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[導(dǎo)讀] “汽車技術(shù)發(fā)展到如今,幾乎沒有人質(zhì)疑無人駕駛會成為汽車行業(yè)變革的巨大浪潮,然而對于各項技術(shù)落地的時間點(diǎn),各大車企、互聯(lián)網(wǎng)公司、研究機(jī)構(gòu)、通訊公司、科技巨頭等眾說紛紜,本文援引莫尼塔財新智庫的一篇

“汽車技術(shù)發(fā)展到如今,幾乎沒有人質(zhì)疑無人駕駛會成為汽車行業(yè)變革的巨大浪潮,然而對于各項技術(shù)落地的時間點(diǎn),各大車企、互聯(lián)網(wǎng)公司、研究機(jī)構(gòu)、通訊公司、科技巨頭等眾說紛紜,本文援引莫尼塔財新智庫的一篇研究,系統(tǒng)梳理了無人駕駛各關(guān)鍵技術(shù)節(jié)點(diǎn)以及其成熟時間?!?/p>

1)汽車電子沿著兩橫三縱的技術(shù)架構(gòu),逐步實現(xiàn)成熟的智能化和網(wǎng)聯(lián)化:2016年-2018年主要是三大傳感器的融合使用;2017年-2019年主要是高精度地圖的成熟;2019年-2022年是車載通訊模塊、互聯(lián)網(wǎng)終端、通信服務(wù)的成熟;2022年-2025年主要是決策芯片和算法的成熟。

2)2016-2018—三大傳感器融合:國內(nèi)毫米波雷達(dá)今年開始出貨;車載視覺系統(tǒng)硬件已經(jīng)達(dá)到消費(fèi)級水平,進(jìn)入軟件成熟期;激光雷達(dá)成本不斷下降,加速ADAS和無人駕駛的普及進(jìn)程。

3)2017-2020—高精度地圖的成熟:傳統(tǒng)地圖無法滿足自動駕駛的要求,高精度地圖是L3、L4級別最為關(guān)鍵的技術(shù);當(dāng)前精度地圖參與者主要有圖商、自動智能駕駛科技公司、ADAS方案提供商、傳統(tǒng)車企四類,其優(yōu)劣勢各不相同,硬件軟件逐步融合。

4)2019-2022—車載通訊模塊的成熟:LTE-V在延時、頻譜帶寬、可靠性、組網(wǎng)成本、演進(jìn)路線等方面都具有優(yōu)勢,未來的發(fā)展趨勢大概率是使用LTE-V標(biāo)準(zhǔn);目前布局的主要是半導(dǎo)體廠商和汽車廠商,但國內(nèi)很多公司都進(jìn)入了產(chǎn)業(yè)鏈,大唐電信也發(fā)布了全球第一臺LTE-V車聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,有望在車載通訊模塊爆發(fā)之際獲得高速成長。

5)2022-2025—算法和決策芯片的成熟:各大廠商都在用不同的芯片設(shè)計支持不同的算法,Google自己已經(jīng)開發(fā)了TPU,用于CNN加速,地平線也在開發(fā)BPU,Intel收購Moileye打造芯片算法一體化,未來或是FPGA支持下的深度學(xué)習(xí)算法來實現(xiàn)自動駕駛。

1. 汽車電子發(fā)展時間表

1.1 汽車電子沿著兩橫三縱技術(shù)架構(gòu)走向成熟

智能網(wǎng)聯(lián)汽車是搭載先進(jìn)的車載傳感器、控制器、執(zhí)行器等裝置,融合現(xiàn)代通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù),實現(xiàn)車與X(人、車、路、后臺等)智能信息交換共享,具備復(fù)雜的環(huán)境感知、智能決策、協(xié)同控制和執(zhí)行等功能,可實現(xiàn)安全、舒適、節(jié)能、高效行駛,并最終可替代人來操作的新一代汽車。按照技術(shù)應(yīng)用和應(yīng)用場景,組成了兩橫三縱的技術(shù)架構(gòu)。

1.2 汽車電子時間發(fā)展表—智能化與網(wǎng)聯(lián)化協(xié)同發(fā)展

汽車電子的發(fā)展有兩個維度,智能化和網(wǎng)聯(lián)化,沿著兩橫三縱的技術(shù)架構(gòu),逐步實現(xiàn)成熟的智能化和網(wǎng)聯(lián)化。

2016年-2018年主要是三大傳感器的融合使用,傳感器和視覺解決方案的融合促進(jìn)實現(xiàn)自適應(yīng)巡航、自動緊急制動等部分自動駕駛(PA)功能,以及輔助網(wǎng)聯(lián)信息交互;2017年-2019年主要是高精度地圖的成熟,實時路況的更新和更豐富的路況信息加速實現(xiàn)車道內(nèi)自動駕駛、全自動泊車等有條件自動駕駛(CA)功能,以及部分網(wǎng)聯(lián)信息協(xié)同感知;

2019年-2022年是車載通訊模塊、互聯(lián)網(wǎng)終端、通信服務(wù)的成熟,5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的部署完成和商業(yè)化,V2X信息交互低延遲要求共同推動網(wǎng)聯(lián)化的加速,實現(xiàn)更復(fù)雜路況(近郊)的全自動駕駛;2022年-2025年主要是決策芯片和算法的成熟,隨著人工智能嵌入式落地智能終端,F(xiàn)GPA通用架構(gòu)向ASIC專用架構(gòu)的轉(zhuǎn)變,算法和芯片設(shè)計的協(xié)同發(fā)展,實現(xiàn)全區(qū)域的無人駕駛等高級(HA)/完全自動駕駛(FA)功能和網(wǎng)聯(lián)協(xié)同決策控制的功能。

1.3 各國陸續(xù)出臺政策推動ADAS的普及

歐盟委員會考慮2017年將19項安全技術(shù)納入新車的標(biāo)準(zhǔn)配置,并將強(qiáng)制執(zhí)行,自動緊急制動和車道偏離警告成為標(biāo)配;國內(nèi)2017年速度輔助系統(tǒng)、自動緊急制動、車道偏離預(yù)警/車道偏離輔助的加分要求已設(shè)定為系統(tǒng)裝機(jī)量達(dá)到100%。各國政策陸續(xù)出臺,要求汽車逐步配備汽車電子相關(guān)組建,成為汽車電子發(fā)展最大的推動力。

1.4 國外谷歌和特斯拉兩種發(fā)展路徑加速發(fā)展

加州車管局(DMV)公開了自動駕駛項目的脫離測試數(shù)據(jù),基本衡量了目前主要自動駕駛項目在加州境內(nèi)在不同天氣環(huán)境,不同的路段進(jìn)行測試的進(jìn)展,谷歌的性能明顯優(yōu)于其他廠商。

谷歌和特斯拉在無人駕駛領(lǐng)域采取了兩種不同的有代表性的發(fā)展路徑,谷歌利用地圖和深度學(xué)習(xí)實時建模來實現(xiàn)自動駕駛;特斯拉依賴于傳統(tǒng)的傳感器的融合實現(xiàn)數(shù)據(jù)搜集識別、處理分析、完成自動駕駛功能。從自動駕駛精度來看,谷歌的沒有明確的數(shù)據(jù),但其軟件層面的可以檢測和理解手勢之類的信號并作出反應(yīng);moblieye的FCW(前向碰撞預(yù)警)的算法識別精度達(dá)到99.99%;特斯拉的算法處理水平很高,奔馳的路測車有著比特斯拉多一倍的傳感器,但是精度遠(yuǎn)不及特斯拉。

谷歌的自動駕駛技術(shù)發(fā)展可以分為兩段,以waymo成為獨(dú)立事業(yè)部為轉(zhuǎn)折點(diǎn):第一階段,主要突出軟件領(lǐng)域和技術(shù)突破,采用自有的高精度地圖和Velodyne提供的64線激光雷達(dá)方案,配備谷歌chauffeur軟件系統(tǒng),最為突出的是展示的無人駕駛原型車中直接拋棄了傳統(tǒng)車的剎車、方向盤、油門等設(shè)備,僅用一個啟動鍵實現(xiàn)無人駕駛,而硬件制造原型車都是來源傳統(tǒng)車企,如2014年展示的谷歌第二代車型就是從白色雷克薩斯RX 450H混合動力SUV改造而來。

2016年11月,waymo成為獨(dú)立事業(yè)部后,開始采用硬件和軟件并行的方案,采用自己研發(fā)的激光雷達(dá),傳統(tǒng)傳感器和8個視覺模塊相互融合,最新展示的無人車使用了三個不同探測距離的激光雷達(dá),自主技術(shù)研發(fā)將激光雷達(dá)成本降低九成。未來技術(shù)商業(yè)化首先落地在貨運(yùn)(有個固定場景的低速共享市場)和共享車服務(wù)的應(yīng)用。

2016年11月,特斯拉Autopilot2.0 發(fā)布,該系統(tǒng)將包含8個攝像頭,覆蓋360度可視范圍,對周圍環(huán)境的監(jiān)控距離最遠(yuǎn)可達(dá) 250 米;車輛配備的12 個超聲波傳感器完善了視覺系統(tǒng),探測和傳感硬、軟物體的距離接近上一代系統(tǒng)的兩倍。增強(qiáng)版前置雷達(dá)通過冗余波長提供周圍更豐富的數(shù)據(jù),雷達(dá)波可以穿越大雨、霧、灰塵,甚至前方車輛。另外,Autopilot2.0使用的處理芯片NVIDIA Drive PX 2的處理性能為原來Mobileye Q3的40倍。

1.5 國內(nèi)科技公司和傳統(tǒng)車企合作打造自動駕駛,精度提升速度快

通過863計劃實施和國家自然科學(xué)基金委項目支持,清華大學(xué)、國防科技大學(xué)、北京理工大學(xué)等部分高校、院士團(tuán)隊、汽車企業(yè)在環(huán)境感知、人的行為認(rèn)知及決策、基于車載和基于車路通信的駕駛輔助系統(tǒng)的研究開發(fā)取得了積極進(jìn)展,并開發(fā)出無人駕駛汽車演示樣車。清華大學(xué)等高校聯(lián)合企業(yè)開發(fā)的自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)、行駛車道偏離預(yù)警系統(tǒng)、行駛前向預(yù)警系統(tǒng)等具有先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)功能樣機(jī),正在逐步進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化階段。

2. 2016-2018—三大傳感器融合

2.1 毫米波雷達(dá)國內(nèi)今年開始出貨

毫米波雷達(dá)的主流方向是24GHz和77GHz,24GHz主要應(yīng)用于汽車后方,77GHz主要應(yīng)用于前方和側(cè)向。未來毫米波雷達(dá)會逐漸向77GHz頻段(76-81GHz)統(tǒng)一,其中76-77GHz主要用于長距離毫米波雷達(dá),77-81GHz主要用于中短距離毫米波雷達(dá)(已有歐盟、CEPT成員國、新加坡、美國FCC委員會、加拿大工業(yè)部等進(jìn)行相關(guān)規(guī)劃)。

隨著配備從高端車型向中低端車型下沉的趨勢,目前毫米波雷達(dá)已經(jīng)逐漸普及,一般配備情況是“1長+6短”(如奔馳S級)、“1長+4短”(如奧迪A4)、“1長+2短”(如別克威朗)。

前端單片微波集成電路MMIC和雷達(dá)天線高頻PCB板是其核心組成部分。

MMIC由國外公司掌控,特別是77GHz的MMIC,只掌握在英飛凌、ST、飛思卡爾等極少數(shù)國外芯片廠商手中,國內(nèi)處于初始研發(fā)階段,主要在24GHz雷達(dá)方面,華域汽車、杭州智波、蕪湖森思泰克等企業(yè)在已有部分積累。雷達(dá)天線高頻PCB板技術(shù)也掌握在國外廠商手中,Schweizer占據(jù)全球30%市場份額,在77GHz方面優(yōu)勢明顯,PCB使用的層壓板材則主要由Rogers、Isola等公司提供。國內(nèi)高頻PCB板廠商暫無技術(shù)儲備,根據(jù)圖紙代加工,元器件仍需國外進(jìn)口,滬電股份已就24GHz和77GHz高頻雷達(dá)用PCB產(chǎn)品與Schweizer開展合作。

目前中國市場中高端汽車裝配的毫米波雷達(dá)傳感器全部依賴進(jìn)口,華域汽車已經(jīng)能生產(chǎn)24GHz毫米波雷達(dá),主要完成BSD盲點(diǎn)偵測、LCA車道切換輔助等功能,解決產(chǎn)品形態(tài)的導(dǎo)入。國內(nèi)第二階段的研發(fā)將同樣針對24GHz產(chǎn)品,目標(biāo)是降低成本,預(yù)計產(chǎn)品2017年底出現(xiàn)。

2.2 車載視覺系統(tǒng)硬件成熟,軟件逐步升級

車載視覺系統(tǒng)包括車載圖像感光芯片、專用圖像處理ISP芯片、車載光學(xué)鏡頭、車載視覺系統(tǒng)。

借由鏡頭采集圖像后,由攝像頭內(nèi)的感光組件電路及控制組件對圖像進(jìn)行處理并轉(zhuǎn)化為電腦能處理的數(shù)字信號,從而實現(xiàn)感知車輛周邊的路況情況、前向碰撞預(yù)警、道偏移報警和行人檢測等功能。

硬件方面,車載攝像頭主要由CMOS鏡頭(包括lens和光感芯片等),芯片,其他物料(內(nèi)存,sim卡,外殼)組成。

軟件方面,以mobileye為例,主要體現(xiàn)在芯片的升級和處理平臺的升級,工作頻率從122Mhz提升到332Mhz,訪問方式的改變使速率提升一倍,圖像由640*480彩色像素提升為2048*2048(Input)和4096*2048(output)等。

從市場競爭格局來看,除了極少數(shù)廠商具備垂直一體化的能力,絕大部分廠商都將業(yè)務(wù)集中于產(chǎn)業(yè)中的某個或者某幾個環(huán)節(jié)。光學(xué)鏡片主要是臺灣的廠商在主導(dǎo),大陸廠商在紅外截止濾光片上有一定優(yōu)勢,圖像傳感器主要是歐美和韓國廠商為主,模組環(huán)節(jié)大陸、韓國、臺灣、日本廠商份額居前,國內(nèi)廠商成長迅速。

目前汽車零部件提供商巨頭的攝像頭傳感器都已于整車廠合作量產(chǎn),同時加大研發(fā)投入,注重芯片和算法的提升。國內(nèi)未來攝像頭的發(fā)展主要體現(xiàn)在專用圖像處理芯片與復(fù)雜圖像處理技術(shù)突破,基本實現(xiàn)自主研制,最終實現(xiàn)車載視覺與其他感知系統(tǒng)融合產(chǎn)品的大規(guī)模應(yīng)用。

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