2021年4月12日,，豐田汽車在日本市場推出豐田新款Mirai和雷克薩斯新款LS，新車配備Advanced Drive系統(tǒng),，該系統(tǒng)具備L2級自動駕駛技術,。前者起售價格為860萬日元（約合人民幣51.5萬元）,，后者起售價格為1794萬日元（約合人民幣107.5萬元），如果是奔馳S級,，這個價格不算高,，但對雷克薩斯來說，這個價格是很高的,。
說是L2級自動駕駛,，實際比特斯拉的FSD要高出一大截，稱L4絲毫不過分,。之前本田曾經推出全球第一臺L3車,，實際是只生產100輛，只租不賣,。只有豐田的才是真正量產車,，不過豐田的價格也是夠高的了，銷量肯定不高,，我想豐田應該非常清楚這一點,。估計一年銷量只有幾千輛，甚至是幾百輛,，這樣一來反而是好事,，豐田可以使用非量產的半導體元件。
很多人會質疑夸大了豐田的L2,，但仔細研究后就會發(fā)現(xiàn),，豐田的L2就是L4級自動駕駛，或者說豐田的硬件系統(tǒng)已經具備了L4級自動駕駛的能力和需求,。眾所周知L4與L3最大差別是L4能做到Fail-Operation,，即具備兩套完全不同的自動駕駛運算系統(tǒng)，一套作為主系統(tǒng)失效時的備份,，在主系統(tǒng)失效時,，仍能保持自動駕駛。L3則是Fail-Safety,，系統(tǒng)失效時,，人工接手，即失效時還要保持安全。像特斯拉或英偉達之類的,，設置兩個完全相同的主芯片只是提高算力,，而不能做后備，既然是主系統(tǒng)已經失效,，那么只有與主系統(tǒng)完全不同的系統(tǒng)才是真正的后備,，才能真正做到Fail-Operation。
豐田的自動駕駛系統(tǒng)如上圖,，不僅計算系統(tǒng)有后備,，電源系統(tǒng)也考慮到了，增加了第二塊電池系統(tǒng),。主系統(tǒng)即ADS ECU,，后備為ADX。兩套系統(tǒng)同時工作,，ADS負責絕大部分事物,，保證基本安全，ADX負責錦上添花,，讓車不僅安全也具備智能,。
這一套大約增加了66萬日元硬件成本，也就是大約4萬人民幣的成本,，未來或許豐田車可以選裝,，選裝價格估計得20萬人民幣。加上雷克薩斯LS500H本來就標配的雙目系統(tǒng),，構成完整的L4級自動駕駛,。這一套系統(tǒng)中前向主激光雷達成本估計最高，大約1-1.5萬人民幣,，兩個側向激光雷達合計大約5-8千人民幣,，3個ECU估計要1.2-1.4萬人民幣。軟件成本無法估算,，要看多少銷量了,。
傳感器方面，主前向激光雷達由電裝開發(fā),，電裝與法雷奧Scala的設計如出一轍,，只是巧妙地將單向變雙向。同時電裝可能是二代Scala的水準,，也是16線設計,，但也有可能更高，32線的設計,。側向則是大陸汽車的HFL-110 Flash激光雷達,。核心的雙目系統(tǒng)也是電裝開發(fā)的。毫米波雷達還是要的,，總共有5個毫米波雷達,，都由電裝開發(fā)并生產，豐田供應鏈盡量垂直化,，能自己做的部件都要自己做,，不僅能保證部件性價比極高，也能快速迭代產品,，還能保證供應鏈穩(wěn)定度,。歐美和中國廠家則是能對外采購的盡量對外采購。
ADS使用高等級車規(guī)元件,，使用傳統(tǒng)非深度學習算法也就是可確定性可解釋性的算法,。ADX以深度學習算法為主，但深度學習不具備確定性和可解釋性,，因此永遠無法通過功能安全認證,，但要車輛智能化而不是僅僅保持安全，深度學習必不可少,。ADX系統(tǒng)都能勝任90%的自動駕駛任務,，但不能保證100%安全，而ADS是保證安全,，兩套系統(tǒng)聯(lián)用,，既能有智能，也能在主系統(tǒng)失效后依舊正常運行自動駕駛,，當然這個自動駕駛的時間段不能太長,。這就是豐田與大多數廠家的不同，豐田更注重安全,，其他廠家更注重智能,。
ADS里豐田使用瑞薩的主SoC，ADX里是英偉達的Xavier做主芯片,。
為什么用瑞薩的主SoC,，首先是瑞薩是傳統(tǒng)車規(guī)芯片大廠，對車規(guī)和安全更重視,，其次是瑞薩與豐田關系緊密,，瑞薩的自動駕駛用芯片就是和豐田聯(lián)合開發(fā)的。
上表為瑞薩的股東列表,，豐田控股的電裝（曾經是豐田的電子與熱交換事業(yè)部）是第二大股東,，最初電裝持股只有0.5%，后來陸續(xù)花費數十億美元增持到8.95%,。豐田汽車持股2.92%,。瑞薩的第一大股東是日本株式會社產業(yè)革新機構 （Innovation Network Corporation of Japan, INCJ），這是日本政府與19家民營企業(yè)合資成立的投資公司，日本財務省占95.3%的股份,，瑞薩可以算日本的半國營企業(yè),。那19家民營企業(yè)里也包括了豐田。早期INCJ持有瑞薩股份超過50%,，后來將大約8%的股份都轉讓給了電裝,。在2017年，豐田,、瑞薩和電裝建立了自動駕駛合作聯(lián)盟,。
豐田自動駕駛ADS可能使用瑞薩最新的R-CAR V3U。有人會說,，按照日程表,，R-CAR V3U要到2023年才量產，這個量產指的是每月都超過1萬片的規(guī)模,。鑒于豐田自動駕駛系統(tǒng)的出貨量和豐田與瑞薩之間的緊密合作關系,，豐田自動駕駛ADS可能使用瑞薩的R-CAR V3U，在沒有大規(guī)模量產前,，每個月幾百片的量還是能滿足的,。順便說一下，中國一汽紅旗也決定使用R-CAR V3U做自動駕駛系統(tǒng)主芯片,，但是要到2023年下半年才量產,。大眾集團的自動駕駛系統(tǒng)也很有可能使用R-CAR V3U，因為雙方在座艙領域已經緊密合作,，德國大眾和上汽大眾都與瑞薩建立了聯(lián)合實驗室,。
V3U內部框架如上圖，采用8核A76設計,，但也不是像特斯拉那樣簡單堆12個A72,，它使用了ARM的Corelink CCI-500，即Cache一致性互聯(lián),。它提供處理器集群之間的完整Cache一致性,，比如 Cortex-A76 和 Cortex-A55，而且可以實現(xiàn) big.LITTLE 處理,。它還可為其他的設備（如 Mali GPU,、網絡接口和加速器）提供 I/O 一致性。實時鎖步CPU是ARM的R52,，英偉達最新的1000TOPS芯片Atlan也是用了R52,。
V3U視覺管線如上圖，可以看到V3U有很多硬核計算機視覺模塊,，包括立體雙目視差,，稠密光流,、CNN、DOF,、STV,、ACF等。功能方面包括圖像格式化,、目標追蹤、車道檢測,、自由空間深度,、場景標注、語義分割,、檢測分類等都具備,，類似于Mobileye的全封閉算法了。
圖像處理主要還是IMP-X5+,，靈活性應該比Mobileye還是要高點,。因為針對性比較強，也為了節(jié)約成本,，降低功耗,，瑞薩沒有使用太昂貴的GPU，只是簡單增加了一個低功耗GPU,，即Imagination Technologies的PowerVR GE7400,，1個著色器集群+32個ALU核心，算力只有38.4GFLOPS@600MHz,。
R52是ARM在2016年發(fā)布的專為自動駕駛安全市場供應的內核,，Cortex-R52最高支持4核心鎖步技術，相比Cortex-R5,，有35%的性能提升,，上下文切換（亂序）提高14倍，入口搶占提高2倍,，支持硬件虛擬化技術,。按照ARM的說法，簡單的中控系統(tǒng)可直接用Cortex-R52,，但是像工業(yè)機器人和ADAS（先進輔助駕駛）系統(tǒng)則建議配合Cortex-A,、Mali GPU等提升整體運算。另外,，ARM Cortex-R52通過多項安全標準認證,，包括有IEC 61508（工業(yè)）、ISO 26262（車用）,、IEC 60601（醫(yī)療）,、EN 50129（車用）以及RTCA DO-254（工業(yè)）等,。2021年3月還推出了R52+架構?？梢宰罡咧С?個核心鎖步,。
R52包括三大功能
軟件隔離：通過硬件實現(xiàn)的軟件隔離，意味著軟件功能互不干擾,。對于安全相關的任務,，這也意味著需要認證的代碼更少，從而節(jié)省了時間,、成本和工作量,。
支持多個操作系統(tǒng)：借助虛擬化功能，開發(fā)人員能夠在單個CPU內,，使用多個操作系統(tǒng)來整合應用,。這樣可以簡化功能的添加，而無需增加電子控制單元的數量,。
實時性能：Cortex-R52+的高性能多核集群可為確定性系統(tǒng)提供實時響應能力,，且在所有Cortex-R產品中產生的延遲最低。
考慮到成本因素,，瑞薩沒有使用尖端的7納米,，而是12納米工藝，并且是從原瑞薩R-CAR H3的16納米FinFET工藝升級到12納米FFC工藝,，一次性支出很少,。但是論到AI性能，絲毫不遜于那些5納米芯片,，瑞薩聲稱V3U達到了驚人的13.8TOPS/W的能效比,，是頂配EyeQ6的6倍之多。
和奔馳一樣,，豐田從一開始就是以立體雙目為自動駕駛的核心,。支持立體雙目的還有電裝、博世,、捷豹路虎,、斯巴魯、本田,、德國大陸汽車,、華為、大疆,、鈴木和亞馬遜與福特投資的電動車品牌Rivian,。瑞薩V3H和V3U里都有針對雙目的硬核處理部分，英偉達的Xavier也有,。
與單目三目的2D系統(tǒng)相比,，立體雙目最大的優(yōu)勢是無需識別目標也可以探測目標的3D信息,，也更擅長目標的追蹤與位置預測。單目和三目攝像頭的致命缺陷就是目標識別（分類）和探測（Detection）是一體的,，無法分割的,。必須先識別才能探測得知目標的信息，而深度學習的窮舉法特性導致其肯定會出現(xiàn)漏檢,，也就是說3D模型有缺失,，因為深度學習的認知范圍來自其數據集，而數據集是有限的,，不可能窮舉所有類型,，因此深度學習容易出現(xiàn)漏檢而忽略前方障礙物，也就是說如果無法識別目標,，系統(tǒng)會認為前方障礙物不存在,，不做任何減速,，特斯拉多次事故大多都是這個原因,。
即使特斯拉的HW4.0（FSD Beta）算力再高也是L2，也是無法避免漏檢的,，并且FSD Beta版在識別與對于物體的警示功能方面仍有限,，對于靜態(tài)的物體、緊急駛出的車輛,、建筑區(qū)域,、較復雜的十字路口等無法進行辨別。單目三目系統(tǒng)的另一個缺點是靜態(tài)目標反應要慢,。
大部分基于立體雙目的算法都是傳統(tǒng)幾何算法,，不是深度學習算法，具備確定性和可解釋性,。目前提到的自動駕駛算力都是針對深度學習的卷積的,，算力再高也與安全無關。針對立體雙目,，最大運算量在于立體匹配,，一般都用硬核完成。
立體雙目的缺點是標定困難,，需要長時間摸索,。算法人才奇缺，生態(tài)系統(tǒng)單薄,，不像單目三目系統(tǒng),，免費資源無處不在，立體雙目需要從內部培養(yǎng)人才,，這個過程長達10年以上,。這不是特斯拉等廠家能勝任的,。寶馬都有些吃力，寶馬也跟風奔馳用過雙目,，但效果很差,，比單目三目還差，寶馬最近基本放棄雙目路線,。
與大多數自動駕駛系統(tǒng)不同,，豐田將定位系統(tǒng)特別點出，稱為SIS ECU,。
自動駕駛的定位有兩種,，一種稱之為絕對定位，不依賴任何參照物和任何先驗信息,，直接給出無人車相對地球坐標或者說WGS84坐標系,，也就是坐標（B,L,H），其中B為緯度,，L為經度,，H為大地高即是到WGS-84橢球面的高度。
另一種是相對定位,，即有參照物或先驗信息的定位,。有像Mobileye這樣的視覺眾包定位REM，視覺對光線變化很敏感,，光線每時每刻都在變化,，數據的一致性幾乎不可能，逆光與背光完全不一樣,，某國產轎車逆光下ADAS系統(tǒng)幾乎完全失效,，因此準確度很低。也有基于激光雷達先驗信息的定位,，準確度極高,，但成本也極高，且不可能大范圍（幾百公里）使用,。此外,，相對定位無法與標準的高精度配合使用，兩者的坐標系,、數據格式,、接口、時間軸完全不同,，標準的傳統(tǒng)的高精度地圖必須有絕對定位,。
絕對定位是不可缺少的，特別是全局規(guī)劃,。而目前絕對定位只能用衛(wèi)星定位,，而衛(wèi)星定位除了QZSS,，其余都無法做到自動駕駛的車道級定位。這是L3/L4的瓶頸之一,。
之所以說特斯拉是標準的L2級智能駕駛,，也是因為特斯拉根本做不到車道級定位，目前全球唯一能做到車道級定位的是凱迪拉克的超級巡航,，超級巡航使用了天寶的RTX服務,，每年繳納服務費才取得了車道級定位。
天寶的RTX全球跟蹤基站網絡在全球部署了120個左右的跟蹤基站,，對GNSS觀測值進行實時跟蹤和存貯,，將GNSS觀測值時發(fā)送給分別位于歐洲和美國的控制中心，控制中心對全星座精密衛(wèi)星軌道,、鐘差和大氣建模,，得到全球精密定位改正數。全球精密位置改正數通過L波段衛(wèi)星（天寶自己的衛(wèi)星）或者網絡的方式廣播給服務授權的終端用戶,。
特斯拉里的定位只有一個GPS,。GPS模塊是NEO-M8L-01A-81，水平精度圓概率誤差（CEP）為2.5米,，有SBAS輔助下是1.5米,，接收GPS/QZSS/GLONASS/北斗,，CEP和RMS是GPS的定位準確度（俗稱精度）單位,，是誤差概率單位。就拿2.5M CEP說吧,，意思是以2.5M為半徑畫圓,，有50%的點能打在圓內，也就是說,，GPS定位在2.5M精度的概率是50%,，相應的RMS（66.7%）2DRMS（95%）。當然很多商家為了參數好看,，只給出CEP,。實際95%概率情況下是6米精度，有SBAS輔助95%概率是3.6米精度,。已經遠超一個車道了,。冷啟動26秒，熱啟動1秒,，輔助啟動3秒,。內置簡易6軸IMU，刷新頻率僅20Hz,，成本不會超過80美分,。
日本的GPS是特殊的GPS,，附加了QZSS。
早在1972 年,，當時的日本電波研究所（現(xiàn)為信息與通信研究所） 就提出了準天頂衛(wèi)星系統(tǒng)的概念,，論證了這種系統(tǒng)很適合日本這樣地處中緯度、國土狹長的國家,；2002年11月1日正式成立了新衛(wèi)星商業(yè)公司Advanced Space Business Corporation （ASBC）,，共有43家企業(yè)出資，三菱電機公司,、 日立制作所和豐田汽車公司等7家企業(yè)持股占77%,。
但是事情并不順利，最后還是由日本政府內務省出面接管QZSS項目,。日本政府接管后,，在2010年9月11日，發(fā)射第一顆衛(wèi)星Michibiki,，2011年6月1日,，正式提供導航服務。2017年6月1日,，發(fā)射第二顆衛(wèi)星,，2017年8月10日，發(fā)射第三顆衛(wèi)星,，2017年10月10日,，發(fā)射第四顆衛(wèi)星。日本計劃在2023年,，將QZSS的導航衛(wèi)星數量增加為7顆,，屆時將不再依賴美國GPS，即可提供位置信息,。
2023年-2026年,，不加任何地基增強的空間信號測距誤差為2.6米，加上地基增強可做到0.8米左右,。2027年-2036年,，不加地基增強誤差為1米，2036年以后,，誤差為0.3米,。QZSS接收機上不需要增加任何硬件成本，只增加軟件成本,，蘋果手機就支持QZSS,。QZSS廉價、高效、廣播方式沒有帶寬的瓶頸,，也沒有延遲,，是最適合自動駕駛的一種技術。缺點是日本國土狹長,，7顆星覆蓋率就可超過100%,，對中美這樣的大方塊國家，恐怕得幾十顆低軌道衛(wèi)星,。這種基礎工作,，恐怕最少要花數十年以上的時間才能決策批準并實施。
除了絕對定位,，豐田也考慮了相對定位,，為此增加了一顆遠距離攝像頭，即立體雙目之上的那個攝像頭,，主要用來檢測車道線,，配合高精度地圖的先驗信息，實現(xiàn)相對車道級定位,。
IMU方面,，豐田可能使用了TDK專為自動駕駛開發(fā)的IMU，即IAM-20685或者是IAM-20680HP,，這是單獨外置的IMU,，精度頗高，IAM-20685達到ASIL-B級標準,，陀螺儀量程±2949bps,，精確度±300bps。加速度計量程從±16g, ±32g到±65g,，精確度±8g, ±20g和 ±36g,，價格自然不低,，IAM-20680HP大約10美元（5千片起）,，IAM-20658大約15美元，跟特斯拉的整個GPS模塊價格都差不多,，而這僅僅是一個IMU,。
中美日三國自動駕駛競賽，日本一向追求產品高完成度,，給人感覺落后不少,，不過誰能笑到最后？讓時間來回答吧,。