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汪意革: 平台标准化,迈向智能驾驶量产新阶段
2021-07-02 16:32:38  来源: 盖世直播 盖世直播君  

7月1日—2日,由盖世汽车主办的“2021第四届全球自动驾驶论坛” 于上海隆重召开。本次论坛主要聚焦自动驾驶关键技术,如自动驾驶感知、智能驾驶域控制器、芯片、计算平台、无人驾驶不同的落地场景等话题展开讨论,以促进自动驾驶相关技术进一步发展、完善。下面是华为智能汽车解决方案BU MDC营销总监汪意革带来主题演讲:平台化标准化,迈向智能驾驶量产新阶段。

 

新车,智能驾驶

 

现场各位观众朋友们,大家好,非常抱歉不能来到现场,远程跟大家分享一下。我今天分享的主题是:平台化标准化,迈向智能驾驶量产新阶段。内容分为三个部分:市场与技术发展趋势、核心零部件计算平台面临的工程挑战,以及平台化标准化对量产的重要意义。

汽车其实很早就进入到了智能化时代,但一般是指智能座舱与辅助驾驶。随着技术的进步和发展,尤其是人工智能、云计算、大数据等技术的发展,包括强大算力、各种高精度的传感器,激光雷达等,使得我们现在具备了进入高级智能驾驶时代的条件,就是智能化从座舱域向驾驶域迁移。而且在未来,随着智能化进一步发展,可以预见就是全场景智能了。

从市场需求层面来看,我们分析一下最近大半年市场上发布的新车,智能驾驶成为了新车非常核心的亮点,可以说“无智能不新车”。特斯拉作为行业早期的引领者,智能化一直是它的核心卖点,造车新势力和传统车企新品牌,尤其是今年4月份极狐阿尔法HI版搭载三颗激光雷达与400 TOPS的高算力平台,真正把量产的智能驾驶新车推向了市场,推动产业向前迈进了一大步。

从技术演进来讲,虽然智能驾驶技术路线上有些争议,但是电子电器架构从烟囱式的分布式EE架构向集中式的CC架构演进,大家是没有什么争议的。因为传统烟囱式电子电器架构是以单一功能为核心,计算单元和感知单元是分散的,导致后果就是资源没法共享,相对比较固化,且无法向更高级别的L2+~L5演进。而集中式架构是以用户体验为中心,体验是持续迭代和升级,它通过集中式的计算平台,共享式的感知单元,从而可以实现新功能用OTA升级的方式持续叠加。这个趋势就会导致算力进一步集中,业界需要大算力的计算平台。

在交付模式上也发生了很大的变化,传统汽车的交付界面上,车企以用户需求和场景定义汽车,把功能分解成不同子功能交给Tier1及TierN来实现,它是典型“金字塔式”交付结构,这种交付结构带来效果就是交付效率慢,解决方案同质化严重。而智能驾驶作为新的产业,智能汽车作为新的物种,大家其实都处于探索阶段,无论是作为车企,还是作为产业参与者。这个时候就需要整个产业链重新一起定义智能汽车,需要集中整个产业链的智慧,另外,研发迭代速度进一步加快,这使得沟通效率,组织协同效率需要极大的提升来适应这种新的生产关系,所以交付模式需要变成“比披萨饼”式,参与方积极参与,共同定义一台真正市场上用户需要的智能汽车,这个过程当中每个角色都可以聚焦于自己所擅长的那一部分,沉淀自己的核心能力。传统的甲乙方关系可能会被打破,建立起互相绑定的战略合作关系。

在初期,车企部分能力从Tier1采购,部分能力需要自己开始进行积累。大家知道汽车研发周期一般都是1-2年,这两年当中双方合作的紧密程度是非常高的,万一有合作伙伴中途掉链子,其实对车企及新车型的上市的影响是非常大。智能汽车的市场机会非常大,但时间成本也很高,所以选择靠谱的合作伙伴尤为关键。

在智能车时代,跟传统的功能车时代是截然不同的。在功能车时代,大家竞争焦点是质量和低成本,低成本是核心。但是就像手机竞争一样从功能机到智能机一样。质量只是一个基础,在智能车时代除了质量之外关键的是快速迭代能力,是新功能无论是新车上市还是新功能的上市,快速迭代是智能车时代的核心特征。要支持智能车时代快速迭代,核心是平台,具有功能强大、稳定可靠、快速迭代的平台是关键。

在这种趋势之下,面向量产的计算平台,面临哪些工程能力的挑战呢?传统ECU的算力很小,只有零点几TOP,算力小导致功耗散热电池这些挑战都非常小。就像功能手机时代一样,很少考虑发热和续航,但是到了智能手机时代,因为性能上百倍提升必然会导致功耗问题,散热问题,电磁干扰等问题。大算力的计算平台要走向真正量产,首先要解决三个工程:硬件工程、软件工程、安全工程,才能真正把底层技术实力转化为工程量产能力。在硬件工程上,要考虑包括功耗、散热、EMC电磁、防尘、防水等,这些在传统的域控制器都不太;在软件工程上,汽车软件工程是非常复杂的,一方面要考虑上层应用软件使用到的丰富的第三方库,包括视觉相关算法库、激光雷达第三方算法库等。同时要考虑确定性低时延调度、硬件隔离等,要把这些业界优秀库用起来之后才能提供更好的感知和体验;在安全工程上,要考虑域控制器的功能安全以及网络信息安全等等带来的一系列复杂问题。除了满足ASIL D确定性功能安全外,还要对预期功能安全SOTIF有所考虑,以及构建全面的网络安全架构与防护能力。正是因为要考虑如上诸多工程挑战,一款计算平台一般要耗时2~3年时间,现在业界发布的产品,真正量产都是在2-3年之后。

华为MDC就基于如上思考打造的专业化计算平台,我们是集中式,大算力集中平台,大平台易于管理。除了传统保证功能安全以外,对网络安全也是尤为重视,这块华为有非常深的积累。快速响应,作为新的平台,新的产业,很多合作伙伴,包括客户自身要适应这个平台工具,可能需要一定的技术赋能和培训,我们作为本土供应商可以提供快速的技术支持和响应服务能力,提升开发效率,不影响新车型的上市计划。同时我们是开放化的平台,通过平台和硬件解耦,软件和硬件分离,聚集产业链的技术精华,通过平等合作的关系,使得整个产业链效率和成本做到最优,打造更好的智能汽车产品给到消费者。

我们现在已经上市了一系列MDC产品,面向商用车的MDC 300F,面向乘用车MDC 810,610,210。

为了满足量产要求,从硬件来看我们完成了全部的验证测试,首先是实验室的DV测试,有电磁测试,防尘,盐雾,防水,负荷,抗震,跌落,温循等等。第二个是生产制造,比如说等离子清洗及自动点胶,单板组装,批量下线。生产之后就真正的装车,进行冬测夏测,这是新车正式上市前必备的一个测试项。

MDC不仅仅是一个硬件,而是一个软硬件一体化的平台,软件复杂度也非常高,一个计算平台必须具备低时延的操作系统,还需要支持AUTOSAR标准。我们的软件通过了ASPICE  L2的安全验证,支持最新AP R19-11标准。在网络安全上我们有30多年网络安全经验积累,我们构筑了5层安全防护架构,从云端、网联、感知实现安全AI检测,使外部的威胁“进不来”,同时在内部计算和控制层,故障诊断,故障恢复等实现内部“攻不破”,达到最高网络安全的防护能力。

面向量产,MDC还提供配套完善的开发工具链,工具链覆盖上层应用的全生命周期,如开发、调测、部署、运营等阶段,在每一个阶段都有对应的工具链,针对AI有AI开发工具,针对AUTOSAR有配置工具,还有MDS集成开发环境,可以编译部署,而且我们的工具链都是满足置信度安全认证的,支持AUTOSAR,很多工具是图形化、拖拽式的,大幅度提升开发效率。

安全在复杂的大算力计算平台上更多要强调底层的安全。安全是复杂的概念,由于芯片,硬件,操作系统都是我们华为自研的,所以我们可以从根上构筑安全防线,比如说硬件的安全根,可信计算,硬件在启动阶段的可信根的检测,上层应用故障的分级和隔离,通过一系列化的关键技术,系统架构和安全策略来打造真正从底到上端到端的安全防护能力。

同时安全不仅仅是产品,同时也是流程和组织文化的问题,我们积极配合业界权威的第三方认证组织,包括ISO及IATF,ASPICE,TiSAX等,我们严格要求我们的组织、流程及产品满足第三方的安全规范要求,并得到了他们的充分肯定。

我们知道,智能驾驶产业链非常长,包括传感器,执行器,计算平台,上层面向各种场景智能驾驶应用。我们通过构建智能驾驶软件生态圈、传感器生态圈、执行器生态圈三个生态圈,MDC聚焦中间的平台层,高性能芯片,硬件平台,操作系统,配套中间件。传感器与执行器遵循业界主流的接口标准,实现快速的适配对接,从而降低整个产业链适配的灵活度和提升对接的效率。同时我们向上通过开放API方式,并且构建感知、融合、定位、决策、规划、控制等接口框架,来跟不同应用算法开发伙伴进行合作。我们最终是想通过这三个生态圈的构建,实现硬件可替换、软件可升级,最终实现即插即用,这样来加速智能驾驶产业链的构建,提升效率,降低合作成本。

在产业链分工上,我们聚焦在中间的平台层,在跟业界很多客户伙伴交流过程中发现,大家的确有各自擅长的地方。比如说主机厂在规控方面很擅长,而AI公司在感知融合算法上更擅长。在不同车企中,目前来看有两种实际落地的模式。第一种是通过一个算法的Tier1,第二种是主机厂采用外购+自研,比如说感知融合定位算法外购,而决策规划控制算法则自研。感知融合定位算法本质上是对现实世界的一个客观反映,而决策规划控制算法才是智能驾驶功能体验可以做到差异化的地方,这一块是未来的竞争核心,有些主机厂开始有意识在在构建与积累这方面的技术能力。

对于智能驾驶产业我们也是投入了庞大的资源来支持,我们跟很多高校行业组织、主机厂、算法公司等进行广泛的合作,我们有三大发展计划。MDC作为智能驾驶产业的重要参与者和推动者,我们也积极贡献自己的力量,跟国家级产业组织,标准阻止进行深入合作来在产业标准制定上,示范园区前瞻技术预研上积极配合,促进标准化往前走。同时我们根据客户和伙伴的诉求会提供线上、线下相结合的培训方式,赋能伙伴。一年多来,针对30多家车企,40多家生态伙伴提供将近1000人次技术人员赋能培训。

最强的智是众智,最强的力是合力。MDC作为产业的一分子,积极投入、共建共享整个智能驾驶新的产业链,与不同细分领域智能驾驶算法的应用开发伙伴进行合作,我们也在很多细分场景开始落地。在乘用车场景,有Momenta、禾多、商汤、国汽智控、佑驾、Freetech等众多合作伙伴,并已在多个主机厂定点项目交付;在商用车市场,有CiDi、元戎、易控智驾、主线等合作伙伴,并在厦门港、天津港、园区、新疆准东等矿区等应用。

因为MDC的技术领先性和市场影响力,我们也很荣幸在6月份得到了第三方权威评测机构佐思汽研的肯定,我们在自动驾驶域控制器领域排在“领先者”象限(MDC 610和MDC 810)。

最后总结一下,我们华为MDC聚焦在计算平台,与生态伙伴合作,满足不同智能驾驶的应用场景。我们的定位还是聚焦在智能驾驶产业的黑土地,我们聚焦做好平台、做好这块黑土地。我们的理念是智能驾驶要平台化,产业分工要精细化,应用软件要生态化,当前的MDC目前已经是量产,我们做的这四款产品都量产,而且是已经量产的最大算力,而且是最全系列的。我们也期待和众多的伙伴和主机厂一起共同迈进智能驾驶量产新阶段。

谢谢大家!

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