自动驾驶汽车正在重塑科技世界

制造自动驾驶汽车的努力正在重塑汽车行业及其供应链，影响着从谁来定义安全到如何确保质量和可靠性的方方面面。

几年前，汽车制造商几乎不知道硅供应商的名字，现在正结成小集团，共同分担成本，解决即使是最大的公司也远远无法解决的技术挑战。这一点在戴姆勒(Daimler)与宝马(BMW)、福特(Ford)与大众(Volkswagen)最近宣布的合资企业中体现得很明显。但这种变化远不止发生在大型汽车制造商身上。这还包括一级和二级供应商，他们与整个半导体生态系统的合作更加密切。

Strategy Analytics汽车互联移动业务主管罗杰·兰托特(Roger Lanctot)表示:“汽车制造商发现，这对任何一家公司来说都是一项艰巨的任务，因此他们正在想方设法为开发提供资金，并逐渐将这项技术推广到市场，以帮助支付其余的费用。”“他们没有一个人能独自解决所有的问题。”

美国交通安全、交通和移动中心执行主任斯坦·考德威尔说，其中一些合作只是为了降低成本，或者是为了应对某种非常具体的东西的短期短缺。运输部下属的研究机构专注于运输安全。

如今，几乎所有主要的汽车原始设备制造商都与至少一家其他汽车公司建立了密切的联盟，通常是为了分担自动驾驶汽车平台的成本或开发自动驾驶汽车的努力人工智能(AI)是新型联网汽车的试点。汽车合作伙伴的网状结构有助于将成本分摊到更广泛的领域。

“自动驾驶是颠覆性的，”考德威尔说。“四大颠覆实际上同时发生——自动驾驶汽车、联网汽车、电动汽车和共享汽车技术。由于优步(Uber)和Lyft的出现，共享汽车将率先出现，因为它不需要对车辆进行大量的(技术升级或)改变。一旦你的司机有智能手机，你就可以连接到车里，这让叫车和拼车突然变得可行。这就是为什么你看到所有的大型汽车制造商都与电信公司结盟，将信息输入汽车，以及为什么他们如此大5克应用程序和车对车或车对基础设施通信。对汽车制造商来说，一切都在不断变化。”

财务状况将继续紧张，特别是电动汽车销售低于预期，自动化和自动驾驶汽车销售缓慢。今年4月，福特首席执行官吉姆·哈克特(Jim Hackett)在底特律经济俱乐部(Detroit Economic Club)上表示，自动驾驶汽车更有可能以非常慢的速度在有限的道路或人行道上成功。“我们高估了自动驾驶汽车的到来，”哈克特说。

并非所有人都同意这一评估。根据最近的一项调查，约40%的特斯拉销售包含更昂贵的全自动驾驶技术选项报告．

不过，整个汽车行业不太可能突然被消费者的兴趣所包围，他们对自动驾驶汽车一直持矛盾态度。最近的一次调查美国汽车协会的调查发现，71%的美国人说他们害怕乘坐全自动驾驶汽车，而去年同期这一比例为63%。消费者对自动驾驶技术越不熟悉，他们可能越不舒服，尽管53%的人表示，如果有安全的界限，比如自动驾驶汽车的专用车道和25英里/小时的限速，他们在自动驾驶汽车里会很舒服。AAA调查的受访者还表示，他们对先进的驾驶辅助系统(ADAS)更满意，对具有ADAS功能的车辆更感兴趣，部分原因是他们认为这些系统比人类自己驾驶更安全。

这在整个供应链上也很明显，由于需求放缓和人工智能技术的局限性，一些汽车制造商放弃了完全自动驾驶。

的首席执行官杰夫•塔特(Geoff Tate)表示:“很多客户都在大幅缩减规模。Flex Logix．“今年早些时候，他们还在谈论多摄像头和芯片。现在他们只需要一个芯片和一个摄像头，所以如果司机遗漏了什么，汽车就可以警告他们。有了多台相机，你就可以拥有立体视觉。一台相机无法告诉你距离。”

Tate指出，完全自动驾驶在某些情况下是可能的，比如在高速公路上，但在交通状况难以预测的复杂社区，这要困难得多。

需要方向盘吗?
这也反映在整个车辆的设计中。将方向盘从机器人出租车中去掉可能会在自动驾驶汽车开发者中引发安全危机。

在美国，法律上的“安全”汽车是指符合联邦机动车安全标准(FMVSS由美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)维护的一套全面的功能安全法规，涵盖了美国道路上允许行驶的所有传统汽车，但它没有涉及驾驶自动化系统或几乎任何其他先进电子设备，这使得ADAS和自动驾驶技术实际上不受联邦政府的监管。

到目前为止，NHTSA已经发布了三套自愿准则该公司还在10月承诺，将考虑对自动驾驶汽车和传统汽车不同的执行规则，可能会重新定义关于“司机”或“操作员”的规则，以避免要求人类担任任何一个角色。它还可能允许自动驾驶汽车无需方向盘或刹车踏板等以人为中心的控制。

然而，由于FMVSS没有提到自动驾驶汽车，让一辆没有方向盘的汽车上路将使自动驾驶汽车成为非法的，这可能是自测试开始以来的第一次。

通用汽车于2018年1月向NHTSA提交了请愿书16豁免到FMVSS，即没有方向盘、刹车踏板或其他控制面的车辆将被视为街头合法测试或作为机器人出租车使用。截至7月，NHTSA仍未直接回应请愿书，当时通用汽车宣布将推迟部署机器人出租车服务，通用邮轮官员此前坚称将在2019年上线。

Lanctot说:“问题是没有安全的商业模式，但遗憾的是，基于我们当前安全系统的局限性，有一个很大的业务。”“修理和更换汽车是一笔大生意。保险是一门大生意。但没有一种商业模式是建立在确保自动驾驶汽车安全的基础上的。有一些立法努力来解决这个问题，但情况如此复杂，很难相信立法者能够以这种方式解决问题。”

行业定义安全
与此同时，解决安全问题的责任可能落在汽车行业身上。

英特尔公司自动驾驶与物联网政策副法律总顾问兼全球总监马乔里·j·迪克曼表示:“英特尔认为，安全是所有政策制定的根本基础英特尔．“我们继续鼓励广泛的自动驾驶汽车行业与领先的标准机构合作，为自动驾驶汽车安全决策开发一个技术中立、透明的基于性能的模型。我们敦促各方尽早达成协议，因为任何进一步的拖延都可能对美国的创新和部署机会产生不利影响，并不必要地向全球市场和竞争对手让步。”

现有标准的更新和ISO、汽车工程师学会(SAE)和保险商实验室(Underwriters Laboratories)等备受尊敬的组织推出的全新标准确实跨越了标准之间的差距功能安全机械车辆和那些解决高度自动化和自动系统的较新的车辆。

英特尔(Intel)高级首席工程师、Mobileye自动驾驶汽车标准副总裁杰克·韦斯特(Jack Weast)说:“最大的缺失就是需要对自动驾驶汽车的安全驾驶意味着什么给出正式定义，因为没有这个定义，你就没有东西可以衡量或测试。”

Weast表示，测试范围必须更广，必须包括更多玩家，必须创造合理的功能基础和机会。“最大的缺失是对自动驾驶汽车安全驾驶意味着什么的正式定义，因为坦率地说，没有这个定义，你就没有东西可以衡量或测试。”

他并不孤单。随着汽车制造商对可靠性的要求越来越高，测试在整个汽车供应链中越来越受到关注。但这也需要一种不同的测试方法，因为一些旧的方法不适用于汽车应用。

“我问人们的问题是，他们的测试覆盖计划是什么，”奥迪全球汽车战略总监杰米·史密斯(Jamie Smith)说国家仪器”。他们怎么知道自己测试得够多了?你可能总是需要做一些事情来弄清楚，比如当你接近一辆消防车时，它可能被转向了一侧，你可以看到它，但雷达能量只是沿着卡车的两侧滑动，而不是返回。所以雷达看到的是路上这个非常小的物体，而不是消防车。如果你模拟雷达的轨迹，你可以看到发生了什么，但你必须确保这样的测试用例，即使它们是你最初测试的一部分。如果一家公司认为自己不需要进行回归测试和模拟，也不需要进行某种程度的硬件循环测试，就可以从编写代码并将其部署到完全自动驾驶的汽车上，这是不负责任的。”

这种情绪在整个行业得到了共鸣。“在汽车行业，最大的问题是可靠性，”ibm的计算机视觉工程经理约翰•霍夫曼表示CyberOptics．“你要确保没有人逃脱。如果一个客户生产了2500万块电路板，5个缺陷就是一个大问题。”

直到最近，ISO 26262的v系统测试一直是验证和验证的主要功能安全方法。微软营销副总裁库尔特•舒勒(Kurt Shuler)表示，微软将继续发挥这一作用Arteris IP，但它将由其他类型的测试作为补充，如SOTIF(预期功能的安全性，ISO 21448)。

“SOTIF有点争议，”舒勒说。“由于我所谓的哲学因素，它几乎没有通过。它的设计目的是在事情正常工作时发现故障，但它也会发现您不知道的错误。这种方法与通常的方法略有不同，但SAE和ISO也有其他标准，因此验证概率系统的挑战将会有很多竞争。”

Shuler表示，尽管ISO 26262和ISO 21448增加了测试功能，但从根本上说，一些软件功能仍然是硬件验证过程。但是，即使像SOTIF设计的那样，上升到识别未知-未知错误，也有一个限制，超过这个限制，验证程序就不有效了。(这些标准的解释见下图。)

当你在处理一个系统时，无论是从传感器的角度还是从人工智能/机器学习应用的角度，它都是不确定的，所以一切都在分布曲线上——这都是概率，因为它将通过999次测试，但不是1000次，很难获得诊断或法医信息来了解内部发生了什么，”Shuler说。“这就是sotif和UL 4600等其他标准的来源，这些标准的细节仍在公布中。”

这是一个在电子学上没有先例的难题，而且有很多可能导致故障的原因，因此确定每一个可能的极端情况成为了一个挑战。

“每个验证团队都一直在担心如何捕捉所有这些角落，”微软的产品营销集团总监马克·格林伯格(Marc Greenberg)说节奏．“我们看到的另一个趋势是更多地转向基于硬件的验证。因此，有了新的芯片，我们看到了更多的模拟器解决方案和仿真，以及芯片大部件与软件结合的大量循环。不同的是，你需要了解所有事物是如何整体运作的。”

这在汽车领域尤其重要，因为即使单个芯片在功能上是正确的，它们在系统层面上也会受到不同的解释。

Shuler说:“你正在处理的传感器可能会看到错误的东西，比如在路上画一个女孩追球，导致汽车突然停下来，可能会伤害到乘客，因为它看到的是3D而不是2D的女孩。”“你不是在问你是否符合要求。你最终会问自己的要求是否正确。这是工程师们不喜欢的模糊程度，因为我们喜欢有一个定量的答案。当你在处理系统误差时，你是在处理宇宙射线转换位和那些我们所理解的随机误差。不过，我们有一个处理这些问题的程序，并且有一个量化的答案来发现和处理这些问题。”

不同系统之间的相互作用是不同的。

Shuler说:“当你达到系统级别时，特别是使用人工智能或机器学习软件时，你要处理的是不确定的事情，所以一切都在某个地方的概率曲线上。”“接下来的问题不是你是否符合要求，而是你的要求是否正确。这通常会进入不确定的领域，答案是‘可能’，而不是定量的。”

图1:汽车标准变化。资料来源:标准组织/半导体工程

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