2020年的自动驾驶体验如何？有什么新的进步？
先列出造车新势力的优秀代表 蔚来：代表产品ES8、ES6 小鹏: 代表产品小鹏G3，轿跑P7 威马: 代表产品EX5 得益于近两年风风火火的AI，促进了围绕汽车的智能驾驶、智能座舱、智能互联、人机交互等新技术的快速发展。在汽车这样一个移动的载体内，赋予汽车于情感、智能化是传统车企和新造车势力都正在实施和推进的事情。尤其对于新造车企业，从一无所有到融资到人才积累和技术储备，在汽车底盘、线控、电机控制等没有传统车企有优势的情况下，需要另辟蹊径，另谋出路。 新造车企业的劣势是一无所有，需要从头积累；优势也正是一无所有，可以”大张旗鼓，毫无顾忌”的创新。尤其是将互联网基因（更智能、更先进的技术）带入到汽车这样一个相对保守、对安全性能极高的产品上。 新造车势力所造的汽车先进性、智能化究竟体现在哪些方面呢？作为在汽车主机厂搬砖的IT从业人员，从软件思维的角度来看，新造车势力最大的一个特点就是具备空中软件升级OTA——通过移动通信接口实现对汽车软件进行远程管理的能力。 整合能力：整车OTA不是简单的娱乐系统OTA升级，而是引向更深层次的汽车电子系统和电池管理系统（涉及自动驾驶、人机交互、动力、电池系统等领域），可以对整车的多个模块集中起来协同控制和作用。 例如当驾驶员监控模块检测到司机已经疲劳时，一是监控系统进行提醒，二刹车减速模块可以起作用；当车主离开汽车的时候，车窗理应关闭，但当感知模块检测到里面还有小孩或宠物时就不应该关闭，应由车内的实时状况决定；这些都体现了整车感知能力的融合。而现有的体系是，传统主机厂的各个模块都分别是由多家供应商提供，没有办法将其整合起来。 升级迭代更新的能力：OTA是一种软件升级的方式，无需车主开车去4S店通过整车OBD对相应的ECU进行软件升级。OTA的方式只需联网，就可以更新汽车的软件系统。可以这么讲，OTA就好比人的血脉，血脉不流通，人就没有了进化能力。OTA是判断一辆车是否具备智能互联的功能，以及衡量一个汽车从机械设备过渡到IT设备的根本性质变。 汽车无OTA，就是机械设备；汽车有OTA，就是IT设备。 OTA整体架构包含OTA云端、OTA终端、OTA设计对象三部分，OTA云端为OEM专属的云端服务器平台，OTA终端采用Tbox，网络架构按功能域划分，分为动力系统域、车身系统域、影音系统域、ADAS主动安全域，分为四个不同的功能安全等级。 需要指出的是，整车OTA，不是指多家供应商企业的 OTA，而是自家OTA，自己去维护，自己进行管理，自己为软件升级负责，这才是整车OTA的核心所在。自研，全管理，全升级，全运营，这样才有可能真正做出聪明的汽车。 目前市面上的车型中具备OTA功能的，Tesla Model 3、蔚来ES8/ES6、小鹏P7/G3，发现没有，具备OTA的都是新造车势力企业。Model 3是最先支持远程OTA升级，从最开始的高速公路智能驾驶辅助，支持巡线、跟车、Cut in/Cut out等功能，再到低速情况下的自动泊车以及智能召唤功能，这种迭代更新的互联网思维在Model 3上体现得淋漓尽致，而且越来越完善，无需更新一个功能，就新出一款车型，这大大降低了研发成本，对于使用者也会更为满意，汽车是用软件来定义的——在Model 3上体现的淋漓尽致。 现有的汽车电子化程度越来越高，汽车软件的复杂度也随之大增，软件故障修复以及定制化需求开发更新需求，都促进了OTA的发展。整车厂要具备OTA升级的能力，能够深度整合软硬件于一体，将各个子模块都打通，做成集成的计算单元，高集成、高可配置，才能赶上智能化OTA的时代。 现在配备有ADAS功能的汽车都喜欢以堆传感器数量取胜，更多的传感器意味着更可靠、多冗余的安全方案。激光雷达（远距离精准测距）、毫米波雷达（短距离测距）、超声波雷达（测距）、车载摄像头（视觉语义感知）。Model 3和蔚来ES8均配备有21个传感器，小鹏P7配备有30个传感器。拿车载摄像头来讲，要360度无死角覆盖自车周围的话，周视前后左右至少四个相机，再配备前方的长焦和短焦相机，以及用于后方自动泊车时的鱼眼相机，这样的相机布置方案可以无盲区覆盖自车周围的环境，大大提升车辆的感知区域，无论是倒车入库过程中近在咫尺的邻近车辆，还是几十米开外的小轿车，都在摄像头的感知可控范围内。 但问题在于各个厂家都可以生产，主机厂也可以布置这样的系统方案，但往往受限于软件的限制，一、软件本身不够好，即使堆叠上这些硬件，也不能发挥它的功能；二、不支持远程OTA升级，一锤子买卖，V1.0版本有倒车影像功能，若软件能更新出V2.0、V3.0版本，想再升级要么把车拉到4S店去升级，要么厂商推出新车型，这样费时费力。尤其对于现在的自动驾驶算法来讲，算法还不能做到100%的情况下，OTA远程升级极其有必要了。 OTA软件升级驱动力: 软件跟不上硬件的发展，硬件可以提供L3、L4、L5级别的算力支持，但现有的算法还做不到100%鲁棒和安全，所以主机厂采取策略是预设硬件，后期再借助OTA逐渐开放新功能。 刚刚结束的2019 NVIDIA GTC，黄教主在发布会上展示了NVIDIA新一代自动驾驶平台 DRIVE AGX Orin。该平台内置了全新Orin系统级芯片，集成了 NVIDIA 新一代 GPU 架构和全新深度学习和计算机视觉加速器，每秒可运行 200 万亿次计算，是上一代 Xavier 系统级芯片性能的 7 倍。Orin芯片可处理在自动驾驶汽车和机器人中同时运行的大量应用和深度神经网络，最关键的是，这款芯片满足 ISO 26262功能安全标准。 作为一个支持软件的平台，DRIVE AGX Orin 能够支持从 L2 级到 L5 级完全自动驾驶汽车开发的兼容架构平台，原来的芯片应用于ADAS L2架构，存在无法升级的弊端。 Orin 和 Xavier 均可通过开放的 CUDA、TensorRT API 及各类库进行编程，开发者能够在一次性投入后使用跨多代的产品，而这与OTA的软件升级思路不谋而合。 新造车企业蔚来，小鹏主打科技化、主打ai、主打智能驾驶，那么它们需要在感知、融合、决策、规划下功夫，而感知是第一层也是最重要的环节，直接影响最终的结果，感知需要多种传感器，摄像头、毫米波雷达、激光雷达等，处理这些传感器的数据需要足够高的硬件算力支持，尤其是图像数据和点云数据。而目前NVIDIA出的硬件（xavier、orin芯片）支持现有软件和模型框架的算力，下图是对上述文字的结构化描述： 而问题就在于目前最关键最核心的感知结果跟不上，自动驾驶的难点60%-70%都集中在感知层面，一两年内可以开发迭代出解决90%的感知场景问题，但剩下10%的感知难点问题可能需要5年、甚至10年去做改进和优化。所以目前的硬件虽然已经具备处理8目、10目甚至12目的图像数据、加载多个神经网络模型的能力，但基于当前的软件算法还不足以充分利用硬件的性能，所以需要后期整车的OTA软件升级迭代。 OTA软件升级的必要性：举个例子，常规的车载摄像头的视觉感知算法，改进的算法空间最大，目标检测、语义分割、车道线检测、红绿灯检测，场景广泛。目标检测就像一个无底洞，在目前基于大数据的深度学习推动和非结构化场景（遮挡）下，经常看到美国高速公路上突然冒出的小狗、路边的护栏、小土墩子，来验证特斯拉的AutoPilot系统的识别能力。这些都是需要算法不断训练改进的，优秀的感知识别算法能cover掉90%的物体，对于不在训练样本里的（天上掉下来的苹果）或数量极少的或条件恶劣情况下的检测识别物体是极其有难度的。 人反应可能都来不及，更何况机器，机器也是在一次又一次的训练迭代，不断的增加样本和过滤规则等来提供更鲁棒的算法。 OTA软件升级的前提：高度集成，自主化集成开发，整车控制。具备实现自动驾驶全栈架构的软件能力，并能够深度整合软硬件，做到端到端的全闭环；同时建立起车端、云端的数据处理分析能力，基于实际路测数据实现算法的快速迭代，持续优化自动驾驶方式。 OTA软件升级的优势： 1.远程解决汽车软件bug，缩短汽车召回成本和用户时间成本； 2.提升车主的幸福感，车子是可以不断更新迭代的； 3.满足年轻人的好奇心需求，进一步提升车子的完美性和安全性；想想微信的每一次更新，三天可见、一个月可见、半年可见每更新一版就会吸引一波关注，更新App就会带来流量，带来宣传、带来口碑。 4.增加车辆的附加价值。 在L5完全无人驾驶还遥遥无期的时候，智能驾驶每一功能模块的更新升级，都是对自动驾驶发展前景的强心剂。王健林说，先定个小目标，比如先赚它一个亿。 具备OTA组合能力的新造车企业，先定个小目标，先实现高速辅助驾驶、再实现自主泊车和自车召唤，逐步迭代走向成熟可靠的具备自动驾驶功能的智能互联汽车。 最后，OTA是技术升级的纽带，是机械设备转IT设备的推动力。 持续迭代，持续开发，汽车也有生命力。