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| 本文作者： Dude | 2018-07-12 17:24 | 專題：2018 CCF-GAIR 全球人工智能與機器人峰會 |
雷鋒網按：2018 全球人工智能與機器人峰會（CCF-GAIR）在深圳召開，峰會由中國計算機學會（CCF）主辦，雷鋒網、香港中文大學（深圳）承辦，得到了寶山區政府的大力指導，是國內人工智能和機器人學術界、工業界及投資界三大領域的頂級交流盛會，旨在打造國內人工智能領域最具實力的跨界交流合作平臺。
7 月 1 日的智能駕駛專場，采埃孚中國投資有限公司工程技術中心總監綦平進行了名為《智能駕駛對汽車大腦及執行機構的挑戰》的主題演講，雷鋒網在不改原意的基礎上進行精編，以下為綦平演講全文：
采埃孚是一家在全球運作的傳統的汽車零部件提供方企業，已經在汽車行業浸淫上百年，采埃孚分布在全球五大洲，有14多萬名員工，已經有40多家生產制造型企業分布在中國。
我講的題目主要是跟智能汽車、智能車輛有關，報告由幾部分的內容組成：
智能駕駛對行駛安全決不妥協；
ProAI ─ 專為智能駕駛開發的計算決策平臺；
cubiX ─ 更智能的協同底盤系統；
采埃孚Level 4解決方案；
總結和展望。
智能駕駛并不是新的內容，從挑戰性角度而言：一般劃分為中速、低速和高速。高速是在高速公路每小時120公里；低速就是駐車輔助的動作；中速是每小時50到80公里之間，應付比較復雜的道路情況。
目前，智能駕駛的整體水平處于L2向過渡到L4的過程中，當然L3的范圍比較大。在復雜的交通環境里面，采埃孚還不具備向市場推入產品的時機。我們認為L4真正可以實現的時間是在2022年或2025年，目前大家都在往L4方向努力，但是這里有很多約束和現實。
我們要實現真正的無人駕駛階段，還有一段距離。單純從技術層面上判斷，可能在2030年左右L4級的車就能夠上路，但是這中間不排除有些其他的干擾，比如說基礎設施的完善、有效的通訊， V2X等等的基礎建設問題。
采埃孚和其他傳統企業面臨的最大挑戰，就是傳統的內燃發動機將逐步被淘汰。企業必須要通過創新，生產出讓社會、消費者都能夠接受的產品。
我們認為能讓社會、消費者都滿意的產品，必須要達到三個要求：
第一是效率，今后任何推向市場的產品要給消費者帶來足夠的效率提升，不僅僅是降低油耗或者降低能源的消耗，也涉及到時間上的優化；
第二是安全，安全永遠是我們的題目。傳統汽車行業如果要把一輛車導入市場，要經過很多的驗證，并且達到相應的標準。具體是驗證汽車零部件的安全性和可靠性。由有經驗的駕駛員對汽車在各種情況下作出的反映進行相應判斷。
第三是自動駕駛。汽車進入到高度的自動駕駛甚至無人駕駛階段，所面臨的挑戰就會變得更加復雜。因為汽車上路以后，涉及到人的生命安全，所以對我們帶來的最大挑戰，如何在實現方向的時候、從現階段過渡到無人駕駛階段，充分考慮安全，對人和社會不造成傷害，這在今天來說也是最嚴峻的課題。
在全球范圍內，只要無人駕駛車輛在實驗過程中出現事故，就會對社會造成很多影響，因此我們要盡可能的避免這一點。采埃孚有一個零愿景，也就是零傷亡、零排放，零排放。
第二個話題是ProAI。
智能駕駛過程中需要面對非常復雜的交通環境。舉一個例子：左上角（如上圖）在變道修路，車輛的感知系統要有足夠的能力進行識別。左下角是下雪天，原來劃定的車道線已經無法看清，大雪把周圍可以識別的建筑物都遮擋了，因此識別的難度大大增加。
未來，如果無人駕駛允許駕駛員可以不必注意力高度集中、雙手也不必放在方向盤，可以再車廂內任意走向，那么隨之而來的問題是舊有的安全氣囊已經不適用。
右上角（如上圖）是汽車突然加塞情況，在很長的一段時間里，將會存在自動駕駛和人工駕駛并行的情況，因此自動駕駛如何有效識別并對此類問題進行積極相應，都將是一個難題。
右下角（如上圖）也是同樣的復雜路況問題。因此，處理自動駕駛過程中遇到的各種狀況、應付復雜的道路環境，需要自動駕駛汽車需要一定的計算能力。
這里有個關于使用整數計算機計算能力問題的概念和標準。2005年，500個單位（DMIPS）還屬于單核技術。2014年，進入一個可擴展的多核技術，所謂多核技術就是一個芯片一個單核無法支撐其運行。到2017年需要使用多控制器和多核技術，這種情況下已經達到了5萬個DMIPS以上的計算力支持。
隨著產品的復雜，保障汽車的安全需要增加非常多的計算能力，這是對我們帶來的挑戰。采埃孚要最大程度保障汽車的安全性和可靠性，因此需要從計算能力進行一定保障。
目前，采埃孚在開發一個平臺——ProAI。ProAI是一個計算機，這個計算機是采埃孚和英偉達合作研發。通過使用英偉達的芯片，采埃孚生成一個符合車規的ACU，提供給市場。
我們希望ProAI得到大多數客戶的認可，可以把它推向市場并且得到大多數人的使用。多數人用的好處是什么？第一，在共同開發過程中消除一些問題，提高效能；第二是制造成本大幅度下降。
ProAI有幾個顯著的特點：
一個可擴展的平臺，可以通過相關的連接，允許不同的芯片介入；
計算量超大；
允許多芯片結構，它的芯片能真正滿足深度學習在駕駛方面進行運算和實現。ProAI的性能安全，ASIL可以達到B級或者D級。
采埃孚Pro AI是一款基于人工智能軟件開發的中央控制器.在汽車遇到問題的情況下，它能夠對車輛進行有效制動。左邊是輸入端，右邊是執行機構，包括自動、轉向、驅動系統、底盤控制等等。
ProAI Gen 2 NVI Xavier 是面向L3、L4的域控制器，可接入可擴展的集成平臺、能夠提供大量的計算能力、有多個單片機系統，可接入深度學習算計集成平臺，根據需要可以提供ASIL（B）D以上的功能安全，為黑盒SW建立環境。
目前，ProAI Gen 2 NVI Xavier 在2020年的第四季度可以進入批量生產狀態。ProAI Gen 2 NVI Xavier使用的是第二代的ProAI，所使用的是英偉達的芯片，目前在加緊開發過程，下半年可以得到B樣件。
采埃孚負責的安全控制器和負責功能的控制器有不同的軟件層次，英偉達是一個基礎，和ProAI相接，我們主要是關心輸入接口和輸出接口，其中涉及到傳統需要用到的線路連接。
cubiX：更智能的協同底盤系統
我們不僅要關注感知系統的“大腦”，更要關心線控。在線控里，比較常見的問題是減振器、變速箱以及相關子系統。最終形成自動駕駛，線控必須要被綜合管理起來，所以我們需要一個“協調員”，采埃孚將它命名為cubiX，負責協調CPU或者ACU。
傳統汽車剎車、轉向兩者之間獨立，但進入到自動控制過程中，汽車主要核心是以汽車動態學原理為導向，從行駛方向，如縱向和橫向的動態作為控制基礎。我們要將車控制到什么狀態，同是要兼顧執行器的動態，給汽車一定的指令，彼此之間要進行相互的關聯，這時就需要強大的“大腦”進行處理，原來由駕駛員單獨控制的這些子系統的工作，需要由cubiX綜合管理。
cubiX是一款集成了眾多底盤系統的新軟件，目標是集中控制所有車輛的主動和半主動執行器，這些執行器會影響駕駛體驗和乘客的安全，包括轉向系統、減震器、制動器和動力傳動系統。
今天，每輛車都有一個單獨用于各個執行器的大量傳感器和控制器，因此形成極其復雜的信息網絡并且需要彼此單獨通信。 cubiX將所有這些結合到一個模塊化和可擴展的控制機制中，用于縱向，橫向和垂直動態。
作為中央通信接口，cubiX在高級駕駛員輔助系統（ADAS）功能和執行器之間進行協調。這使得能夠控制與縱向和橫向動力相關的所有部件，包括電動助力轉向（EPS），電子制動系統（EBS），后輪轉向（主動運動控制）和集成在后橋中的電驅動系統（ mSTARS）。如果安裝了電子控制的減震器，甚至可以控制垂直動力學。
從cubiX的基本框架可以看到（如上圖）：汽車動力學的幾方面作為cubiX的控制導向，它和雷達、SW模塊有密切溝通，同時和執行器有密切溝通，cubiX可以為整車帶來高效率，也就是我們如何通過比較有效的計算，快速做出正確決定，同時又把執行器的工作狀況回饋到ACU上，控制器能夠時刻了解汽車的狀態。
cubiX能夠為未來的汽車提供廣泛的駕駛功能，將提供不同的驅動模式。輔助系統的數量和機電一體化的執行器正在增加，cubiX能夠以結構良好的方式聯網這些系統，并生成新功能。
cubiX目標是給客戶以最靈活的方式，花最小的精力，去交換、修改或排除供應商或小團隊提供的新算法、執行器或子系統的問題。 cubiX可以幫助用戶的產品快速上市，同時將風險降至最低并行簡化所有子系統的開發和驗證。
自動駕駛需要行業上下共同努力和推動，所以采埃孚建立了一個生態系統。
英偉達提供采埃孚芯片、海拉合作雷達和攝像頭、double SLash是采埃孚收購的企業，主要做車聯網、ibeo是激光雷達公司，ASTYX是做圖象雷達專業公司、Facurecia是研究駕駛車艙內如何做到乘員被動和主動安全系統的合作，百度是采埃孚在中國的合作伙伴、 e.GO mover是采埃孚合作造車的企業。
SEE-THINK-ACT（觀察-思考-行動）這個方案是完全開放的，未來有可能會是介入自動駕駛的好方案。
智能駕駛將成為近期未來汽車發展的大趨勢，但是，最高等級的無人駕駛的實現尚存在較多技術難題有待解決。ProAI Gen 2.0將能夠滿足Level 3~4的智能駕駛計算量及功能安全的要求，cubiX智能集成底盤控制技術將使智能汽車系統更簡潔、魯棒，并帶來更高的整車安全性和舒適性。采埃孚正積極促進與中國業務伙伴的合作，立志為中國智能駕駛技術的發展作出更大的貢獻。
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