恩智浦：构建自动驾驶体系，创新与技术缺一不可

　　“一套完善的自动驾驶系统，不仅需要功能安全技术，还需要有创造力的AI技术，两者相辅相成才能构建一个良好的体系。”恩智浦资深副总裁兼首席技术官Lars Reger如此说道。

　　作为AVCC自动驾驶联盟里的骨干成员，恩智浦过去多年里一直持续在Bluebox开发平台上推进工作，其中包含了一系列芯片产品，还有一些高性能的AI加速器。依托于该平台，恩智浦可以切入各种各样的AI加速器芯片。在这一过程中，人类在自动驾驶方面的习惯也被模拟到了开发过程中来。但Lars Reger强调：“AI帮助我们进行训练和学习的过程并不是完全放任自由的。对汽车这样风险系数比较高的系统而言，首先我们要以安全可确定性作为依托，但在数据学习训练的过程中，也需要引入创新的想法，这两者的结合才能形成一套比较完善的系统。”

　　第一辆完全自动驾驶的车将出现在中国

　　Lars Reger介绍，在汽车行业，L3自动驾驶技术已经相当成熟，未来一两年里，我们会看到开车上高速的场景普及开来，一些国家也已经开始立法，对于允许多大程度的自动驾驶进行了一些规制。

　　高速公路的驾驶辅助系统介于L3跟L4之间，而L4到L5可能要针对所有路况来实现自动驾驶。L5系统落地，目前还存在很多挑战，一个关键点就是传感器。Lars Reger认为自动驾驶车至少要配备三个类型的传感器：第一个类型是人坐在车里面开车时，身体能感知的一些势能、动能，比如转向和压力；第二个类型是驾驶员能看到的视线范围所及的路径，它可以涉及三类，激光雷达、雷达、摄像头，就像人的眼睛能看到的视线一样；第三个类型是人现在不具备的，就是在视线以外车跟车之间的通讯。

　　之所以认为第一辆完全自动驾驶的车会出现在中国，是因为人的行为。虽然法国南部已经开始做一些自动驾驶的路测，但人与车经常会产生冲突，一旦产生冲突，车就不知道如何操作了。但中国不同，中国的城市有非常严格的社会监控体系，相比欧洲各地的监控都要更加普及。

　　5到8年，自动驾驶车的标配是摄像头、雷达以及车跟车之间的通信

　　雷达是自动驾驶车的几个非常重要的共性技术中很重要的一环，对于雷达的要求直接对标自动驾驶的机器人。首先，要能感知，即具备传感的功能；第二，要能思考，把智能驾驶的建议提供给汽车；第三，如果智脑太小不能应对，需要有能力与云连接并得到相应的反馈；第四，执行器需要对其他的系统下发指令。 

　　激光雷达和雷达是在一个光学传感的范围内，摄像头与激光雷达有同样的缺点，即在日光下可以看得清楚，而在雨天、雪天和雾天看不清。但好的摄像头能取代人眼，雷达已经能实现不利的天气条件下的视觉。如果有一个高精度的雷达加上摄像头，就有可能替代比较贵的激光雷达系统。

　　因此，恩智浦投资了隼眼电子科技有限公司这样的企业，他们在开发的一个技术就是成像雷达。所以Lars预测再过5到8年，摄像头、雷达以及车跟车之间的通信就是自动驾驶车的标配，而没有激光雷达系统。业界有一些人也认同这个观点，比如像特斯拉的马斯克，他也提出了要避免去用激光雷达系统。

　　发力功能安全技术和AI

　　Lars Reger认为，在当下的环境中，恩智浦在功能安全技术和AI技术创新方面，都在持续发力。首先在功能安全方面具备一系列技术，在Bluebox上进行一系列具有自主性、创造力的训练和学习，然后将功能性和设计性融合起来，辅以软件去使用。

　　针对汽车行业实现电动化、互联以及安全自动驾驶而推出相应的半导体技术和解决方案，恩智浦引入了其他行业的创新思路。比如银行可以通过手机把电子钥匙发送至用户手机，完成交易。汽车行业也可以使用UWB芯片，在手机端实现更强大的多方连接功能。

　　要将自动驾驶应用在汽车行业，需要调研整车厂商未来的发展策略，了解他们对于自主驾驶的层级需要，时间进度和相应软件就绪程度和复杂性，以此在功能安全性和AI加速两方面来帮助整车厂商实现产品升级。这样一种搭建关系和沟通交流的平台，Lars Reger认为意义重大。

　　据了解，恩智浦是业界唯一一家能够为汽车行业实现电动化、互联以及安全自动驾驶提供完整的相应半导体技术和系统级解决方案支持的企业，90%以上芯片的自研发和自生产都能够实现，2015年，恩智浦与飞思卡尔合并之后就着手进行自动驾驶领域的投入，自主研发了包括UWB在内的多种技术，并计划收购Marvell的蓝牙和WiFi的业务，为发力自动驾驶布局技术储备。

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