自治之路上的进步与混乱

全自动驾驶汽车的开发进展缓慢而缓慢，但这并不是因为缺乏努力。

全球各地都在进行自动驾驶汽车的研发，从最大的汽车制造商及其一级供应商，到传统上不涉及汽车行业的公司。再加上众多致力于传感器技术的初创公司和学术界的研究人员，这就像一场跨越多个技术前沿和用例的地球太空竞赛。

TechInsights汽车研究主管詹姆斯•海恩斯(James Hines)表示，有三种不同类型的公司正在ADAS和自动驾驶领域展开竞争。首先是传统汽车制造商、原始设备制造商和一级供应商。接下来是他所说的新兴智能出行公司，比如优步、Lyft和Waymo。然后是技术供应商，半导体公司，包括英伟达，英特尔/Mobileye和恩智浦半导体。

在开发自动驾驶汽车的竞赛中，哪些公司将赢得胜利?这很可能是一个竞争团队，每个人都为这项技术提供了一个基本元素。海因斯说，有一件事我们可以肯定，这条终点线“至少在10年后”。“汽车行业的酝酿期非常长。”

它也非常复杂，经常保密，竞争激烈，地理位置分散，这无助于解决辅助和自动驾驶汽车中一些最突出的问题。

福特汽车副总裁伯克哈德•胡恩克表示:“目前，电气问题的召回率约为5%Synopsys对此．“这是不可接受的。我们必须提高这些系统的稳健性，我们必须从最小的部分开始，也就是半导体。”

当然，说起来容易做起来难，这不仅仅是出于技术原因。

“安全岛已经存在于SoC但如果它们没有很好地集成在一起，其他系统就无法使用。”“我们在软件方面也有问题。OEM从Tier 1接收软代码，但他们不知道它来自50个不同的来源。其中很多都是开源代码。你如何保证质量呢?这是一个大问题，因为你不能尽早解决它。”

供应链
众多不同的参与者为整个供应链注入了不确定性。“挑战在于你要设计一辆自动驾驶汽车。你不会让汽车制造商先进入一级市场，再进入半导体制造商，然后进入供应链，”奥迪汽车营销总监安德鲁•麦克劳德表示Mentor是西门子旗下的企业．“突然之间，美国和世界各地的初创公司和大学都有了非常专业的知识产权，其他领域的大公司也开始进军汽车领域。”

这使得管理供应链变得极其困难。“你如何开发一款大型概念自动驾驶汽车，着眼于所有的IC模拟——我们谈论的是汽车层面的模拟——并通过供应链共享所有数据?这是个大问题，”麦克劳德说。“如果你想设计一辆安全可靠的自动驾驶汽车，孤立地完成不了。你不能只是去设计动力系统，电动动力系统，去设计一些传感器然后去设计别的东西，然后指望汽车制造商把它整合起来。”

在整个供应链上共享所有数据，“这是由市场趋势驱动的技术趋势，”他补充道。“这些都是挑战。”一旦这些问题得以解决，“供应链上的每个人都能赚钱。”

在过去的六个月里，麦克劳德一直在与客户讨论他们对自动驾驶汽车技术的需求。他们最常问的问题是“我们如何开发这些自动驾驶汽车?”以及“我们如何弥合从研发到真正将其转变为有价值业务的鸿沟?”

他指出模拟从集成电路设计到传感器融合盒的开发，都是推动联网汽车技术的关键。Macleod指出，车辆级别的模拟也可以通过边缘案例和用例来实现。“我们可以创造各种场景，”他说。仿真技术可以帮助行业“从研发转向量产”。

在设计系统时要记住的几件事是最终产品的寿命与测试产品中使用的组件的寿命。例如，图形处理单元可以用于测试车辆，但这些GPU芯片通常不能持续10到15年，这是未来自动驾驶汽车所需要的，麦克劳德说。“如果它在引擎盖下，就会有高温、电气噪音和剧烈振动，”他说。仿真可以帮助实现自动驾驶汽车所需的系统集成，其中可能包括在前灯中安装激光雷达传感器。

所有这些都有助于降低最终价格，这对自动驾驶汽车来说是一个关键问题。“如果你看看航空业，冗余是关键所在，”Synopsys的胡恩克说。“但增加冗余可能会非常昂贵，如果一辆车的平均成本是1.5万美元，你就负担不起。你已经安装了价值3000美元的软件，电子设备也将成为汽车的重要组成部分。这不仅仅是超级计算机的硬件。你还需要可靠的软件。”

目前还不清楚如何将所有这些放在一起，以创建一个负担得起的、可靠的系统。自动驾驶汽车的基本架构设计理念仍然悬而未决。罗伯特·戴说:“整个自主架构要么被认为是一个集中的系统，由一个大脑进行感觉和知觉处理，要么是一个分散的系统，在传感器(边缘)处有更多的智能。”手臂的汽车解决方案和平台总监。“随着越来越多的自动驾驶成为现实，我们的汽车开始做出更多的决定，这些车辆所需的计算能力正在快速增长。”

计算能力必须处理汽车周围使用的多个传感器，以获得最准确的汽车“看到”的图像(激光雷达，雷达，摄像头，超声波)，然后将信息融合在一起并使用机器学习以及神经网络来决定是否采取行动，”戴说。执行这种级别计算的处理器需要在这些大型任务的功率和性能之间提供适当的平衡，以及满足车内热和尺寸限制所需的能源效率和尺寸。”

最后，由于三级自治需要大量软件(数亿行代码)，通用框架和平台正在使用开源和商业/专有软件的组合开发。”

仅仅是跟踪所有这些片段就非常复杂。“每家公司都有自己的上市理念知识产权无论是按代工、按品类还是按工艺节点，”公司营销副总裁Ranjit Adhikary说ClioSoft．“这在其他市场已经够难的了，但在汽车市场，情况变得复杂得多。现在它涉及到你使用什么技术，因为如果零件必须使用10年或15年，那么你就必须在更严格的PVT条件下运行。它必须在阿拉斯加和沙漠中生存。其中大部分产品的保质期不超过三到四年。”

Adhikary补充道，这不再是一个从列表中选择IP或部件的问题。它现在是一个几乎恒定变化的矩阵。他说:“这肯定不再是直观的了。

半导体
半导体供应商非常积极地为自动驾驶汽车配备各种微芯片，其中许多是集成了人工智能和机器学习技术的系统级芯片设备。

汽车行业的发展环境给半导体行业带来了特别的压力。Arm’s Day表示:“从原型(后备箱中的服务器)到大规模生产，正在改变汽车处理器的架构要求，使其对三个关键领域更加敏感:电源、热和尺寸限制。”

Arm正在与其他公司合作开发自动驾驶技术。戴指出，目前，Arm与许多“设计三级及以上自动驾驶系统的公司都有密切合作，包括奥迪和丰田等汽车制造商，以及电装等一级供应商”。当然，我们的一些半导体生态系统合作伙伴正在生产ADAS/自主soc，如瑞萨、恩智浦和英伟达。”

这里需要注意的是有多少部分，以及有多少公司正在应对自己的挑战。迈威尔公司例如，它专注于车内外的交流。

Marvell互联业务集团技术营销总监阿维纳什•吉尔尼克(Avinash Ghirnikar)表示:“消费者希望在车内也能获得与在家或工作时相同的体验，同时考虑到安全性、可靠性和速度。”“他们最新最棒的智能手机有11ax，在家里和办公室都很好用，但当他们把它带进车里时，速度就慢得像爬行一样。为什么会这样?这也是11ax将扮演重要角色的原因之一。在汽车环境中，提供这种无缝的WiFi体验确实变得具有挑战性。路上有很多车，你必须在驾驶舱内处理一些事情。”

这也只是部分原因。Ghirnikar说:“另一个阻碍在家里和汽车上获得类似媒体体验的因素是，由于全球范围内的种种限制，5千兆赫的使用频率并不是统一的。”“我们专门解决这个问题的方法是，考虑到我们的设备中有两个5GHz无线电，我们可以将其中一个用于雷达探测。所以当设备运行时，我们的设备总是有一个没有数据的可用频率列表。因此，如果你在某个5GHz频率，并且检测到雷达，你可以立即切换到这些非雷达频率之一，并通过波段控制，告诉你所有的客户移动到该频率，然后就可以开始了。”

这又是一次多技术、多公司、甚至多国的交接。这对多个市场都具有潜在的破坏性。

公司总裁兼首席执行官k·查尔斯·亚纳克表示:“这种变化的影响令人难以置信。ArterisIP．“你可以想象这样一个世界，那里没有红绿灯，汽车可以相互交流，城市被生态围栏包围，你只能乘坐自动驾驶出租车。如果你是一家传统汽车公司，你的经销商所有的钱都来自维修，你的装配人员擅长机械装配，你的采购人员有长期的合作关系，现在不得不破裂。”

图1:奥迪Aicon概念车。来源:奥迪

激光雷达
伴随着市场和供应链的混乱，新技术正在与现有技术一起发展。激光雷达就是一个很好的例子。这种基于光波的类似雷达的技术，在实现自动驾驶概念方面，可能与先进的计算机视觉和汽车雷达一样重要。

它的价值可以从许多公司收购激光雷达初创公司中看到。Innoviz已将宝马作为其InnovizOne传感器的客户。这家以色列初创公司一直在努力微机电系统基于固态激光雷达技术两年。它的InnovizPro传感器是一个独立的单元，可以添加到现有的车辆上。安森美半导体收购了位于爱尔兰科克的SensL技术公司，该公司是激光雷达传感器、硅光电倍增管和单光子雪崩二极管的开发商。

许多初创公司都专注于开发软件和激光雷达传感器人工智能，深度学习,卷积神经网络据美国IHS Markit汽车技术研究主管兼首席分析师埃吉尔•朱利森(Egil Juliussen)说，“软件确实是一个难题。”

TechInsights的海恩斯说，激光雷达传感领域目前正在爆炸式增长。“这个领域有很多创业公司，目前有一些成熟的公司已经有了可行的工作产品，还有一大堆其他公司正在开发激光雷达领域的能力。”

业内活跃着50多家激光雷达初创公司，很明显，他们中的大多数都无法在即将到来的为汽车制造商提供自动驾驶汽车激光雷达传感器的竞争中生存下来。一些激光雷达供应商正在向汽车以外的应用领域多样化，例如无人机、地图和工厂自动化的机器人。

Yole Développement认为汽车激光雷达市场将从去年的7.26亿美元增长到2023年的50亿美元，年复合增长率为43%。这家市场研究公司指出，在过去两年里，激光雷达公司获得了超过8亿美元的投资。

他说:“美国市场有四、五、甚至六辆车的空间。中国会有两到三家，日本可能会有几家，欧洲也会有几家。”然而，目前汽车激光雷达仍处于“早期”阶段，只有“少数真正的产品”。

用例
行业分析人士认为，自动驾驶汽车将用于叫车应用，自动驾驶半挂车将成为自动驾驶的先锋。它们将是首批实现几乎完全自动驾驶或完全自动驾驶的汽车。卡车运输业一直缺乏长途司机，因此自动驾驶半挂车可能会缓解这一问题。

自动驾驶半挂车吸引了戴姆勒卡车(Daimler Trucks)、特斯拉(Tesla)和瑞典Einride的加入。美籍华人创业公司TuSimple去年获得了一轮5500万美元的私人融资，使其总融资达到8310万美元。英伟达是TuSimple的投资者和供应商，TuSimple正在亚利桑那州的高速公路上测试三辆Peterbilt卡车，并已经完成了超过1.5万英里的4级自动驾驶测试。

据估计，下一代移动出行产业可能代表着价值5万亿至7万亿美元的经济机会。Mentor的麦克劳德断言，千禧一代的成年人很容易适应自动驾驶技术提供的新经济模式，因为他们是当今叫车服务的频繁用户。波士顿咨询集团估计，到2021年，全球约有3500万司机将使用汽车共享服务。

Aptiv和Lyft签署了一项多年协议，将在内华达州拉斯维加斯提供30辆无人驾驶叫车车队。开车。ai正在达拉斯-沃斯堡大都会聚集一支自动驾驶车队，在德克萨斯州的弗里斯科社区运送乘客。这家总部位于加州山景城(Mountain View)的初创公司已经在旧金山(Frisco)开设了一个办公室，负责监督为期六个月的试验项目。

自动驾驶技术不会局限于陆基车辆。布法罗自动化公司(Buffalo Automation)是布法罗大学(University of Buffalo)分拆出来的一家公司，目前正在将自动驾驶船只的“自动化”系统商业化，该公司获得了来自私人投资者的90万美元种子基金。这家初创公司的目标是货船和休闲船，使用人工智能技术来协调摄像头和传感器。

自动驾驶的无人驾驶飞行器已经出现了。Skydio今年2月推出的R1 Frontier Edition无人机售价为2499美元。这家位于加州雷德伍德城的初创公司提供了一款拍摄视频的飞行器，该飞行器基于英伟达的Jetson AI超级计算机平台，配有13个摄像头。

密歇根大学和其他初创公司都在自主无人机领域，美国国防高级研究计划局(DARPA)正在为其进攻性蜂群启用战术项目征求意见。

总部位于旧金山的送餐机器人开发商Marble在a轮融资中筹集了1000万美元，使其私人融资总额达到1500万美元。这家初创公司正在寻求使电子商务公司能够在不涉及联邦快递、UPS或美国邮政服务的情况下递送产品。它的运载系统有一个机载激光雷达传感器。

IHS Markit的Juliussen指出，有53家公司获得了加州机动车辆管理局的许可，可以进行自动驾驶汽车的测试，而且他们的一些数据可以通过DMV公开获得。“Waymo远远领先于其他公司，”他评论道。

Alphabet Inc.的子公司Waymo报告称，它在两次“脱离”之间行驶了5600英里，也就是说，在某些情况下，车内工程师必须接管方向盘或以其他方式控制车辆。IHS Markit分析师指出，其他自动驾驶测试车辆在加州高速公路、公路和街道上的脱离距离要短得多。

他说，考虑到Waymo用于测试的里程，它“可能处于领先地位”。虽然车管所的脱离数据很有趣，但“这并不能说明全部情况，”techhinsights的海恩斯指出。

他补充说，Waymo将于今年晚些时候开始在凤凰城测试无人驾驶叫车服务，覆盖100平方英里的市区。Juliussen表示:“这显然是行业发展的方向。

Waymo、通用汽车和其他涉及自动驾驶技术的公司将在美国南部、亚特兰大和其他地方进行试驾，因为那里的天气条件更有利。优步和Lyft都在积极开发自动驾驶汽车软件。

朱利森说:“这种模式可能会转移到中国，可能是在2020年代，也可能更晚，因为中国没有那么远，而且在中国大部分地区开车要困难得多。”“欧洲的增长速度要慢得多。假设它在美国获得成功，他们可能会在那里做类似的事情。”

目前，无人驾驶测试车辆大多是初创公司在固定路线上进行的测试。“他们将有一个特定的路线，汽车可以尝试去做。你已经在密歇根大学的校园环境中看到了测试，他们说他们会做更多的测试。”朱利森说。他说，一些机场正在讨论固定航线。“当你来自一个以公共交通为中心的地区，这是你更应该走的路，特别是因为出租车工会有更大的权力。”

朱利森说:“在欧洲，你不会看到那么多无人驾驶叫车服务，至少一开始不会。”“他们有更严格的法律领域。美国是幸运的，因为一些州能够做到这一点。大多数其他国家都有国家法律，所以你不能只在该国的部分地区这样做。”

IHS Markit预测，2021年自动驾驶汽车销量将达到5.1万辆，2025年将增加到近100万辆，2040年将增加到3300多万辆。

Juliussen预测:“中国将很快超过美国。”

臂节见证了现在发生的事情。戴说:“人们正在朝着下一阶段的自动驾驶迈进。“三级自动驾驶现在已经进入高端量产车型，比如2019款奥迪A8。我们看到越来越多的公司从原型车转向量产车，而且……5级机器人出租车即将问世。”

结论
联网汽车生态系统正在蓬勃发展。自动驾驶技术在许多领域都在崛起。在这一过程中，将会出现商业失败和被迫收购，对于哪些部分可以组合在一起、如何容易组合、如何整合不同的部分，以及哪些技术可以共享，人们会感到困惑。甚至还存在关于哪些公司将最终统治这个市场的争论。

尽管如此，自动驾驶汽车的前景正日益清晰，尽管前进的道路上充斥着不同的部件、不断发展的标准，以及一长串关于什么被认为足够好而可以投入商业运营的问题。

-Ed Sperling和Ann Steffora Mutschler对本文也有贡献。