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CICV 2021主题峰会1:面向高级别自动驾驶的智能车载计算平台

zero 2021-6-1 01:13 5207人围观 智能网联

10.

罗蕾

电子科技大学嵌入式软件工程中心教授

智能网联汽车基础软件关键技术趋向》


如今智能网联发展非常迅猛,而且是多学科交叉的,电子科大次要是在计算机、电子信息范畴我们做的比较多。我们团队从2006年末尾进入到汽车范畴,所以对汽车还是比较熟习的。这次引见内容分四方面:


第一,发展角度给大家引见一下。大家都知道汽车的四化,这外头我们了解的最重要的一块是IT化。就是整个IT产业怎样和汽车产业交融,而且它是工业化的产品,怎样样的更好为汽车行业服务?在这点上其实国内没有太多阅历,特别是在汽车范畴性价比要高,而且要功能、功能、牢靠性,所以我们说的功能安全,这些都是我们传统做消费电子的或者做互联网的企业不是特别熟习。其他大家都很熟习了包括智能化、网联化,这些都不说了。


如今汽车的电子电器架构在往新的方向发展。特别是如今基本上往域控制发展,将来一定还有车路云协同和云要结合起来。是不是会成为中心的计算机?我个人判别还是比较困难的,还是一个以域控制器再加云控或者车路云为主的新兴架构。


这个架构外头触及到很多新的技术,包括高速的网络而且是低延时的、高功能的,同时还有它的功能安全和网络安全。汽车行业普通把它叫信息安全,应该是网络信息安全,我们也叫功能安全,以它为基础,在这个基础上构建以SOA软硬一体化的平台。如今SOA提得也比较多,可以更好的支撑我们的软硬件的分离、IT化,同时在运用方面我们更好的解耦,这个就是软硬协同起来解耦了,包括可以打造第三方的运用生态。


大家都想是不是SOA就会成为将来像安卓一样的东西?可以真正地把这个生态建立起来?由于汽车行业还是缺生态的。从芯片角度来看,到了智能网联汽车芯片种类越来越多,运用越来越广泛。有人估计大概是如今传统车的五倍,大家也是促进很多非常关注汽车芯片。汽车芯片在国内还是需求大力推进的,如今还非常弱。当然我们在智能网联汽车行业,特别是在一些新型的范畴,国内有很多创新的企业做得挺好的。


同时软件的架构要做一个彻底的改变。由于传统的嵌入式的软件体系是不能满足在汽车里的将来的发展。大家提的比较多的软件定义汽车,我们如何满足智能的交互、智能的驾驶。就像安卓的生态一样,生态体系要建立起来,更多的人能参与出去。如今的状况是没有解耦的,无法参与,特别是我们IT方面的人根本不知道车里是怎样回事儿,那怎样办?所以这是一个大的成绩。


如何新型的架构处理汽车行业面临上亿级的代码,曾经超过飞机上的代码了甚至更多,这个成绩怎样很好的构建新的架构?可以让更多人参与出去?从底层到运用到中间层都能更多的参与,才可以让汽车的软件更丰富,这个生态建立非常重要。而在这方面国内的确阅历比较弱,相对于国际下去比,我们阅历特别弱。而且大家合作的心态不是特别开放,所以也希望要更开放的心态才能让更多人参与出去。


从操作系统角度,由于我们研讨操作系统很多年,我不断在做嵌入式操作系统。从飞机操作系统再到汽车操作系统,操作系统在汽车上非常多,不能够是一种,我们看到一定是多种操作系统交融,而且多技术运用下去。包括虚拟化的技术、面向SOA的技术、交融的技术、中间件的技术,所以汽车操作系统种类,我们大体可以分为三大类:传统的相似于车控类、面向智能驾驶的以及车载类,车载类操作系统更像是手机操作系统,而车控操作系统它的特点是要具有更多的实时性或者满足功能安全,当然信息安全和网络安全是必须的要求。


在这方面我们的阅历不足,由于我们国内还没有做过像Linux大核、自主的而且满足功能安全执行要求的产业化的能落地的产品,至今为止,我们没看到。七五时期国内在推进支持做本人的Linux,但后来Linux生态建立起来我们就放弃了,也就是说我们在这方面没有太多阅历。但是在传统的嵌入式操作系统方面,我们国内没有成绩。面向新兴技术,包括要支持虚拟化,这样的操作系统我们还是有很多不足,由于做的人太少,这方面的人阅历太少。包括我们在训练先生的时分,我们也很难找到特别合适的软硬件来支撑,所以在这方面还需求努力。


从国际来看,我们比较熟习汽车行业的AutoSAR,它是做标准化的组织,有各方参与开放的架构。从03年末尾,我们在大概07年、09年加入过,后因由于学校经费这些就没有继续跟进了。但是这个体系其实大家是全球共识的一个体系,最次要也是处理IT化的成绩、软硬件分离成绩,让更多人参与出去。


比如做芯片的人可以满足AutoSAR的驱动,这样的话做AutoSAR的人就非常好的弄。从具有Classic再加上Adaptive,大家可以看到这个对比很明晰,一个是面向IT的,它在Classic是base在实时操作系统,到了Adaptive就是base在Posix的接口,但这个Posix大家知道是国际标准,在这个标准中Linux满足也是满足Posix,但Posix是不是用Linux就OK了呢?的确也难,为什么?怎样满足处理安全的成绩?这是个大的成绩。假如不可以完全自主或者可以把它充分的去正向的开发,这个成绩很难处理。


另外这外头还触及到面向SOA、SOC等等这些。所以这个外头可以看到曾经往这个方向发展。国内还是感觉慢了一点,我们国内其实也在推进相关的规范、标准在研讨,汽标委曾经在牵头做相应的研讨,它把操作系统归成车用,包括车载和车控分开,车控次要是面向智能网联、面向域控制器、面向自动驾驶的操作系统,在这方面国内曾经末尾推进起来了,让更多人参与出去。而且汽车行业的人,也末尾逐渐参与到这些事情下去了。


除此之外,我们2019年包括跟国汽还有工信部的单位一同来研讨计算平台的参考架构,大家可以看到在计算平台里它都是异构的、多核,而且是支持多种操作系统的,也是非常复杂,要满足功能安全、网络安全的要求。这里整个的软硬件的架构非常重要。


大家一提到架构都觉得很空,非常空。但实践上架构它就是我们从软件的角度就是版本,就是产品,从芯片的角度它也是版本,所以非常重要。在这个体系中,怎样样来构建,怎样来支撑让这个运用生态愈加丰富?心态各方面的人都能参与出去?


我们看一下可以看成是将来域控制器软硬件架构,下面有虚拟化可以支持多个操作系统、多种类型,这个也是大家全球共识的一种架构。不管是Linux还是Classic或者其他操作系统都是OK的在这下面。可以看到我们如今芯片都支持了硬件虚拟化技术,全虚拟化都支持了。包括大家知道ARM v8版本曾经全虚拟化支持了,所以对我们去训练先生,去学习曾经非常好了,门槛降低了很多。


原来大家知道我们在做云计算的时分,我们能够用英特尔的虚拟化技术,基本我们先生是接触不到的,学校更无法接触到。但如今曾经非常容易了,所以在这一点上,包括SOA的这种架构,大家曾经普遍认同了。构建整个节点,我们可以看到域控制器能够就是SOA的节点,我们服务要原子化,让更多运用开发。今后你在整车的开发中,整车厂商特别关注这个成绩,它不只仅是零部件,它从整车角度来思索,哪些援用用SOA来做,哪些开放给第三方。假如说每一个整车厂SOA的都不标准,我们的运用生态怎样建立?没有人情愿去开发。


就像我们电子科大一年培育计算机本科专业先生1000人,但是我们先生普遍没有进入汽车行业,由于他觉得这些东西很奥秘,他根本接触不到,也没学到,所以这些都需求更开放的体系。这是第一部分。


第二部分是虚拟化和微内核技术,这个技术曾经有三十年了,如今进入第三代,这个技术并不奥秘,我们搞操作系统的人都会研讨它,这是比较经典的架构,它是一种架构的方法,它让这个核很小、很小。这样的话牢靠性就方便了,而且它是在特权机上跑。


其他的网络、文件、驱动都可以在用户太上跑,一旦出现成绩,核可以做很多很多方式化的证明,我可以做功能安全的认证,只需核没成绩就好办。像Linux千万行代码,怎样保证它的牢靠性,怎样处理它的功能和网络安全技术?微内核技术由来已久,只是原来的处理器无法满足功能要求,所以那个时分失败了,但如今曾经非常盛行,包括将来大家看到谷歌的系统都开源了,下一代操作系统曾经预备好了,只是如何来替代Linux而已,这个过程当然会并行很长工夫,所以这个技术大家曾经末尾,我看我们国内也末尾在运用了。


另外虚拟化技术,刚才我们也提到了它分为几大类:有半虚拟化、全虚拟化技术,我们如今曾经进入全虚拟化阶段了。ARM芯片在它的V8.1版本上曾经是非常完善了,就是大家做虚拟化的人就非常方便了。就像我们把板子一买回来,我们的先生就可以末尾在下面做实验了,所以这些东西曾经降低到非常低的门槛。这一块就让我们的核,实践上这个虚拟化的技术就更好的支撑多个计算的环境,同时愈加安全。这个技术一定会广泛运用在汽车上,云上曾经广泛运用了。这个是在嵌入式虚拟化,特别是type1会广泛运用,type2这个微服务一定也会运用。


最经典的QNX这个是80年代就在加拿大出现的公司,它是这么多年发展非常老牌的做操作系统的公司而且是闭源的,它的虚拟化,它属于第二代微内核技术,也是真正商用的,这些东西曾经是量产。当然如今国内曾经末尾在做了。这就是关于第二部分的内容。


第三部分功能安全和信息安全。大家知道在汽车上不一样的地方,就是功能安全和信息安全,而且他们要结合起来。Safety和Security成绩,ISO26262-2018年曾经将两者结合起来了,同时WP.29法规曾经发布了,包括信息安全和软件晋级,这个法规曾经失效,往年1月1日失效,我们国内汽标委推进了整个信息安全的标准,而且整车的信息安全的曾经作为强标了。往年我们年底会发布,应该逐渐会征求意见,所以这个体系国内跟国外基本是同步的。


同时ISO21434往年会发布,它从整车角度,从整车过程,从设计、风险评价角度、产品开发角度、运维的角度都整个给大家一个指点性的,经过技术的角度、管理的角度给大家指点,这个其实如今很多整车厂末尾按照这个道路了,这个曾经成为理想。


从网络安全的角度来看,在汽车里包括车路云协同系统里相对不可以单纯地从一个零部件的角度思索,一定要从整车的甚至整个业务的角度来思索信息安全。要建立多层次的、多异交融的安全的防护我们叫纵深防御体系,才能更好的保证汽车安全。在这里我们要去思索包括SOA安全,包括整车安全,还有零部件的加固和防御,以及数据安全,这些都需求从整车的角度,从整个业务的角度来思索。


我们可以看到在新一代的电子器件架构中曾经末尾运用组成式的,而且这种IDPS可以跟后台协同起来,把人车云车路全部都能整合出去,把信息搜集做态势感知,这些产品曾经末尾在运用在我们汽车新兴架构里了。


同时面向SOA我们也要用访问控制,用这个方法来处理SOA的安全成绩包括隐私保护和运用更新的成绩,这方面如今曾经末尾推进了。


最后我引见一下我们嵌入式基础软件研讨中心,电子科技大学是三所院校组加:上交大、华南理工、东南大学共同组建,所以我们这个团队次要做嵌入式基础软件,所以在汽车范畴06年末尾做,我们在16年末尾发起的网络安全的工作委员会在做网络安全的标准相关的工作。我们在数据安全也做了大量工作,马上要发布两个标准,也跟汽车工程学会也合作发布标准。


11.

杨柯

国汽智控(北京)科技有限公司副总经理

《计算基础平台助力自动驾驶落地》


在正式分享之前,我先引见一下国汽智控的基本状况,很多冤家包括行业里专家大家见面常常会问国汽智控是什么样的公司,他们跟国汽智联的关系,向大家简单分享。国汽智控去年12月31日正式挂牌成立,我们也是秉承着行业建设顶层的共识,次要聚焦在计算技术平台的产业化层面上。


大家都知道李克强教师是国汽智联的首席迷信家,他定义了整个五大平台,其中一个是计算基础平台,国汽智控实践是由国汽智联孵化,他是我们的大股东,我们是一个面向市场的产业化公司,这个是我们公司的基本状况。


我明天从五几个方面来做分享,我们如今所处的行业在背景下去讲,我们面对着机会和应战,从无论是国家战略层面上包括我们在汽车新四化整个的行业背景下,我们由汽车整个电动化、智能化和网联化迎来了换道超车的机会,面对汽车大量的信息相关内容,在国家安全的监管下,前一段工夫无论是一些外资的车企曝显露来的驾驶过程中安全数据和溯源的成绩,所以我们既面临机会也面临很大应战。同时智能汽车也是强有力的来引领整个产业化在变革过程当中产生的相关的机会,我们有万亿级的市场。


刚才我们谈到传统的汽车是机电一体化,由于有了大量的信息,包括信息化技术的产生,变成了跨界交融的物种。同时包括有区域安全和社会属性,所以我们是有很多的本地化的特征而产生。


自动驾驶就是在这样的大环境下,国家的战略层面的环境外面以及我们在机电和信息一体的发展角度里边做跨界交融的智能汽车的聚焦的焦点赛道。经过我们看到这样的图表可以看到,传统的汽车车厂也是遭到了很多的跨界ICT为主的冲击,也可以看到我们传统的像大众、丰田,在市值上它是遥遥不及特斯拉的发展。缘由是,大家可以看到在整个信息浪潮里,尤其是包括基础共性的硬件和基础共性的软件成为了目前在自动驾驶范畴外面所具有的,大家所必争的地位的模块。


所以我们也可以看到就像特斯拉目前量产了整个自动驾驶的系统,实践上是在整个的智能硬件的附着的载体上运转,所以计算基础平台实践上是目前在这个范畴外面炙手可热的整个的模块。


我们也可以再回顾一下前不久刚刚在上海车展上,我们有不同的声量的全体声响。很多的从业行业外面的冤家也戏称这一届的上海车展也是首届以智驾还有智能化为表现的整个的展览。所以也可以看到,我们有大量的以ICT技术为主的,包括我们国产的一些很优秀的友商和处理方案商提出了新型意义上的整合的概念。所以说在计算基础平台为附着力的整个产业化发展的赛道里边,我们也可以看到市场的呼声是非常高的。


有了整个行业背景,大家能够在议论整个无论是基础的软件层面下去讲,离不开对硬件也就是E/E架构整个的分析。我们可以看到从传统的堆叠式的有众多的ECU以碎片化的零散的提供算法算力来停止支撑自动驾驶的处理方案下,我们是一个电子电器架构在积极演进过程,分别是像域控制器、地方计算机甚至向车云协同方向发展。一致交融是这样发展的主旋律,在E/E架构的演进过程中产生严重变革,如今是主机厂指导和专家曾经看法到这样的全体成绩,所以我们如今基本上可以看到很多车厂的冤家都在谈我的架构的变化,我如何去应对软件上随之而来带来的全体的变化。


这个是我们在域控制器里边停止进一步的分析,由于整车实践上是目前更多的是把几个域停止了全体的域化,包括整车域、底盘域、动力域,以及原来的影音文娱如今称之为智能座舱以及我们在智驾域外面的分析。


经过对整个域化的分解,我们可以明晰地看到大量的同质化的功能合并起来做一致顶层的全体设计。我们可以分析智能座舱以及智驾,这两个部分分别代表了目前沉浸式座舱体验、可编程仪表类相关交互,以及智驾域外面面对的ADAS辅助智驾相关功能,这里智驾又充当相对特殊的地位,无论从功能安全等级划分要求都是最高的级别,以及对冗余、备份、牢靠安全相关的都处于对这部分要求非常高的地位。我们经过对域化不同了解,在不同处理方案,尤其是一致硬件基础架构之上还有大量基础软件共性提炼。所以要经过不同的维度来停止整个的分析。


这个是整个在晋级过程外面,刚才谈到的包括对ECU堆叠式的整个晋级。像计算平台外面的,我们算力的集中化、高功能的,包括经过这种软件的OTA,无论是它基于底层的还是基于下层的SOTA来停止全体的迭代。我们前几年提出了所谓软件定义汽车的全体概念,软件定义汽车它不是简单的靠运用层面的晋级来停止一些体验的定义,而是个人了解在于它的大量共性的基础的软件层面上。所以我们也是在这两年把它提炼为是智能汽车的OS。


这个是我们对计算平台的笼统意义上的了解,由于刚刚我们分析了在域控制器、DCU、VCC以及ZCU,由这些硬件构成。我们立志把这些芯片上的,打形成基于分布式的,基于异构的、多板卡之下面的域控制器相关的处理方案。如今MDC还是炙手可热的,各个主机厂都会去推相关试用的产品,也是我们如今所聚焦、所需求去打破的这样的地方。

当然了,我们也面对着国外的比较优秀的其他的这些供应商,在之前包括像英伟达等相关平台,我们在这个下面第一可以看到整个全球化对域控制器的整个计算平台发展方向,同时也有更多芯片商、域控制器集成商玩家加入整个赛道里。


2019年5月13日在工信部的相关指导支持下,车载智能计算参考架构的白皮书应运而生,国家是对整个计算平台有非常大的等待。


这个是国汽智控在从标准层面出发,早期的国汽智控相关的团队都聚焦在计算基础白皮书的编制过程当中,一末尾就参与到这个过程里。所以我们也是构成了相关的,包括对计算机基础白皮书在架构下面的相关贡献。


大家可以看到前一段工夫在网上,谈到了广义操作系统和广义操作系统的分析和区别,白皮书实践是一个架构,甚至说是一个在标准层面之前对行业的了解和指点。很多冤家会问这个产品终究是什么?你怎样去完成对这部分整个落地的支撑?我们可以看到蓝色线框里的是操作系统本身,我们是分成了系统层和功能软件层,有人称它为基础软件,实践这是交融的,我们看到有更多的交融支持。


在这外面无论是计算域还是实时域,我们有一致的支持。再往上会有功能性软件,我们把它称之为数字底座外面的SDK,我们可以提供大量共性的或者操作系统里短少的算法来停止支持,这部分可以说是交融了包括有网联云控以及深度学习还有其他优秀的算法。比如国汽智控曾经在功能软件侧积累了大量的合作伙伴的同时,把更多优秀的算法提炼出来,作为这个层面的支持。


再有主机厂面对两个痛点:第一,对软硬的不能分离。我们经过这种解耦,对向下硬件的解耦来停止支持。第二,对上我们又有经过疾速API全体开发,赋能整个主机厂停止全体化的思索。


原来的自动驾驶我们在ECU时代分析了,上一个功能经过ECU堆叠来构成,这样带来ECU的糜费,甚至我们要逐车型去思索Tier1的价格不透明,包括对于成本的难控制。


对于软件的分离,我们试图开放更多的接口,甚至欢迎有才能的主机厂下沉到接口层面,与我们这样的供应商来展开全体的合作,来支持本人的独立自主可控。所以我们总结起来是从标准来,但是运用到整个行业和产业化里。


在往年2月3日,国汽智控停止了独家产品发布,当时是1.0版本。在整个产品演进过程里践行两个解耦:第一对硬件解耦,分成对传感器和相关执行器的解耦。国汽智控本人本身第一不产芯片,第二不做大量硬件规模化消费,我们只做板件以上的最佳硬件实际,多板卡、多芯片的支持。我们可以经过底层无论是SOC还有多芯片向上支持下,又有了我们计算基础平台的硬件底座,这个是硬件部分。


刚才从白皮书引见了我们系统软件、功能软件的层面上,我们经过交融硬件和中间件,次要发力在功能软件侧。在这里我们把硬件、系统软件和功能软件除SDK部分,我们称之为我们本人的智驾的底座。


我们同时开放了整个操作系统的生态,大家都知道我们假如要去做共性基础软件我们自说自话,需求有大量的合作的包括算法供应商,包括有很多合作的伙伴,也是经过我们将近一年的努力,我们结合了生态联盟当中整个的硬件还有软件以及大量的算法供应商。如今我们在整合来填充我们整个在系统部分。


传统的开发都是基于环境模型和形状机,甚至我们有一些大量的算法都是在运用的。我们如今经过一个一致的分析,看看把很多的共性的基础的内容下沉,下沉到我们的组件部分来停止实施。


同时,智能汽车的操作系统又是将来国家关于行业监管,以及将来我们去超越一些智能智驾处理方案的通道,也就是网联云控的必由之路。所以,我们在系统层面也试图在国家标准的连通性上以及对行业监管的顶层的规划下去停止发力。


大家可以试想我们内行业里将来会向三级平台转发,如今对于智驾尤其是信息安全的管理上,包括相似与像特斯拉的影子形式的模型训练以及数据回传层面上,一定会用监管的手腕。放在硬件外面显然是不合适,放在软件外面,尤其是在ACC功能里也不合适,独一的就是在共性的操作系统这个层面上给大家提供了一种能够,也就是在整个智驾系统中关于国家监管以及相关的云控运用上成为重要的通道和入口。


在这外面我们整个在设计基础脑产品时我们也提炼了一些特点,我们有一个口号叫一致OS平台来调度硬软件,把算法、算力经过不同软件的调度让硬件发挥最大的能效,把视觉辨认打到AI加速芯片上,把一些大算力放在它的CPU计算芯片上。关于规划控制这部分,我们也有关于在芯片上MCU相关的一致性。


同时这个产品还支持多平台化的思索,这个是方便主机厂尤其是相关的Tier1我们来停止智驾功能的疾速开发和定义,我们提供整个的运用开发和运用定义的解耦。


同时在扩展性下去讲,第一我们支撑更多的弹性硬件的拓展以及对算法引擎的相关扩展。比如说最近我们是跟知名的智驾的高精度地位公司在停止全体的合作,经过搭载在车辆当前可以发现经过软件的晋级可以来发挥算法最大的能效,甚至可以达到降低组合管道精度降本的实验,我们能得到这样的结论。在运用下去讲,随着接口1.0、1.5、2.0的全体演进可以对运用支撑更具有能够,以及对网联式其中最关注的信息安全和云控层面上,我们有很好的支持,所以平台化、网联式和可扩展成为我们这个产品的整个特点。


我们目前是支撑、支持了几个在硬件层面上的相关配置,在这外面停止一些展现。我们无论是在低配的idas层面,中配L2到L3以及高配L3以上的,经过搭载不同的硬件芯片,我们停止了整个控制器的设计。


这是我们在软件部分,经过底层的数据笼统,对功能软件的框架,我们经过一些基础的服务支持,把我们的基础服务,笼统为在系统软件的全体处理方案,经过流式数据。大家可以简单的了解一下,我们把Linux下面停止最简单、最有用的分解,留下的都是都跟相关的,比如在计算域层面上,在实时域层面来讲比如MCU固化算法停止晋级,经过流式框架的支持,我们把驾驶的通用模型、环境模型、规划模型、控制模型支撑来提供接口,这个是在软件上尤其是在功能软件上的整个了解。


这个是网联数字孪生的展现,经过车端跟边缘服务器的运用,经过在云端的模型训练,经过协同计算部分来反哺单车计算的算力不足。大家可以想象美妙的将来,我们单车由于整车硬件是遵照摩尔定律,我们不能说放超前的硬件。经过SOA可以提升功能,我们总会面对单车算力不足的状况,经过我们的5G或者通讯的以太网跟边侧的服务器停止交付,我们把算力漂移到路侧的边缘服务器上,到车上可以投影。有大量的云控场景在,比如基于超数据的感知,经过边缘服务器来停止整个支持。模型训练这个层面下去讲,有大量的云服务器,基于软件神经网络的模型可以经过自学习的方式。


对于智能汽车OS设计标准,国汽智控深入的参与了这些标准的制定以及在我们产品外面也是这个标准的最佳实际体验。这个是我们如今做的基本状况,也是践行平台化、扩展化、全生态和产品。蓝色部分是我们目前曾经完成和发力的部分。


这个是我们的一致开发框架,这个外面可以看到我们提供了7个SDK的笼统,大家可以了解为我们经过这7个,无论是环境、管理形式基于场景的SDK、功能配置、平台以及系统化的SDK,这是我们一期提供的7个疾速开发的功能。向上支持主机厂疾速开发,同时提供残缺的工具链。这个是方便主机厂的。我们尽量用最简单的方式经过配置,经过仿真模拟环境等打通整个环节。


这个是SDK的方式疾速的搭建出来环境模型和形状机。这个是我们一整套如今基于这套工具链体系下的疾速开发,包括交融整车开发过程中的双A模型停止疾速开发的过程。


下面是我们的最佳实际,这个是经过我们的有效代码来完成传统的ACC开发。由于ACC开发,大家在真正研发过程中能够都非常清楚了,应该怎样去做。我们经过一些与仿真环境的共融,经过代码的配置。虽然这些代码能够看上去平铺直叙,但是经过有效组织当前可以疾速生成ACC功能,可以停止公有的相关测试。


这个是多元交融的ACC,实践我们是疾速经过SDK。我们第一做到了一定开放性,我们甚至有一些是可以做整个白盒交付。我们愈加希望的是跟大家的合作,在过程当中是开放我们整个数字底座作为产品直接嵌入到整个开发过程中,SDK只是一个通道,它能疾速赋能甚至疾速认证。


这个是我们国汽智控车辆工程团队,我们改装了一个红旗车,我们经过ACC、LKS验证,1.0的产品是整合了我们跟华为MDC有效的合作,从功能软件侧发力。我们可以看到HWA经过拨杆换道的方式来完成整个场景,最终构成软件的疾速开发,硬件解耦,虚拟环境反应疾速的验证,以及实车的上车测试。


12.

杨三九

华为技术有限公司MDC产品管理部部长

《平台化标准化,MDC使智能驾驶共赢新时代》


最近很多主机厂陆续发布了几款新车,包括北汽、蔚来等厂商,我们可以看到这些车最核心的卖点就是智能化。目前在业界传播,无智能不新车。另外从4月底的上海车展可以看到,消费者目前对智能汽车热情高涨,凡是智能汽车的展台那都是门庭若市。所以对智能汽车的发展,我们分析以为它要阅历三波发展浪潮:


第一是初级智能化,发生在座舱范畴,它的特征是以语音辨以为基础,处理人机交互的成绩。第二是如今正在做的智能驾驶,它的技术核心是以激光雷达、摄像头为基础的多传感器交融的AR辨认技术为核心的,目前曾经具有了规模量产的条件。第三是整车智能化,这里会有语义的智能等等,不只是视觉和激光雷达的感知,能够加上语义综合智能化。


对于单体智能化、智能驾驶的产业化而言,我们以为曾经具有条件。第一从商业角度来看,消费者曾经逐渐接受智能驾驶的商业价值。包括蔚来、小鹏的软件包,消费者都接受了。另内在技术角度来说,目前也具有量产条件,无论是AR的芯片和平台,我们发现业界IT的巨头,无论是英伟达还是其他公司都在规划面向量产。第二从软件角度来看,无论是AR算法还是视觉类AR算法还是激光雷达算法也都在疾速的迭代、疾速发展。所以说我们以为这是具有量产条件的。


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疾速迭代才能,是新功能无论是新车上市还是新功能的上市,疾速迭代是智能车时代的核心特征。在这个智能车时代疾速迭代的基础上核心是前台,具有功能弱小、波动牢靠、疾速迭代的前台那是关键。


从技术角度来说,走向智能车时代之后我们可以看一下它的技术架构也会发生大的变化。在传统ADAS时代,应该说以多个功能为中心的域控制器的叠加,在这种架构下存在很多限制。举例,在这种ADAS时代360度摄像头做泊车运用,这个摄像头是接入在不同的行车和泊车控制仪器上。


我们打造新体验外面可以看到,在高速上由于它要自动上下匝道,从最左侧车道延续三次变道到最后下匝道,变道的体验非常的平滑,这里核心技术是360度环式摄像头不只仅用于泊车,内行车场景一样运用。由于内行车场景它能更近间隔感知车周边间隔和前后左右可以更好做变道体验,可以做到更平滑,这个是集中式计算平台带来的好处。在这种状况下,一切的传感器都接入在一个计算平台上,包括360度环车摄像头,泊车时也可以运用。这种状况下,一切传感器的信息在整车可以共享、共用,这是第一个。


第二个在传统的ADAS多域控制器实际上软硬件解耦很难,软件很难去OTA晋级。在集中式计算平台下面OTA可以更好的去晋级,更好做软硬解耦,做这种体验。


在面向量产的商用交付形式下也发生大的变革,在传统的ADAS辅助驾驶时代,应该说是黑盒交付,一次性交付。就是交付几个功能,几个场景,处理跟车,处理车道保持等几个特定场景,特定功能,交付完就完事儿。但是面向智能车时代,软件定义特征是什么?就是要OTA晋级,OTA的晋级带来的就是要多次交付、多次迭代。


所以面向高自动驾驶的智能真实需求主机厂,需求平台、供应商、软件供应商,大家共同定义用户体验,定义场景,并且在这个基础上持续迭代、交付。所以在这种形式下,交付形式不是传统的金字塔交付形式而是扁平化的交付形式,在这种形式下供应商的关系也发生了变化,大家变成了战略伙伴的关系,只要车的成功,只要在消费者面前成功,整个产业链才能带来成功。


我们判别在将来产业链分工上首先是软硬件解耦,计算平台会独立。其次在软件系统下面会分为两层,一层是功能软件,另外一层是场景运用软件。面向将来的量产的软件交付形式上,我们以为有两种交付形式。第一种交付形式是软件由一家供应商提供,对于新权利主机厂而说能够本人开发软件像蔚来、小鹏等。


另外一种软件系统由两家供应商来提供,感知部分、功能软件部分能够由一家专业的供应商来提供。场景运用而言,这一块是用户体验,这一块主机厂本人交付。在这类形式下,主机厂也会参与到智能驾驶的整个产业链环节中,并且可以把控用户体验,用户体验的入口,并且把控车辆登记学入口,这种状况下将来也会成为主流。国内好几家主机厂按照这种形式在量产交付。


我们聚焦到计算平台量产的话题上,实践上智能驾驶计算平台要走向量产应战挺的,首先是处理三个工程:第一硬件工程。面向高级别自动驾驶是大的计算平台,在传统的ADAS是几个域控制器而言,完全不是一个档次,带来的应战也不一样,包括带来的功耗、散热、电子应战、防尘、防水等这些在传统的域控制器都不需求思索的成绩,在大算力平台上都需求思索的成绩。


第二软件工程。车里的软件工程是很复杂的,一方面要处理高牢靠、高安全的成绩,通用的操作系统不行。我们看到有很多新权利直接采用通用的操作系统Linux去做,当然在功能特性上没成绩,但是在安全上、牢靠性上是有成绩的。但是传统的微内核操作系统也是有成绩的,我们也看到传统的车厂很多是微内核,由于它上传的软件系统会用到很多丰富的神经网络算法库。比如说视觉相关的算法库,比如激光雷达的第三方算法库,下层应用软件,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。这些库在传统的微内核上,它的操作系统是很难支撑的。所以在软件工程上也面临宏大的应战,所以一方面要思索这种操作系统低时延、高安全的调度,同时要兼顾下层运用软件丰富的第三方库,同时还要兼顾硬件资源结合等成绩。


第三安全工程。还要思索域控制器的安全以及网络信息安全等等带来的一系列复杂成绩。正是由于这三个工程复杂度,所以计算平台普通都需求两到三年,所以它需求以下这几个阶段:概念开发、产品和过程开发和产品和过程验证、消费/实车验证这几个环节。


对于华为而言,由于华为不断在ICT范畴耕耘了三十多年。我们把在芯片、操作系统,在中间件、零件工程以及嵌入式软件这方面的阅历目前运用在智能驾驶平台外面。所以我们与业界组合式平台不一样的我们有两个特征第一,我们不只仅提供简单的硬件平台,而是包括硬件芯片和硬件平台基础上提供基础软件支持下层运用一体化的平台。


第二从芯片到操作系统到中间件采用的全是全自研的技术。在这个技术上华为的MDC平台具有:高功能,我们芯片自研,同时芯片到系统到中间件,我们能做到零件功能最优的特点;高安全;疾速呼应。无论是新的一款传感器的介入,我们计算平台可以疾速婚配,下层的运用软件算法,假如有用到最新的算法、AR算法的时分,可以芯片级AR算法疾速支撑;开放化,与合作伙伴广泛的合作。


详细在产品组合上,我们目前发布了四款产品:MDC300F,它是算力和接口相对平衡,目前业界在港口、矿山、园区物流等广泛运用。另外是MDC210和MDC610面向量产、前端市场,包括乘用车、商用车很好支撑L2到L4自动驾驶。还有MDC810目前是最大算力,商用产品Robotaxi。


虽然我们是四款产品,但是我们四款产品都是一个硬件架构,一套软件平台,虚拟化的产品这样的形式。什么意思?我们的伙伴和主机厂基于一款产品做完软件运用之后,在其他四款产品都可以无缝运转、无缝兼容,这样对主机厂来说,只需在一款车型上部署之后,在高配、低配车型都可以覆盖。


对于华为MDC而言,应该说质量是我们的生命,量产是我们的目的。所以在量产下面我们做了大量的工作:

第一,为了处理DV测试成绩,华为投资差不多10亿元,自研、采购300多套设备,建立了全球DV实验室-全球认证测试实验室,为整个业界全球服务的。在这个实验室里,我们建立了防尘、防水等全方位的200多项苛刻的测试。


第二,消费制造环节。我们建立了专门的MDC消费线,经过独立消费和自动化消费来保证高牢靠的质量。


第三,搭载MDC的实车曾经在去年夏天和往年的年终在新疆吐鲁番、牙克石等地停止了零下40度、零上80度的测试,有几家厂商年底量产车会上市。


除硬件之外软件也是关键的一环,在自动驾驶软件上是非常复杂的。一方面要思索到软件系统的高牢靠、高安全之外,又不能用传统的操作系统来做,由于要处理下层运用软件的第三方库,无论是视觉还是激光雷达第三方库存的支持才能。所以要在这之间选择比较好的平衡,所以在这基础上我们从三个维度来处理:


第一,获得ASPICE L2安全认证。这样可以更好的支撑信息安全开放落地;


第二,构建网络安全防护才能。这个对于智能网联汽车来说是一个核心,在这一块我们采取两个维度来处理这个成绩。


一方面,针对云端、网联、感知这一层,我们完成的是让它提高。我们经过接入认证、入侵防监测、AI反欺诈等各种手腕来处理外面的攻击进不来。


另一方面,计算和控制。我们处理攻不破的成绩,我们经过访问控制、经过硬件资源隔离、诊断恢复等手腕来保障攻不破措施,这个是我们针对网络信息安全构建的纵深的防护体系。


第三,支持AutoSAR标准。更好的支撑下层运用软件的开发。


围绕MDC平台形式,我们重点是打造三个生态圈:生态圈是传感器生态圈、运用软件生态圈、执行器生态圈。经过硬件接口标准化以及软件运用生态化,我们目的是完成软件可晋级、硬件可更换即插即用。


详细在停顿下去说,目前业界主流的自动驾驶软件公司,他们的算法、他们的软件基本不断在MDC,并且在多个主机厂的定点项目在交付过程中。商用车也在规模运用。传感器这一块,借助华为本人的激光雷达和摄像头,业界主流激光雷达和摄像头我们也能介入,我们要打造标准化、平台化的产业精细化分工的生态。


在MDC生态支撑上,整个公司也是非常注重的。上周中国区生态大会上徐总在大会发言上重点提到MDC生态,大家可以在网上看到。当前MDC生态曾经成为华为公司级的四大生态之一:环本生态、鲲鹏生态、华为云生态、MDC生态。


在MDC生态发展下面我们是三个维度来发展生态:


第一,针对商业伙伴的支持计划。包括专项的培训、和合作伙伴结合的项目拓展、结合的方案、设计,支撑商业伙伴的生态拓展。

第二,产业伙伴发展计划。我们和业内的伙伴包括产业伙伴包括政府示范区等产业的合作伙伴一同合作。

第三,面向高校科研扶持计划。包括我们设置应战赛等大赛支持,我们目的是在三年要打造100家可以量产的生态圈。


当前应该说业界主流的自动驾驶公司系统都曾经基于MDC上,包括国汽智控等伙伴,我们有多个主机厂SOP商用项目在交付过程中。商用市场也有很多业界头部伙伴和我们在合作,包括易控智驾等,这外面只列准了部分,由于篇幅有限,我们有20、30家伙伴。


在整个自动驾驶产业大潮中最强的力是合力,最强的智是众智。只要伙伴的成功才有MDC成功,只要客户的成功才是MDC的成功。所以在这里我们非常感激业界的合作伙伴和主机厂对MDC的信任和支持。我们目前和业界广大的合作伙伴和主机厂都停止了深化、广泛的合作。


我们的理念是智能驾驶要平台化,产业分工要精细化,运用软件要生态化,当前的MDC目前曾经是量产,我们做的这四款产品都量产,而且是曾经量产的最大算力,而且是最全系列的。我们也等待和众多的伙伴和主机厂一同共同迈进自动驾驶的乘用车时代、商用车时代。


13.

张永刚

北京汽车股份有限公司院长助理、总师、部长

《高级别自动驾驶计算平台的量产运用》


我的演讲内容包括高级别自动驾驶行业现状综述、包括北汽高级别自动驾驶开发成果、十四五时期北汽高级别自动驾驶的规划和将来的展望几部分。


首先从行业政策来看,近几年国家在各大部委在整个智能交通范畴发布的指点文件相对比较多,也逐渐完善了智能网联交通发展的制度,推进了高级别自动驾驶的疾速发展,拉动了相关产业比如芯片、车载计算平台等自主产业上下游的发展。


整个自动驾驶在指点政策的指点下,像整个汽车发展战略、智能网联汽车发展技术道路2.0等政策指点下,高级别自动驾驶汽车的产业规划与汽车道路进一步明白了发展方向,同时提出PA、CA市场份额呈疾速增长的过程,估计PA、CA增长量可以达到2025年50%、2030年70%。


发展道路来讲分为渐进发展、迭代晋级。传统主机厂相对扎实,过程中逐渐采用渐进式发展道路。对于造车新权利像蔚来、小鹏,他们的车型相对来说单一,发展的起步相当于在传统基础上加互联网思想的指点下,他们采用集中式架构,突出车联网自动驾驶等卖点,市场经过OTA自动扩展功能。后续功能保持架构不做大调整下,经过传感器包括车载单元来算力拓展多功能,我们说它叫迭代晋级的方式。


另外一方面行业的现状:随着车规级大算力的芯片面世,车载计算平台逐渐的推向了市场。越来越多的车企陆续推出量产车型接近L3自动驾驶的系统,从这下面展现的包括国企、造车新权利以及民营企业都纷纷作为重点投入到高级别自动驾驶的开发和技术道路制定过程中。包括经过多型,包括像视觉、毫米波雷达方案经过搭载大算力平台停止自动驾驶系统的完成。消费者对L2以上的驾驶需求日益增大。


北汽在这个过程中也是制定了本人的整个大的战略,包括创新发展形式。次要还是以海豚+战略、双轮驱动的方式。在这过程中希望掌握核心技术,以客户的需求为导向,片面的停止启动化战略发展的落地。


跟大家汇报一下成果,首先L3级高级别自动驾驶的课题曾经完成,2017年3月末尾做,2019年3月曾阅历收。这是基于U7车型在适配中线控开发完成了高速公路的驾驶,包括像自主上下匝道、自主超车包括自主变道和跟车功能,这是我们2017年终次尝试L3级自动驾驶,2019年验收完当前,我们探求将来在商品化车辆上怎样样的搭载方式,包括硬件平台的选择、软硬件解耦的思绪等等我们都会想到。


经过本项目的研发,北汽高级别自动驾驶功能场景、硬件架构等方面构成了一定的规范,也对我们从L1到L2到如今的L2+系统逐渐末尾商品化。


高级别自动驾驶是L4小批量的搭载的项目,为了冬奥会的大活动相结合,我们去年末尾应该算是19年年底末尾立项,我们在过程中达到了L4级的技术形状。首先搭载的是采用CPU+双GPU计算平台,算力超过320TOPS,包括多激光雷达、视觉传感器等传感器交融的技术方案。


在这个系统过程中,我们播种颇丰。2020年3月立项年立项当前,我们经过场景规划,包括对于车辆线控类的设计,到2019年9月份完成车辆消费及自动驾驶系统婚配测试,2021年5月拿到T3级自动驾驶牌照,完成带安全员的L4级自动驾驶。这也是我们自主开发的L4平台,将来想把这个平台逐渐到量产的场景下去推进。


这个过程中遇到很多技术难点,不干不知道,干了当前才知道有多难,想象和实践总是有很大的差别。所以在这个过程中,我们觉得:第一技术难点是经过两个高级别自动驾驶的项目,首先我们对功能定义、需求定义获得了长足的发展。辨认出技术难点。比如EE架构,原来传统EE架构只是对于单体车辆停止控制,我们在自动驾驶过程中,我们发现多场景角度上,包括多执行器、多传感器场景下,要求我们对架构要做充分的预备。整个目前车企行业上无非两种,一种是域集中式的还有一种集中式的控制架构。


我们采用的方案目前采用的是域集中式的方式,同时跟行业主流合作伙伴尝试基于SOA集中式管网架构的形式来讨论,往下进一步。在这过程中架构就要求高实时性、高牢靠性、高安全性高级别的牢靠网络,由于毕竟车辆从L1到L4高级别自动驾驶,车辆由于成本和车型级别不同,很多方面必需要片面思索。


第二在V2X下面。随着智慧交通发展,单车逐渐向车路云全体相反方式推进。将来V2X在降低时延,添加浸透率还有体系的建设包括系统交融等方面面临很大的应战。李克强教师往常不断的跟我们说,在这过程中要不断的去思索,原来车的产品就是机电产品,再往前是机械产品,到了机电产品,到了如今属于机电+信息化的产品,我们将来面临的核心和关键技术到底是什么?要把它辨认出来,然后逐一打破它。


我们刚才提到了像信息加密、功能安全、信息安全等,作为主机厂来说,这都是我们的短板。但是我们实际才能非常强,在实际过程中我们不断学习、不断补充这块的实力。


另外安全,高级别自动驾驶带来了更复杂的电子电器架构与算法复杂度,对功能安全的要求已超过现有标准的范围,构建更完全体系形式。


十四五时期高级别自动驾驶规划也逐渐构成。首先从十四五规划来看,工夫轴、功能轴来看是这样规划的。法规、道路实施逐渐成熟,大算力高功能和车载计算平台逐渐向车规级发展,将来十四五规划过程中加速高级别自动驾驶在量产车型上的搭载,我们强调的是搭载,我们要把它产品化。逐渐来完成从L2+到L4级的量产,同时车载平台的成本逐渐下降,我们也逐渐把自动驾驶全系列、全车型逐渐覆盖到全产品中。十四五时期自动驾驶将基于全新EE架构平台,伴随我们架构有多方面的扩展等方面的架构。


整个的过程中配合整车行车控制器、泊车控制器来完成计算集中算力共享的过程配合打造。到2030年之前第一步首先完成L3,同时推进L4 Robotaxi产品面向市场。在这个过程中有很多环境的要素需求急迫的改变,比如零部件。我们如今采用的以太网包括SOA架构,我们产品的零部件它能不能跟上?这都是如今产业比较理想的东西,会形成一定的成本添加。但是从全体来说,它的成本相对来说可以趋同。所以说在这过程中希望得到行业包括零部件厂商这方面的支持。


完成功能场景的规划,我们当前量产的自动驾驶场景技术上添加了高速的自主导航辅助驾驶,我们预埋一些埋点,为后续OTA停止功能上的扩展。OTA曾经运用很多了,最密集时一个月做一次OTA,至少是一年四次的过程。


另外是执行系统的规划,执行系统大量在底盘和动力系统。体验式L3级自动驾驶系统对关联络统尤其执行系统的安全性要求较高,需底盘系统提供部分冗余支持,同时结合功能安全需求作相应后期设计定义。冗余系统可提升系统全体的安全性,扩大ODD范围,提升用户体验,打造功能体验延续化、一体化、差异化,在硬件达到冗余设计储备具有后,可后续经过OTA的方式,扩展更多冗余策略及功能。


详细简单说一下两个方面来做:第一,采用双通线链路和双发,来保证链路的畅通。第二,经过思索缺点后功能安全车辆脱困设置最小的安全备份。我们希望不是简简单单的自动驾驶来做自动驾驶,而是希望经过整车和整车的生态经过公司的运营机制来保证。


同时要做网络及通讯规划,为了满足体验式L3大量信息传输,构建基于CAN、CANFD、车载以太网的混合网络设计,并拓展TSN高速以太网高级混合网络设计,满足自动驾驶功能高实时性、高牢靠性和高安全性的要求。


基于5GV2X技术发展,运用在新车型同步开发,打造车、路、云全体协同工作,以提升更智慧的自动驾驶体验。整个过程中它不是单点的产品和技术,而是整个系统化、平台化的方案。


另外是功能和信息安全的规划,我们基于六维的安全体系,北汽专注整车安全,协助合作伙伴打造零事故的智能网联汽车,制定适配高级别自动驾驶功能安全、信息安全全体方案与安全需求。后期开发过程中我们不断的来完善安全的开发流程和系统设计流程。


整个车辆是机电产品+信息化产品的结合,所以很多新技术在我们车辆运用过程中我们要真正仔细对待,谦逊向同行学习,不断把周边技术输入到整车目的。


功能信息安全的规划提到了硬件、工具链和认证。为了打造技术优先、安全、高牢靠量产高级别自动驾驶,需求达到车规级标准要求,具有功能安全及预期功能安全管理与质量管理体系认证。支持多类型通讯需求,具有大算力、低成本、低功、高实时性且底层软件完备、工具链完全的车载计算平台。


14.

李星宇

地平线生态发展与战略规划副总裁

《面向全场景智能汽车运用的车载计算发展趋向》


假如说过去半年里假如说汽车行业有哪个话题最热?非芯片莫属。明天面对这样的缺货,使得全球汽车供应链遭到10%-15%的影响,所以整个行业特别关注我们如何去改变这样的缺货的场面?短期还得靠产能,但长期是靠创新,这里创新包含对于底层芯片和


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