車載芯片商到底瞄準(zhǔn)了何種技術(shù)？

　　2016年自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域擴(kuò)張意圖非常明顯，光是在自動駕駛車的晶片細(xì)分市場中，除了輝達(dá)（Nvidia）、Mobileye、恩智浦（NXP）和德州儀器（TI）等大家耳熟能詳?shù)墓就?，還涌現(xiàn)出了許多“新面孔” ——例如IP供應(yīng)商Ceva以及英特爾和高通（Qualcomm）等。汽車OEM廠商正敞開雙臂歡迎這些市場新進(jìn)業(yè)者，IHSAutomotive資訊娛樂與先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）研究總監(jiān)EgilJuliussen在CES上表示，“這個領(lǐng)域突然變得熱鬧非凡。”

　　到現(xiàn)在為止，投資方和媒體社群都非常熱衷于支持自動駕駛車技術(shù)——感測、攝影機(jī)、雷達(dá)和光達(dá)、地圖繪制、演算法、深度網(wǎng)路（或者非深度網(wǎng)路）與人工智慧等等。但對于他們之中的大多數(shù)人來說，仍不清楚的是這些技術(shù)在自動駕駛車設(shè)計的演進(jìn)中將如何收場，更不必說在這場戰(zhàn)爭中誰勝誰敗了。Mobileye共同創(chuàng)辦人兼執(zhí)行長AmnonShashua表示，他起初以為競爭對手故意傳播有關(guān)這些技術(shù)的錯誤消息，想要造成“戰(zhàn)爭迷霧”。但他現(xiàn)在意識到，“人們真的感到非常困惑，因為他們真的不了解。”

　　在今年的CES上，Nvidia挾其“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)以及Mobileye展示地圖繪制技術(shù)，成為這次展會上最耀眼的明星，這兩家公司在ADAS和自動駕駛領(lǐng)域的競爭都相當(dāng)激烈。Ceva執(zhí)行長GideonWertheizer將上述兩強(qiáng)之間的公開爭執(zhí)描述為“投資的橋段”。事實上，Mobileye的股票在Nvidia發(fā)表聲明后不久就應(yīng)聲下跌了近10%，而在CES上召開新聞發(fā)布會后又漲了一些。

　　Mobileye地圖繪制技術(shù)

　　不過，Mobileye的聲明確實含有一定的重要技術(shù)份量。Wertheizer在一次接受專訪中特別介紹了Mobileye最新開發(fā)的地圖繪制技術(shù)——稱為道路體驗管理系統(tǒng)（REM），并認(rèn)為它對競爭晶片供應(yīng)商以及恩智浦、博世（Bosch）與Denso等一線廠商來說可能“最具威脅性”。據(jù)Mobileye透露，REM可以為精確定位和高解析車道資料創(chuàng)造“多源即時資料”，這是支援完全自動駕駛所需的重要資訊層。

　　這種技術(shù)是根據(jù)執(zhí)行于MobileyeEyeQ處理晶片的軟體。它能以極低的頻寬擷取地標(biāo)和道路資訊——大約每行駛一公里擷取10Kb（相形之下，Google進(jìn)行定位和繪制HD地圖時大約每公里1Gbit）。Mobileye解釋道，在云端執(zhí)行的后端軟體可以搭載車載軟體的所有汽車所發(fā)送的資料片段整合成一個全球地圖。Mobileye的目視判讀機(jī)制（有助于壓縮資料）應(yīng)該可以協(xié)助汽車制造商創(chuàng)造自己的‘道路指南’（RoadBook）。

　　Mobileye的多源位置協(xié)調(diào)系統(tǒng)只能在安裝有MobileyeEyeQ晶片的汽車上才能工作。簡言之，“Mobileye正鎖定其客戶。”Ceva公司的Wertheizer指出。很明顯地，隨著越來越多安裝Mobileye晶片的汽車上路，REM也變得越來越成功。Shashua認(rèn)為，REM對于汽車OEM來說之所以有吸引力，是因為“大型汽車制造商在創(chuàng)造自家道路指南時可以發(fā)揮其于規(guī)模上的優(yōu)勢。”

　　啟用REM對汽車制造商來說并不困難，Shashua指出，因為Mobileye的EyeQ晶片早已存在汽車生態(tài)系統(tǒng)中。建置REM所需要的就是EyeQ晶片和一條通訊鏈路——例如對于通用汽車（GeneralMotors）來說，可以使用自己的On-Star系統(tǒng)。通用汽車和福斯汽車（Volkswagen）在CES上宣布支援Mobileye提出的REM系統(tǒng)。另外一家規(guī)模與這兩家相當(dāng)?shù)目蛻艉芸斓匾矔灱sREM，Shashua透露。

　　值得注意的是，全球汽車產(chǎn)業(yè)中有三分之一都已經(jīng)使用EyeQ晶片了，Shashua指出，“我們非常期望整個汽車產(chǎn)業(yè)都能用到REM。”目前只有豐田（Toyota）和戴姆勒（Daimler）這兩家公司尚未使用Mobileye的晶片。

　　Nvidia：DrivePX2感測器融合技術(shù)

　　截至目前為止，電子產(chǎn)業(yè)中的自動駕駛車主要解說員一直是Nvidia執(zhí)行長黃仁勛。竭力鼓吹‘深度學(xué)習(xí)’的黃仁勛經(jīng)常教育人們，自動駕駛車需要一個功能強(qiáng)大的視覺運算系統(tǒng)來融合從攝影機(jī)和其它感測器而來的資料。換句話說，Nvidia 最新推出的DrivePX2被黃仁勛宣稱為‘為汽車設(shè)計的超級電腦’，它將成為汽車的標(biāo)準(zhǔn)配備，可以用來感知汽車所處位置、辨識汽車周遭的物體，并且即時計算最安全的路徑。

　　Nvidia還發(fā)布了一款名為Digits的深度學(xué)習(xí)平臺。Nvidia已經(jīng)在用這個平臺測試自己的自動駕駛車了。“自動駕駛技術(shù)具有令人難以置信的困難度，”黃仁勛指出，“它可不像你用監(jiān)理所的手冊來編程‘駕駛’這么簡單。”為了顯著縮短開發(fā)和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)路所需的時間，汽車制造商需要像執(zhí)行于在其伺服器超級電腦上的Digits這樣的工具，Nvidia指出。

　　根據(jù)黃仁勛的構(gòu)想，每家汽車公司最終都將擁有一個端對端的系統(tǒng)——范圍從用于訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)路的NvidiaDigits到用于汽車中部署網(wǎng)路輸出的NvidiaDRIVEPX2。為自動駕駛開發(fā)人工智慧軟體的布達(dá)佩斯公司AdasWorks創(chuàng)辦人兼執(zhí)行長LaszloKishonti指出，該公司正與Nvidia合作開發(fā)用于富豪汽車（Volvo）的系統(tǒng)，這款基于GPU的系統(tǒng)可以即時處理來自多個感測器的資料。

　　Kishonti表示，AdasWorks不用處理器，“我們采用GPU、FPGA或其它任何可用的嵌入式視覺SoC。”但使用Nvidia解決方案的一個重要優(yōu)勢是，在車載電腦上開發(fā)與驗證的逐行程式碼與伺服器上使用的程式碼是完全一樣的。相較于Mobileye僅關(guān)注于視覺處理，“我們的重點在于融合來自所有不同感測器的資料。視覺只是眾多感測器資料中的一部份，”Nvidia汽車整合部門資深經(jīng)理DaveAnderson表示。

　　Nvidia設(shè)計的DRIVEPX2可以處理來自12個視訊攝影機(jī)以及雷達(dá)、光達(dá)和超音波感測器的輸入資料。他解釋：“我們?nèi)诤狭诉@些資料，使其得以精確地偵測目標(biāo)物體、進(jìn)行辨識，以及判斷汽車與周圍世界的相對位置，然后找到安全行駛的最優(yōu)路徑。”

　　Ceva、高通也積極參與

　　然而，Nvidia并不是唯一推動深度學(xué)習(xí)用于自動駕駛車的企業(yè)。Ceva也在積極推廣該公司自有的XM4成像與視覺DSP，這些DSP使用的是Ceva的即時神經(jīng)網(wǎng)路軟體架構(gòu)，名為Ceva深度神經(jīng)網(wǎng)路（CDNN）。Wertheizer解釋說，該公司的客戶將選擇一種訓(xùn)練有素的神經(jīng)網(wǎng)路，預(yù)先處理物件參數(shù)。透過使用Ceva的DSP引擎、韌體和CDNN，采用浮點網(wǎng)路和權(quán)重描述的物件參數(shù)將“在不損失精度的條件下”被轉(zhuǎn)換為定點客制的網(wǎng)路和權(quán)重，他表示。

　　藉由Ceva的XM4DSP，CDNN可以讓嵌入式系統(tǒng)執(zhí)行“深度學(xué)習(xí)任務(wù)，而且其學(xué)習(xí)速度比基于先進(jìn)GPU的系統(tǒng)能快三倍，功耗小30倍，所需記憶體頻寬小15倍。”Ceva指出。在CES上，高通發(fā)布了整合LTE數(shù)據(jù)機(jī)和機(jī)器智慧的Snapdragon820車用系列產(chǎn)品。這個系列產(chǎn)品包含了高通的Zeroth機(jī)器智慧平臺。Zeroth專案設(shè)計用于協(xié)助汽車制造商使用神經(jīng)網(wǎng)路為ADAS和車載資訊娛樂系統(tǒng)創(chuàng)建基于深度學(xué)習(xí)的解決方案。

　　但到目前為止，Snapdragon取得的設(shè)計訂單還只限于資訊娛樂功能。奧迪（Audi）在2017款汽車產(chǎn)品線中就選用了Snapdragon602A處理器。正如Ceva的執(zhí)行長所指出的，Snapdragon820A還提供了汽車安全完整性等級（ASIL）評分，這是ISO26262定義的風(fēng)險分類機(jī)制——針對道路汽車標(biāo)準(zhǔn)的功能性安全等級分類。與此相反，覆蓋CDNN和XM4的Ceva端對端系統(tǒng)不久前才收到ASILB證書，他補充道。

　　自動駕駛車的三大支柱

　　為了不被Nvidia以及也在推動深度學(xué)習(xí)的其他公司專美于前，Shashua在CES上提醒人們，Mobileye在ADAS和自動駕駛車市場中仍然遙遙領(lǐng)先。他強(qiáng)調(diào)，“攝影機(jī)不只是一個感測器，而是自動駕駛車大腦的一部份。”Mobileye執(zhí)行長Shashua也在位于耶路撒冷的希伯來大學(xué)（HebrewUniversity）電腦科學(xué)系任教。他在年初的Mobileye新聞發(fā)布會發(fā)表演講時表示，“感測、地圖繪制和規(guī)劃”是“自動駕駛的三大支柱。”

　　在他看來，目前有兩大陣營致力于解決無人駕駛導(dǎo)航的挑戰(zhàn)。第一個陣營是Google和百度（Baidu）等公司，目標(biāo)是為特定地區(qū)創(chuàng)建極度詳細(xì)的地圖 （厘米級精確度的3D地圖），然后搭配光達(dá)等低解析度的感測器一起使用，在有地圖的區(qū)域就能以完全自動的模式讓汽車自動駕駛。

　　這種方法的問題是，地圖放大到全球等級基本上是不可能的，隨時保持地圖更新也同樣困難，因為一開始要創(chuàng)建地圖所需的資料就是一個天文數(shù)字。

　　第二種方法是創(chuàng)建低解析度的世界地圖，然后采用車上較高解析度的感測器——攝影機(jī)和其它感測器對地圖進(jìn)行增強(qiáng)。Shashua稱此為汽車產(chǎn)業(yè)的首選方法，因為它能讓汽車能“以部份自動功能到處行駛。”這種方法缺少的是人類等級的人工智慧（AI）來處理由感測器所擷取到的資料，他指出。自動駕駛車的目標(biāo)是“以完整功能隨處行駛，”Shashua指出，這正是Mobileye提出REM的切入點。REM是Mobileye藉由“更強(qiáng)大的人工智慧”創(chuàng)建高解析度地圖的一次嘗試。

　　這種系統(tǒng)設(shè)計可讓所有使用Mobileye技術(shù)的汽車有效地產(chǎn)生世界地圖，并創(chuàng)建Shashua所謂的‘道路手冊’（roadbook）——一份基于云端的詳細(xì)世界地圖。這份地圖可以不斷地即時更新，最終為所有汽車制造商使用。

　　未來車載技術(shù)發(fā)展指南

　　Shashua指出，每一家汽車制造商——福斯、通用和其他公司——都將開發(fā)并擁有一份‘道路手冊’——彼此間最終可能進(jìn)行交叉授權(quán)，從而形成全球索引。當(dāng)問到Mobileye是否也會擁有地圖時，他表示，“不會，我們只是技術(shù)供應(yīng)商。”但如果汽車產(chǎn)業(yè)今后開始討論“按里程計費”（pay-per- km）的商業(yè)模型時，Shashua表示，“我們將會共同參與討論。”

　　當(dāng)提到Nvidia時，Mobileye的這位執(zhí)行長并未含糊其詞。“從某方面來說，GPU作為視覺處理的黃金架構(gòu)這個概念是非常錯誤的。”他認(rèn)為Cuda“對于學(xué)術(shù)界來說是快速訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)路的一款優(yōu)質(zhì)程式設(shè)計工具。”事實上，這個工具可以讓你在開發(fā)必要演算法和創(chuàng)建優(yōu)質(zhì)展示產(chǎn)品中快速完成80%的工作。但他指出，剩下的20%（從產(chǎn)品展示到生產(chǎn)演算法）既困難又耗時。Shashua打趣地說，“剩下的20%是區(qū)別男人和男孩不同之處。”