隨著各國政府一系列路測牌照的陸續(xù)頒發(fā)，自動駕駛技術(shù)的發(fā)展也進入加速階段，有人甚至宣稱2019年為自動駕駛元年。這也吸引了越來越多半導(dǎo)體廠商的注意，開始加快布局自動駕駛芯片領(lǐng)域。不過根據(jù)專家的評估，目前的自動駕駛技術(shù)仍處于L3-L4之間，距離實現(xiàn)完全的自動駕駛?cè)匀挥幸欢尾欢痰木嚯x要走。作為該領(lǐng)域的技術(shù)核心之一，自動駕駛芯片也有諸多需要突破地方。

自動駕駛已達L3+水平

近日，國內(nèi)首條自動駕駛商用運營線路正式落地武漢。據(jù)悉，承擔運營任務(wù)的智能公交車已經(jīng)拿到武漢市智能網(wǎng)聯(lián)測試牌照和商業(yè)運營牌照。這也是全球首張自動駕駛商用牌照。與此同時，美國在自動駕駛路測推進方面也十分積極。加州是全球首個自主為自動駕駛汽車制定法規(guī)的州，截至去年年底加州已為至少60家企業(yè)頒發(fā)了自動駕駛路測牌照。

隨著一系列路測牌照發(fā)放，車輛路測被實施、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)被收集，自動駕駛路技術(shù)也獲得了長足發(fā)展。根據(jù)專家的評估，目前的自動駕駛技術(shù)大約處于L3-L4（L3+）之間，也就是具有了相對較弱的“高度自動駕駛”能力，在某些特殊環(huán)境下，自動駕駛車輛可以在無需駕駛員干預(yù)下正常行駛。

恩智浦資深副總裁兼首席技術(shù)官Lars Reger介紹：“L3+的車輛已經(jīng)可以實現(xiàn)在高速公路上自動駕駛的場景。從上高速起行車系統(tǒng)就可以接管，駕駛員就可以手腳放開，讓汽車進行自動行進，到接近自動駕駛要下高速的時候，車輛會給駕駛員發(fā)一個通知，要求駕駛員接管回來。在未來一兩年里，我們會看到這樣的場景普及開來。”

至于中國市場，業(yè)界預(yù)計自動駕駛的發(fā)展速度可以更快。Lars Reger就認為，中國消費者對于新技術(shù)的接受程度以及社會法律環(huán)境更加適合自動駕駛技術(shù)的落地，因為更加看好自動駕駛在中國的發(fā)展。長安汽車智能化研究院副院長何文也指出，中國的自動駕駛走的是一條基于網(wǎng)聯(lián)架構(gòu)的路線。傳統(tǒng)中央云計算要將大量道路數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆朴嬎?a target="_blank">中心處理后再下發(fā)，無法做到快速及時響應(yīng)。而5G的商用以及5G網(wǎng)絡(luò)部署的加快，將對于中國自動駕駛的發(fā)展起到促進作用。自動駕駛車輛上的硬件設(shè)備可以適當精簡，運算通過云端+邊緣的方式進行。

隨著自動駕駛技術(shù)的加快落地，自動駕駛市場的發(fā)展前景也被廣泛看好。麥肯錫預(yù)計，中國未來很可能成為全球最大的自動駕駛市場。到2030年，自動駕駛汽車總銷售額將達到約2300億美元，到2040年將達到約3600億美元。

多方積極布局芯片產(chǎn)業(yè)

芯片是自動駕駛技術(shù)得以實現(xiàn)的關(guān)鍵部件之一。在巨大市場前景的吸引下，有越來越多廠商加快了在這一領(lǐng)域的發(fā)展布局，其中不僅包括傳統(tǒng)的汽車半導(dǎo)體廠商，也包括以往聚焦于消費電子與計算機等領(lǐng)域的芯片巨頭。 此外，一些擁有強大算力的科技公司也在覬覦這一市場。

恩智浦、瑞薩、TI等均是傳統(tǒng)的汽車電子巨頭。這些公司在推進自動駕駛芯片方面具有傳統(tǒng)優(yōu)勢。這些廠商基本沿著逐步升級ADAS（高級駕駛輔助系統(tǒng)）處理芯片至高級自動駕駛級別的路徑加以推進。比如恩智浦發(fā)布了S32 ADAS產(chǎn)品系列，瑞薩開發(fā)了R-Car系列，德州儀器有基于DSP的解決方案TDA2x SoC等。恩智浦半導(dǎo)體總裁Kurt Sievers在接受記者采訪時就表示，他們對汽車行業(yè)的電子化包括自動駕駛領(lǐng)域非常看好，這是未來市場的長期增長機會。汽車的電子化（包括自動駕駛），將為汽車行業(yè)帶來根本性的改變。這種轉(zhuǎn)變將在未來多年時間里持續(xù)下去，半導(dǎo)體行業(yè)也將受益于汽車行業(yè)的這一發(fā)展趨勢。

傳統(tǒng)消費電子、計算領(lǐng)域的芯片巨頭，目前也在積極投入自動駕駛領(lǐng)域。10月初，ARM公司在其年度技術(shù)大會上宣布，成立自動車輛計算聯(lián)盟，成員包括通用汽車、英偉達、電裝、豐田、博世、恩智浦等業(yè)界大廠。這是ARM公司進軍車用半導(dǎo)體市場的最新舉措。在2018年9月ARM推出了首款面向車用領(lǐng)域的芯片Cortex-A76AE，2018年12月又推出簡化版Cortex-A65AE。ARM希望發(fā)揮其在智能手機和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的低功耗優(yōu)勢切入車用市場，降低功耗并保證性能和安全性。

英特爾、英偉達、高通等公司也是動作頻頻。英特爾此前通過高達百億美元收購以色列Mobileye公司，整合EyeQ系列芯片成為全球主要的自動駕駛視覺傳感芯片廠商。英偉達先后推出自動駕駛平臺Drive PX系列和Xavier系列，成為自動駕駛AI平臺的主流計算解決方案。

此外，一些擁有強算力的技術(shù)公司，如谷歌、百度、特斯拉等也積極跨界到自動駕駛芯片領(lǐng)域。Waymo是谷歌自動駕駛研究領(lǐng)域的主要公司，谷歌亦基于其TPU打造深度機器學習平臺，用于自動駕駛領(lǐng)域。百度開發(fā)了“昆侖”AI芯片，適配自動駕駛的Apollo系統(tǒng)。特斯拉則是既做整車也自研自動駕駛芯片。今年4月特斯拉發(fā)布了旗下首款自動駕駛芯片F(xiàn)SD。

總之，目前的自動駕駛芯片領(lǐng)域正處于群雄混戰(zhàn)局面，傳統(tǒng)汽車電子大廠、消費及計算領(lǐng)域芯片巨頭、擁有強算力的技術(shù)公司等不同勢力均在爭奪這一領(lǐng)域的主導(dǎo)權(quán)，未來的發(fā)展前景值得關(guān)注。

感測與決策兩大關(guān)鍵技術(shù)仍需突破

盡管各方紛紛看好，但是自動駕駛距離L4、L5級別，即實現(xiàn)完全自動駕駛，仍有非常長的路程要走。而自動駕駛芯片也有大量需要突破的技術(shù)。

根據(jù)市場研究人員盛陵海的介紹，自動駕駛系統(tǒng)主要包括前端與后端兩個部分：前端為感知端，包括攝像頭、毫米波雷達等，主要進行數(shù)據(jù)采集，市場上以被英特爾并購的Mobileye公司提供的解決方案為主。后端為主控平臺，主要執(zhí)行數(shù)據(jù)處理、深度學習等功能。英偉達基于GPU開發(fā)的Drive PX 2平臺有著較多應(yīng)用。

但是，自動駕駛芯片的開發(fā)并不容易，需要建立在大量數(shù)據(jù)積累與算法開發(fā)的基礎(chǔ)之上，這是一個長期的過程，也是為什么自動駕駛公司需要進行大量路測的原因之一。未來自動駕駛芯片的發(fā)展也需要在這兩個方向上進一步實現(xiàn)突破。

Lars便指出，目前攝像頭在雨雪等惡劣天氣的能見度仍然較低，毫米波雷達穿透能力仍有不足。多種感知設(shè)備組合或?qū)⒊蔀樽顑?yōu)的解決方案，彌補了相互之間的不足。但是如何壓縮成本又是一個難點。

此外，在現(xiàn)實生活中，路況千變?nèi)f化非常復(fù)雜，安全是非常重要的因素。除了海量的數(shù)據(jù)收集，后臺的分析與決策也非常重要。如果想要在非高速路面或者特殊環(huán)境下保持高精度自動駕駛，還需要AI在自動駕駛領(lǐng)域的進一步發(fā)展與應(yīng)用。這些都需要人工智能與安全芯片的進一步發(fā)展。
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