自动驾驶需要新的计算平台
虽然自动驾驶的发展在电子行业的讨论中占据着主导地位,但各公司距离拥有合适的计算平台、安全认证标准和法规还有很长的路要走。一项新的调查显示当前对于我们正在走向自动驾驶的道路的思考。
Forrester Consulting代表Arm进行的针对自动驾驶相关从业者的调查发现,虽然汽车公司正在大力投资研发以创建完整的自动驾驶系统,但许多仍处于产品工程的早期阶段,并且还没有为量产做好准备。只有20%的受访者表示他们已经准备好生产可靠的原型。
构建原型的关键挑战与软件、零部件成本、计算挑战和安全性有关。特别是,该调查发现,传感器和计算尚未到达生产的黄金时期。
Forrester采访到的许多工程师说,可量产的自动驾驶系统所需的传感器技术仍处于初期阶段。一位自动驾驶项目主管表示,从L4到L5自动驾驶的挑战是能够满足需求的传感器技术其实不存在。
计算能力和算法也尚不存在。能够保证在无限的条件下比人类驾驶更加安全的算法至少需要超过十年时间。某位主管说:“在公众可以接受之前,计算机必须至少比人类做的好10倍。”
可量产的系统
在调查中,28%的受访者表示硬件和计算问题是最严峻的挑战,尤其是系统速度、功率需求、计算能力、系统散热和系统的尺寸。
车规级系统的量产仍然是一个挑战。Forrester的调查显示,传感器技术的主要玩家大部分都没有批量生产。
该报告里称:“科技公司们将需要很多来自主机厂的帮助,因为他们必须学习如何将产品投入生产。且为了10年和15万英里的耐久性,会让他们面临之前没有想到的问题。”
此外,监管和认证框架可能是自动驾驶系统量产的关键障碍。一位驻欧洲的受访者表示,安全标准是完全个性化的,没有集中的标准或方法和工具来验证系统。一位美国受访者对此表示赞同,并强调NIST(国家标准与技术研究院)远没有认证自动驾驶系统的能力。他们希望行业能够开发随着时间的推移逐步发展成为标准的最佳法规。
另一位受访者表示,工程师正在使用过时的标准,这些标准尚未完全考虑用于可量产的驾驶系统。每个公司都希望对其算法进行认证(如ISO 26262),但该标准不包含任何有关深度学习的内容。
功能安全也是一个主要问题。在一项调查中,一位美国主机厂的工程师提到,监管和认证问题是他们正在考虑和担心的问题,因为不知道将会遇到什么。传感器在各种天气条件下表现如何?如何获得自动驾驶汽车的安全测试?需要经过哪种场景?很多人都在尝试利用模拟仿真,那的确有效,却无法模拟一切。
由于自动驾驶系统的复杂算法,所有情况下的功能安全认证对于监管机构来说几乎是不可能的。
该调查建议,需要通过确保全球自动驾驶安全的认证框架支持的一致法规开展工作。即使主机厂有了正确的技术,今天的行业认证标准和政府监管框架也不涉及自动驾驶汽车。
汽车行业的高管必须加快这些新标准的制定。如果到2020年法规和认证程序不规范,汽车行业和保险公司将面临监管缺口或冲突。
芯片也需要进行优化以获得车规级标准。驱动自动驾驶系统所需的先进AI和传感器数据分析将从优化的芯片中获益。
此外,硬件和软件需要同时开发,功能安全和安全性最重要。迄今为止,许多自动驾驶系统的工作重点是构建能够提供更高水平自动驾驶的传感器和软件。既然系统正在显露出L4级自动驾驶的潜力,那么现在是时候从原型转向可量产的硬件了。从这一点来说,行业应该将软件和硬件设计为一个单元,以满足自动驾驶汽车的性能、安全和安全要求。
未来的汽车架构
未来的汽车架构是本周慕尼黑GSA 2019欧洲高管论坛的主题之一,行业高管在很大程度上回应了上述调查中那些突出的挑战。
大陆的微电子集成总监Theodor Maier表示,汽车正在从仅仅是一辆车转变为具有核心大脑和许多执行器(无独立控制单元的那种)的“移动解决方案”。因此,当从基于多ECU的系统过渡到基于服务器的汽车网络架构时,需要新的汽车架构来管理复杂性。他补充说:“汽车中的芯片系统将成为未来移动解决方案和推动自动驾驶的关键组成部分。”
宝马集团的首席架构师兼汽车电子电气架构负责人Matthias Traub也谈到了对新型混合计算架构的需求。他说,对于制动和发动机控制等基本功能,汽车微控制器可能是合适的,但直接使用消费电子产品领域的微处理器并不具有建设性。因此,混合计算形式的新方法是必要的。
混合计算架构可通过通用处理器(GPP)、专用硬件加速器和嵌入式FPGA的最佳交互实现节能分配所需的性能需求。最佳系统级组成将通过硬件/软件协同设计得出。
为此,Traub称BWM是欧洲处理器计划的一员,该计划于2018年12月成立,旨在帮助开发高性能、低功耗的微处理器。这个为期四年的项目专注于汽车行业的专项工作包,总预算为2000万欧元。预计在2021年将会推出第一个参考设计方案。
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