实现高级自动驾驶的 5 大挑战-最高自动驾驶等级达到什么水平

辅助和自动驾驶技术的发展继续快速推进。自动驾驶有多种形式，由于汽车行业的非凡进步，其中一些，包括预测巡航控制、车道居中和自动停车，已经在我们的掌握之中。然而，要成功地在广泛采用的道路上航行，我们仍然需要克服几个障碍。

在今年的Synopsys ARC 处理器虚拟峰会 2021上的主题演讲中，保时捷公司高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶负责人 Jürgen Bortolazzi 博士表示，实现自动驾驶的全部潜力在很大程度上是一个合作问题。

首先，汽车制造商仍需要在技术实施方面与法律当局建立完全一致。与此同时，汽车制造商自身也需要广泛的合作，也需要与数据、硬件、软件和人工智能（AI）等领域的广泛专家进行战略合作。在奥迪、宾利和兰博基尼等品牌中拥有保时捷的大众汽车集团在其自动化之旅中已经相对领先。即使乍一看，自动化似乎并不自然地与所谓的“司机的汽车”——人们购买的汽车主要是为了享受他们的表现。

开阔道路的快感是驾驶的要素之一。但正如 Bortolazzi 博士指出的那样，“很多驾驶条件并不好玩”——比如交通拥堵、寻找停车位，然后实际停车。德国司机每年平均花费 41 小时寻找停车位，而在纽约，这个数字上升到惊人的 107 小时！大众汽车集团目前的努力集中在缓解这些压力源，同时保持驾驶的兴奋感。“自动驾驶将伴随而不是取代手动驾驶保时捷的能力，”Bortolazzi 博士肯定道。

继续阅读以了解自动驾驶汽车在实现更高水平的自动化移动性方面面临的前五项挑战，以及部署 3 级和 4 级自动化系统所需的增强设计方法。

1. 新的交通系统意味着全新的法律和社会框架

Bortolazzi 博士将“接受”列为将自动驾驶汽车推向市场的关键挑战，称其为“社会问题”，仍需要建立信任。考虑范围从明显的安全问题到能源消耗和数据所有权等领域。目前，将自主技术作为一个孤立的功能引入几乎没有意义。相反，它必须是未来交通系统的一个组成部分。

基础设施验收遵循法律框架的建立。在德国，当局最近通过了一项法律，允许 4 级自动驾驶汽车在获得官方许可的情况下在公共道路上行驶。Bortolazzi 博士表示，他预计首批自动驾驶乘用车将于明年在德国公路上首次亮相。但他补充说，在全球范围内，每个地区和市场都处于非常不同的阶段，建立无人系统框架在法律上仍然是一个巨大的飞跃。

德国的裁决是该行业的重大进步，预计其他国家也会效仿。由于中央法律机关、个别地区、产业合作伙伴和初创企业之间的密切合作——促进动态发展，中国将成为预期的自治革命的主要参与者之一。

2.汽车OEM不能指望单独成功

大众汽车和福特之间的联盟是自动驾驶领域的参与者必须考虑的财务挑战，有时甚至是意识形态挑战。Bortolazzi 博士认为市场分为两个不同的类别——旨在改善驾驶员体验的传统汽车制造商，以及希望将驾驶员完全排除在外的新兴移动公司。

在这两个领域，战略联盟将是推动技术走向主流的必要条件。“联盟是一项充满活力的巨大投资努力，”博托拉齐博士说。预计持续的整合将受到制定明确标准和构建广泛制造商和服务提供商可以使用的可扩展平台的需求的推动。

在中国市场，与当地实体合作的需求对于国际汽车制造商在市场上开发自主服务至关重要，因为外国公司被禁止独立持有中国数据。例如，宝马已经分别与百度和腾讯合作进行系统开发以及数据计算和存储。

3. 车辆数据收集需要大修

2 级（部分驾驶自动化）和 3 级（有条件驾驶自动化）及以上之间存在技术鸿沟。从广义上讲，未来几年的重点将是 2 级能力的优化，而向 3 级和 4 级的转变将分阶段进行，可用性和可用性受到限制。

但是，由于 OEM 必须降低风险，系统限制将会很严格，并且系统链接将逐步扩展。开发必要的算法将是大型团队的工作，因为它需要一种新的、更广泛的数据收集方法。人工智能训练集将需要利用从原型车和现有客户汽车的组合中收集的大量信息库。以这种规模收集、处理和存储数据集是一项巨大的工作，需要新的数据管理系统架构。

安全和安保是数据和道路方面的进一步关键问题，这增加了已经具有挑战性的开发过程。车辆的自动化系统需要确保免受黑客的攻击，这些黑客试图直接伤害制造商或客户。

4. 新的加工需求呼唤量子飞跃

全自动驾驶依赖于功能冗余——车辆应对各种复杂场景的能力。摄像头、雷达、超声波传感器、夜视和高清地图的组合，在车辆前部提供高冗余度并在后部和侧面提供覆盖，足以满足 Level 2 和 Level 2 Plus 功能。对于 3 级及以上级别，LiDAR（光检测和测距）技术变得必要，并且背面和侧面的冗余增加了两到三倍。

当前的处理性能要求已经很高。大众汽车现有的系统运行来自 10 家供应商的超过 35 个应用程序，实时客户安全功能分布在多个主机上。Bortolazzi 博士表示，下一代ADAS需要片上解决方案，以提供更高的集成度，同时提供更高的能效和可扩展性。

要完全启用 3 级和 4 级功能，需要 5 到 10 倍于当前强大的处理平台，他称之为“电路板处理性能的巨大飞跃”。

5. 闭环系统对开发速度至关重要

最后，有效的验证和确认 (V&V) 需要显着改进车辆测量设备、数据管理以及对试验场、方法和工具的投资。汽车行业已经在使用仿真取得良好效果，但必须大幅扩展其使用范围。这意味着建立一个闭环，包括从测试和客户车辆收集数据、分析和处理。

创建这样一个循环意味着将开发周期从几个月缩短到几周——这是推进自动化移动的一个重要因素，加强了对战略伙伴关系的需求。在大众汽车的案例中，这是与微软的联盟，利用该公司的 Azure 云平台来构建一个包含数据管理和处理和分析工具的分层架构。

概括

风险很高，随着软件和电气/电子 (E/E) 架构成为移动性的核心特征，另一个挑战肯定是人才和从内部构建新技术技能集的任务。自主之旅的下一阶段将是每个人不断学习的阶段，这确实是一个激动人心的时刻，可以见证行业从未见过的突破。