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    华为MDC业务发展总监佘远飞:MDC智能驾驶计算平台

    2020-06-24 19:05:03 来源:盖世汽车 作者:佚名
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      2020年6月22日-23日,由南京经济技术开发区与盖世汽车联合主办的“2020第三届全球自动驾驶论坛”隆重召开。本次论坛重点围绕与自动驾驶规模化商用有关的核心技术、法律法规、技术评测、商业模式等话题展开探讨,下面是华为MDC业务发展总监佘远飞在本次论坛上的发言:

      华为MDC业务发展总监 佘远飞

      大家好!非常感谢有这么一个机会能跟大家分享一下我们MDC在自动驾驶方面的实践。

      今天主要分享三个方面内容:

      第一、自动驾驶为什么需要平台化和标准化?

      第二、围绕平台化和准化,产业链上下游如何分工协作?

      第三、基于平台化和标准化,MDC进展情况?

      MDC是华为去年成立的智能汽车BU的一块业务。

      我们认为未来汽车势必会成为一个智能化的终端,也就是我们经常说的第三空间。当然这个第三空间的价值和意义是需要我们通过一些新的技术方案和产品来定义的,我们认为智能驾驶是这一切的前提,如果没有智能驾驶保障行驶的安全,以及提高行驶效率的问题,这个智能空间的价值是存疑的。所以我们认为智能驾驶是汽车成为智能终端和智能空间的一个必要前提。

      怎么来看智能驾驶产业落地节奏的问题?

      我们把它简单分成三块:

      一块是面向个人消费者,这个也是需求最大的市场,但是这一块对安全和体验的要求也是最高的。降本的需求是有的,但对于提升生产力这一块没有太大的紧迫性,所以落地会慢一些。

      各地政府都在推智能网联示范区,这是非常必要,也是非常重要的,智能网联示范区有助于挖掘和孵化智能驾驶的场景价值。当然我们认为走得最快的还是商用车和作业车,这块对于降本增效的需求是非常急迫的,所以看到大量的公司在投入,在打造各种各样的商用车、作业车智能驾驶的场景化方案。

      当然,把各个场景打开,判断节奏的时候我们还是做了一些相对细化的工作,把智能驾驶分成几个纬度的因素,用了一个简单的公式:自动驾驶等于场景、道路、线路、路况、速度、安全、属性七个纬度。

      从作业车、商用车、乘用车几个类别看,场景是从简单到复杂,道路情况也是从简单到复杂,安全的要求也是从低到高逐步增加。这也是我们认为各个场景,为什么有这么一个节奏的原因。

      当然,对于商用车和乘用车来讲,还是有一些区别,基本上商用车是直接替代人的工作,所以说它也不存在L3,而是直接奔着L4无人化的目标在前进。当然乘用车,因为考虑了场景,以及考虑了产业对安全的要求,渐进式发展也是必然的一个路径。整个落地的节奏上也相对来说要晚一些,但是我们认为最终在产业链到一定阶段之后,L4、L5可能会在未来5—10年会普遍进入我们的社会生活和生产当中。

      在各个场景里面,乘用车也好,商用车、作业车也好,各个场景是现在大家讨论最多的一个具体的话题。我们认为在未来两年左右的时间,很多作业车,随着现在5G网络的普及,还有整个产业链、传感器,还有各种各样芯片的成熟,选择性越来越多,这一块降本增效的需求也越来越高,所以落地的可能性也会在未来两年得到逐步的验证。

      乘用车这一块,围绕功能在创新,要稍微慢一点可能要5—10年左右的一个孵化周期。

      当然打开乘用车这一块,我们认为也是有两条主要实现的途径,第一条,从传统的ADAS发展而来,功能上的叠加。但是我们认为ADAS在往AD,往高阶自动驾驶演进的时候,是存在一定的局限性。体现在随着智能驾驶功能丰富以后,算力的可用度是比较弱的。从ADAS往AD这一起的演进,存在一个很大的鸿沟,基本不具备演进性。

      另外一块,像特斯拉,甚至中国的小鹏,他们在做的是通过一些硬件架构的预埋,算力上做到冗余,能够支撑一些功能,通过持续的OTA体验,来保障这个品牌、车型车辆在市场上的一些优势。

      我们认为长远来看,路线2会更加具有竞争力。但是路线2也是对当前整个产业链,特别是主机厂来说最有挑战性的。现在可以参考的成功模板虽然有了,但是不太多,我们也想和大家探讨一下这一块到底怎么落地,所以我们提出了一个理念,就是平台化和标准化是汽车智能驾驶发展路径当中的必然选择。

      当然平台化是一个比较老的话题,主机厂里面已经说了几十年,基本上体现在主机厂内部多个车型平台化的共享,还有在不同的主机厂之间跨品牌的共享。平台化本质我们认为是标准化,只有标准化以后谈平台化才有意义。

      当然,在智能驾驶里面,我们谈平台化和标准化的时候,也是想看一下,现在智能驾驶,特别是ADAS这一块的瓶颈。我们看ADAS逻辑的时候,我们发现它的芯片很多时候是为了适配它的功能软件的需求设计的,所以在算力上、架构上是有一些先天的掣肘,不太可能说支持完一个功能开发以后,未来再有其他的功能还能升级。高阶智能驾驶功能上架以后,随着功能的丰富,以及涉及到传感器数量增多,需要协作功能比较多,不可能一开始就把所有的功能所有的代码百分之百上线推向市场。这个对我们就提出了一种诉求,就是我能够如何快速上市,同时能够保证开发的效率。其实特斯拉、小鹏,包括很多造车新势力给大家走了一些路,打了一个样板。我们认为硬件平台预埋,面向L3、L4这些算力有富余的平台是一种必然的选择。

      除此之外,功能软件,甚至于将来的传感器,都会走平台化的趋势,但是大家会根据实现的功能软件或者传感器使用的区别会有一定差异化。我们认为这条发展道路和趋势是不会改变的。

      我们也审视了一下平台化,为什么平台化、标准化在智能驾驶这一块能得到落地?打开智能驾驶的技术堆栈,融合了很多的IT技术、CT技术,以及很多互联网软件公司的能力,基本上每一个领域都有很深的行业积累和壁垒在里面,某一个公司想把所有的都做好不太可能。所以我们认为只有平台化、标准化,大家聚焦在自己所擅长的领域,同时划定好我们的业务边界,对接好我们的API的接口,通过这种方式才能更快发展。否则有公司发现我做了好多年,和很多客户的需求并不能配套,造成大量资源的浪费,甚至成为公司发展的瓶颈。

      这是为什么我们提出基于复杂度的现状,我们必须要采取平台化和标准化的思路。

      当然,采取了这么一个思路以后,对主机厂和很多Tier 1而言,其实也是有很多好处的,如果我们形成一定的产业共识,对于主机厂而言,在对供应链的选择上有很大的灵活性,。同时对于主机厂而言,他是可以采取异步研发来提升效率。对于很多创业公司而言,也可以定位自己的核心竞争点,而不用担心未来和其他产品的适配。往后,这种传统的跟机械相关的底盘,跟电子相关的传感器,其实逐步地会沉淀为一些通用的技术,就是我们所谓的平台。

      但是跟消费者体验相关的,这个体现在应用丰富度,在自动驾驶车的控制的地方,我们认为主机厂和Tier 1势必要掌控的,也只有掌控了这些能力以后,才能谈得上把一个系统集成好,把一个车型集成好。当然从我们一个零部件厂商的角度来讲,我们也希望能够支撑主机厂对系统的定义。

      刚才说了这么多,我们把平台化和标准化用一张图来展示一下。其实这里面也是跟刚刚的技术堆栈比较类似的,当然我们是站在华为的角度画的这张图,围绕一个计算平台,在周围有哪些平台是将来需要建设或者需要标准化的?我们认为第一个是功能软件平台,从自动驾驶角度来看,就是感知、融合、决策规划控制等。

      除了这个功能软件以外,还有跟传统车相关的两块,一块是传感器的标准化。传感器的标准化,现在业界已经逐步在收敛了,各种各样传感器的使用接口,协议,未来可见的几年就会逐步收敛到比较明确的方式。

      在执行部件这一块也是类似,随着商用车应用越来越多或者需求越来越多,我们认为还会有一些新兴的厂家和玩法出现。

      除此以外,高阶的智能驾驶,因为这个算力的需求,它跟原来ADAS的ECU相比,体积、功耗等等势必有很大的提升,对于空间的诉求也会越来越高。从这个角度来讲,工程标准化也是很重要的,如何降低车辆设计时候的一些投入,也是需要在工程化方面需要一些标准的设计,我们在做产品规划的时候有一个原则,尽量保证不同代际之间产品的形态和体积一致等等。

      还有信息安全,这一块我们认为未来智能驾驶普及的一个前提条件,也是说信息安全必须要有一个参考的准则。

      有了标准化、平台化的规划以后,具体怎么做?我们认为产业链上最重要的,一个是Tier 1,还有一个是主机厂,还有一个是Tier 2,我们怎么分工协作?从团队布局的点来审视。对于Tier 1和主机厂来看,我认为主要是系统建设能力,应该大力投入。但是对于Tier 2而言,聚焦的是在一些点,一些产品,一些模块的设计上,特别是智能驾驶上来以后,有很多的跟软件、算法相关的模块,怎么让一些原来没有在汽车领域投入过的高校、研究所、创业公司能很容易地参与进来?这一块也是可以从有了标准化和平台化的分工以后,可以降低参与门槛。而不会说我投入了很多年,最后跟一些主流的需求和标准不兼容,导致屏蔽在这个领域之外。有了标准化和平台化之后,参与的公司更多了,这也有利于我们自动驾驶的发展。

      华为从2018年开始就正式地宣布进入汽车相应的一些领域,我们也是与国家,还有行业的一些伙伴、客户一直在探讨这个事情。我们也做了一些跟智能驾驶计算平台相关的参考架构,也在推功能软件的标准化和平台化,我们相信在未来几年以内应该有大量的参考设计,国家的一些法规法则等等都会推出来。因为也只有这样才能规范智能驾驶这个产业,能够从国家的层面,从产业的层面把这件事情梳理清楚。

      对于MDC而言,我们现在从产品开发和一些市场拓展的进展,图上显示的是MDC300,第一款的产品。我们这款产品还不是完全车规,在接口和整机系统方面做了车规级的设计。

      产品定位上,除了MDC300以外,未来还会推出MDC600,300和600的区别就是在接口和算力上的区别。现在MDC300接口上,9路CAN可以支持传感器,3路CAN可以支持底盘。中间有2个小的连接器,是车载以太,也配备了转接模块,能够支持现在普通的以太转车载以太的应用。

      右边黑色、白色、绿色,每个都是四合一的摄像头GMSL2的接口一共是11路的输入。整个平台可以提供64T加速的能力,还有这里面关键的芯片,CPU的核和AI加速的核,都是华为自研的,有100%自主知识产权的芯片。

      刚才说到是我们一些硬件上的形态,,未来我们的300、600,包括300、600后续演进的版本,我们都会保证它的接口和体积等等方面的一致性,便于客户上车和一些实际的应用,也包括支持未来替换的可行性,支持各种商业模式的实现。

      在软件上也是一样的逻辑,不管是300,还是600,都是同一套的软件架构,未来在不同的版本上可能会根据功能实现的需求做一些剪裁,但是总体的架构都是一致的。

      包含了基础软件,有智能驾驶的操作系统,也是实时操作系统,除此之外,还有AI相关的运行框架,AI芯片是我们自己设计的,所以相应运行的框架都是我们自己对外提供,给开发者使用。

      除了刚刚说到的两块以外,还有基于AUTOSAR软件,我们提供自适应AUTOSAR和经典Autosar,这也是和当前很多主机厂和合作伙伴使用的习惯和逻辑都是一致的。

      整体来看,我们基础软件对外提供的接口,除了AI的部分,其他的都是业界已有的一些标准化接口和协议。华为也是一个AUTOSAR高级会员,会遵从他们每年会发布版本和组件规范。

      AI这一块,每一家厂商都有自己的加速逻辑,这一块当前来看,基本上没有所谓业界通用的协议,但是这一块通用的是开发的框架和适配迁移的逻辑。我们提供这些软硬件的平台以后,我们是有一套工具链,这些工具链里面使用开发的逻辑,还有适配,业界不管是AI这一块,还是原来基于规划控制的开发逻辑,我们都可以无缝兼容。

      我们前段时间也是推出了一些线上的培训课程,基本上国内做自动驾驶的很多公司都参与了,还有头部做主机厂,每次都有几百人。

      因为业界也有其他一些公司在做AUTOSAR,大家如果是基于这个协议的话,也是可以通用的,可以导入工程文件到我们这里面来直接进行编译和适配。

      这个大的平台是可以做代码的编译,还有一些工程化的管理和集成,包括系统调优等等一系列的功能。这里面看的是三个大的模块,但我们是一个大的软件包,只不过在内部开发是把它分成这几个大的领域同时在做。

      最后,华为芯片是自研,还有操作系统和中间件都是自研,同时提供配套的工具链,就是刚刚提到的几大块,让我们的开发者来灵活定义智能驾驶功能。

      除此之外,涉及到的一些功能软件,跟应用场景相关的软件,包括传感器和底盘的需求,都是合作伙伴和客户来定义和开发。

      我们的平台化、标准化,是希望和大家一起通过分工协作的方式,聚焦在各自擅长的点,推动自动驾驶这个产业快速发展。

      我今天就讲这么多,谢谢各位!

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      https://auto.gasgoo.com/NewsTopic/251.html

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