樣性和冗余性,，因此安全計(jì)算處理器必須要達(dá)到ASIL-D的功能安全要求,。同時(shí)由于計(jì)算復(fù)雜性要高，必須同時(shí)使用定點(diǎn)運(yùn)算和浮點(diǎn)運(yùn)算——浮點(diǎn)運(yùn)算主要是進(jìn)行向量和線性代數(shù)加速——而且從安全性的角度,，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因?yàn)椴荒芑厮荻鵁o(wú)法勝任,，因?yàn)楸仨毷褂么_定性的算法，這些計(jì)算效率上的要求,，都需要與其相適應(yīng)的計(jì)算架構(gòu)的支持,。
試想一下，如果用單一的計(jì)算架構(gòu)去同時(shí)完成感知和建模,、安全計(jì)算兩個(gè)任務(wù),，顯然是不經(jīng)濟(jì)的，而且喪失了靈活性,。比如,，當(dāng)你希望擴(kuò)展傳感器的數(shù)量或類(lèi)型時(shí)，就不得不對(duì)整個(gè)處理器結(jié)構(gòu)進(jìn)行替換,。所以一種可擴(kuò)展架構(gòu)的思路就是,，分別為兩個(gè)域設(shè)計(jì)不同的處理器芯片與之相對(duì)應(yīng)，這樣后續(xù)的系統(tǒng)擴(kuò)展升級(jí)也會(huì)更容易,。
這樣一來(lái),，一個(gè)架構(gòu)就可以滿足從L1到L5所有自動(dòng)駕駛級(jí)別的技術(shù)要求，開(kāi)發(fā)者不論是做面向未來(lái)的技術(shù)探索,，還是做針對(duì)當(dāng)下市場(chǎng)需求的產(chǎn)品研發(fā),，都可以進(jìn)退有據(jù),，游刃有余。有了這樣的認(rèn)識(shí)和技術(shù)支撐,，在通往自動(dòng)駕駛的臺(tái)階上,，前行的步伐也會(huì)更篤定。