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有人说，当前汽车产业正在经历的变革，和曾经传统手机向智能手机的转变如出一辙。的确，车联网、各种高级辅助驾驶乃至自动驾驶技术的出现，正逐渐使汽车从产品形态、使用模式到商业模式均发生了翻天覆地的变化。 比如过去汽车与人的交互，更多的是以物理按钮为主，自动驾驶汽车上则是语音控制、手势识别等占据主流；过去人类驾驶员是车辆的绝对操控者，自动驾驶时代系统则可以自行控制车辆；过去驾驶员要使用汽车上的某项应用，需要自己去找，但未来融入了人工智能技术的智能汽车，能实现应用找人……诸如此类的变革还有很多。这些场景随着当前整个汽车产业链上下对自动驾驶的日益关注，不断加大研发，推出新技术、新产品，正一步步变为现实，完全改变着我们的用车生活。 英伟达TensorRT 3 ：打造开放自动驾驶平台 9月26日，英伟达在北京正式召开GTC China大会。会上，英伟达创始人黄仁勋宣布了一系列重磅消息，包括发布神经网络推理加速器TensorRT 3 ，推出自动驾驶端到端平台NVIDIA DRIVE和针对开发者的配套开发工具DriverWorks，以及其他一些自动驾驶软硬件平台、开发工具和合作伙伴关系方面的最新进展。 据悉，TensorRT 是一种高性能神经网络推理引擎，主要用于在生产环境中部署深度学习应用程序，包括图像分类、分割和目标检测等，其提供的帧/秒速度比只有CPU的推理引擎高14倍。而此次发布的TensorRT 3，性能更优秀，能够快速优化、验证并部署经过训练的神经网络，从而在超大型数据中心、嵌入式 GPU 或车用 GPU 平台上开展推理工作，进而大幅提升从云端至终端设备（包括无人驾驶汽车和机器人）的推理性能，并降低成本。 端到端的开放式自动驾驶平台NVIDIA DRIVE，支持L3、L4甚至L5级的自动驾驶，开放软件栈包含了ASIL-D OS、深度学习计算平台Drive PX、计算机视觉SDK和自动驾驶计算平台Drive AV，合作伙伴能利用英伟达平台的所有或部分特征。 配套开发工具DriverWorks主要针对开发者而言，结合Driver PX芯片，自动驾驶技术开发者就可以将自己的软件系统部署在这些计算平台上，运行深度学习网络，进而让自动驾驶汽车实现对各类车载传感器数据进行处理，进而让车辆实现环境感知、路径规划和定位等功能，最终实现自动驾驶。 至于全球首款“自主机器处理器”Xavier，据了解该芯片由8核ARM64位CPU和512个核心的Volta架构GPU构成，拥有30 TOPS的深度学习能力，可用于仿真、训练和自动驾驶，但功耗仅有30W，可以说是英伟达涉足自动驾驶领域的一张王牌。黄仁勋透露，Xavier 也将于 2018年第一季度首先将供应给部分合作伙伴， 2018年第四季度开始推向市场。 在厂商合作方面，与英伟达就自动驾驶解决方案达成合作的企业已超过225家，其中145家是科技公司，包括三家中国背景的自动驾驶技术研发公司——Momenta、图森未来和景驰。 点评：曾经，芯片企业在汽车产业链上，更多的是以二级供应商的身份而存在，但自动驾驶汽车的出现，大大拓宽了芯片在汽车上的用武之地，现在一些芯片厂商逐渐开始跳出之前tier2身份，直接与整车企业接触，英伟达就是其中的代表。而除了传统车企，对于当前自动驾驶研发领域的另一股研发势力——初创企业，英伟达也表现出了极大的兴趣，并设立专门的投资基金，对这些初创公司进行投资，一方面让这些初创公司利用英伟达的平台和技术进行研发，另一方面英伟达也可以通过这些企业获取行业最新、最前沿的想法和技术，可谓“双赢”。 北科天绘：32线激光雷达R-Fans-32和前装64线C-Fans 9 月 23 日，北科天绘在中关村软件园召开产品发布会，推出了两款激光雷达新产品——R-Fans-32和C-Rans，其中 R-Fans-32 是史上最小的 32 线激光雷达，C-Rans 是64线局部视场激光雷达。 据悉，R-Fans-32之所以称“史上最小”，是因为北科天绘采取了完全不同的总体设计和技术路线。传统的多线激光雷达，有多少线扫描线就意味着内部有多少层电路板，且每层还分成两块电路板，一块管激光发射，一块管激光接收。言外之意即，传统的32线产品需把64块电路板密密麻麻罗列起来，尺寸自然大。而北科天绘R-Fans系列产品，核心元器件都是高度集成化的模块，由于大量采用半导体封装工艺，R-Fans内部几乎看不到层层叠叠的电路板，体积自然而然缩小了。 而C-Fans是目前适用于前装的高线激光雷达，其中心80度水平视场的64条激光扫描线可媲美目前最高线数的商品化激光雷达。且该产品没有大花盆一样的笨重结构，内部一个小小的镜子是其唯一会动的机械机构，相当接近于固态。 点评：激光雷达作为一种精密测量仪器，同时也是自动驾驶汽车上最重要的传感器之一，此前由于技术门槛高，核心技术主要掌握在一些国外的激光雷达厂商手中，特别在高线激光雷达的生产上，几乎处于垄断状态。而近两年，随着自动驾驶的兴起，给予激光雷达更大的发挥空间，一些国内的激光雷达企业，如速腾聚创、北科天绘、巨星科技、镭神智能、禾赛科技等纷纷开始奋起直追，研发车用激光雷达，国内企业与国外老牌激光雷达企业间的差距正在一步不缩小。 百度Apollo1.5版本：重点开放5大核心能力 9月 20 日,百度在北京召开 Apollo 1.5 开放技术发布会，会上百度宣布正式开放Apollo1.5。此次开放的新版本，具备五大核心开放能力——障碍物感知、决策规划、云端仿真、高精地图服务、端到端的深度学习（End-to-End），其中前四种能力均为首次开放。此外，Apollo1.5支持昼夜定车道自动驾驶，可实现夜间环境下的障碍物识别，以及非典型交通场景下的异性障碍物识别。 具体来看，此次新开放的能力中，高精度地图和云端仿真平台是开放的重点。首先，高精度地图，依托于百度地图的技术积累，此次Apollo1.5开放了全球范围内高速与特定城市道路的高精地图服务合作。目前，百度高精地图的相对精度达0.1-0.2米，能自动识别包交通标志、地面标志、车道线、信号灯等上百种目标，准确率高达95%以上。 至于云端仿真平台，阿波罗平台解决方案负责人孙勇义称，1.5 版本的仿真平台是国内唯一开放的内置高精地图、为自动驾驶量身打造的仿真平台，它将为开发者提供仿真场景、算法上传与场景运行、智能判别系统、算法3D可视化4个方面数据，从而实现智能陪练、真实场景重建、多算法验证等功能，帮助开发人员真正实现“日行百万公里”。 点评：同前面的英伟达一样，百度在自动驾驶领域也在下一盘大棋。虽然这家企业此前并无任何造车经验，但其手握的大数据、云计算、地图、人工智能等技术，无一不是自动驾驶产业的“命脉”。也正是凭借这些技术，“搅局者”百度在不过两年的时间里，成功博得了自动驾驶产业链上大批整车企业和零部件厂商的关注，并通过与他们的合作，加速了自动驾驶的普及和商业化落地。 宝马的设想：淘汰车用钥匙 据外媒报道，宝马董事会成员兼销售与营销主管伊恩·罗伯特森在法兰克福车展上表示，宝马正在考虑是否有继续配置汽车钥匙的必要性，未来或仅需要手机便可开锁，目前宝马正在研究相关方案的可行性。 罗伯特森表示：“说实话，现在还有多少人真正需要车钥匙呢？而且，要想发动汽车，客户们也可以不再使用车钥匙了。”的确，现在的汽车越来越智能化，传统需要随身携带的汽车钥匙无疑显得有些过时，因为有些车主可能从来没有把车钥匙从口袋里拿出来过。 因此宝马的想法是，使用每个人都携带的智能手机，配合宝马应用(BMW App)来开启车门。 罗伯特森补充道：“我们正在研究方案的可行性，以及我们是否可以实现无钥匙化，而且我们是现在着手处理，还是在未来某个节点实现无钥匙化，这些都还没有最终敲定。” 点评：随着新能源汽车、自动驾驶汽车的出现，并不断普及，传统的汽车部件诸如内燃机、手动变速箱、后视镜甚至方向盘等，都开始被计划着“移出”汽车，取而代之是一些新的技术、新的配置。在此过程中，传统汽车的产品形态和使用模式也随之发生改变，汽车不再仅仅只是交通工具，更是我们的出行小秘书、移动的家。在这样不断地改变中，不知道下一个被取消的传统汽车配置又将是什么？ Navdy新HUD：采用蓝牙操控汽车音响 据外媒报道，Navdy打造了一款外观精美的抬头显示器（HUD），该抬头显示器可采用螺栓接合的方式将其安装到各类车辆中。 功能方面，Navdy设备通过将智能手机硬件与集成式存储器、GPS、（面向驾驶员的）摄像头及翻转式超薄显示屏进行整合，利用投影仪将影像投射到屏幕上，供用户查看。据悉，该Navdy设备整合了导航显示、集成式音乐控制、文本信息提示及阅读、邮件提示及阅读等功能，并可通过智能手机的蓝牙功能将Navdy设备与车辆音频系统相连通。 驾驶员如果要对设备进行操作，借助滚轮（scroll wheel）及按钮便可以实现，该按钮及滚轮可通过夹具固定到方向盘上，用于唤醒设备，并提供选项。此外，设备还采用了语音指令的方式，用于完成Navdy的数据录入。 点评：HUD作为一种曾经只在战斗机上才会出现的设备，由于可以减少驾驶员低头看仪表盘的次数，提升驾驶安全，近几年开始广泛搭载到各种汽车上，如奔驰、宝马、奥迪、马自达、标致等，都有在相关车型上装配HUD。但正如车联网一般，HUD其实在行业内也喊了好多年，却苦于没有好的产品，一直没有得到普及。分析原因，技术方面的壁垒是很重要的一部分，如投射清晰度无法保证，会让驾驶员出现眩晕的感觉；在一定角度的强光照射下，HUD的清晰度也会受到影响……才使得HUD长期较好不叫座。不过，随着汽车技术的快速发展，越来越多的企业进入这个领域，未来HUD的这些问题有望得到较好的解决，出现一款真正合乎消费者需求的产品。 |
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