華為自動駕駛測試車
上海車展期間，華為汽車產(chǎn)業(yè)全家族產(chǎn)品，首次公開展示在公眾面前。華為明示不造車，自稱定位為tier1系統(tǒng)集成供應商，聚焦智能駕駛、智能互聯(lián)、智能網(wǎng)聯(lián)、智能能源、云服務等汽車新增部件領域。
華為的上海車展展位
覆蓋面之廣，即便不造車，也是超級供應商的姿態(tài)。行業(yè)為之一陣騷動。
隨著新能源汽車這幾年的發(fā)展，汽車“四化（智能化、網(wǎng)聯(lián)化、電動化、共享化）”成為各大車企、零部件廠商必爭之地，不惜重金投入其中，其中也不乏眾多創(chuàng)業(yè)公司身影。華為的入局無疑會使早已競爭激烈的產(chǎn)業(yè)，競爭更加慘烈。
沒錯我用了“慘烈”一詞。單就自動駕駛領域就已經(jīng)匯集了數(shù)十玩家，其中不乏國際巨頭?？纯醋詣玉{駛的格局，可能所有環(huán)節(jié)企業(yè)都繞不開和華為的競爭。
1、芯片
在燃油車時代，國產(chǎn)汽車“心臟病”難除，發(fā)動機控制技術依賴于國外供應商，以至于成為無法平復的傷痛。至今發(fā)動機控制系統(tǒng)依然依賴合資工廠供應，新技術依賴于外方。到了智能網(wǎng)聯(lián)汽車時代，芯片更是中國汽車業(yè)不可再失的高地。
華為海思系列芯片在消費電子領域，雖說還無法與高通、蘋果a系列抗衡，但也算是小有成就。憑借在ic行業(yè)多年的投入，華為昇騰系統(tǒng)ai芯片，從公開信息來看，高達352tops超強算力已經(jīng)處于業(yè)界領先地位。華為在此基礎之上打造出mdc（mobiledata center）平臺，試圖為車企提供自動駕駛全棧全場景服務。
華為昇騰910芯片，單芯片計算密度超過nvidia
在高級別的自動駕駛中，汽車已經(jīng)不能再采用的離散電子控制單元（ecu）來匹配每一個功能，而是采用部分集中式的域控制器（dcu）。
dcu需承擔多傳感器融合、定位、路徑規(guī)劃、決策控制、無線通訊、高速通訊的計算。在集中式與混合式架構中，dcu還需承擔全部或部分傳感器的數(shù)據(jù)處理。由于需要完成大量運算，dcu一般都要匹配一個核心運算力強的處理器，也就是芯片，以提供自動駕駛不同級別算力的支持。算力越高，支持的功能也就越多，因此大家都追求高算力。業(yè)內(nèi)有nvidia、英飛凌、瑞薩、ti、nxp、mobileye等多個方案。
盡管芯片研發(fā)需要大量資金，但是芯片作為自動駕駛核心元件，其不菲的價格與可觀的利潤，還是引來眾多巨頭投入其中。在眾多玩家中既有消費電子半導體巨頭，也有傳統(tǒng)汽車半導體供應商，還有新進玩家。我選了幾個具有代表性的企業(yè)做一個簡單的梳理。
1．nvidia：英偉達近年來一直致力于ai芯片的研發(fā)，在自動駕駛領域解決方案齊全：
1）drive px2開放式人工智能車輛計算平臺；
2）nvidia driveworks 軟件開發(fā)套件；
3）數(shù)字座艙、高精度地圖、高級輔助駕駛解決方案。
2．intel：昔日pc時代cpu王者intel錯失智能手機時代后，唯恐再次錯失自動駕駛時代。在推出intelgo平臺后，不惜重金收購mebileye，這位在adas視覺領域霸主的自動駕駛開放式平臺eye q5也于2018年12月上市。
3．qualcomm：高通在汽車產(chǎn)業(yè)的布局不僅限于其擅長的通訊領域，在adas與座艙娛樂域其820a也表現(xiàn)不俗。在2019年ces展上展出了其基于驍龍芯片打造的可擴展自動駕駛平臺－－driveautomotive，可供汽車廠商根據(jù)自己的需求添加模組。
不過僅是產(chǎn)品端的布局似乎無法表現(xiàn)出高通對于入局產(chǎn)業(yè)的信心，與恩智浦的收購案也是一波三折，只是最終無果而終。
4．nxp：作為汽車半導體傳統(tǒng)供應商，恩智浦瞄準多個控制域，包含：連接、車身舒適、自動駕駛、信息娛樂、動力總成。其中在自動駕駛域打造bluebox計算平臺，其bluebox2．0支持l4～l5級自動駕駛需求。
5．renesas：瑞薩電子的r－car v3m高性能圖像識別片上系統(tǒng)（soc），可大大優(yōu)化智能攝像頭、全景環(huán)視系統(tǒng)、激光雷達等應用，同時瑞薩也推出renesas autonomy開放式平臺面adas／自動駕駛領域。
6．ti：德州儀器憑借自身優(yōu)勢，從低級adas領域切入，其視覺、超聲波、毫米波雷達等傳感器芯片布局，以及將jacinto系列soc從信息娛樂系統(tǒng)延展到adas，推出 tda系列soc，迅速低成本占領市場。在后續(xù)自動駕駛領域，ti或?qū)⒊掷m(xù)發(fā)力。
7．tesla：tesla不甘于僅僅是造車，于近日發(fā)布其自動駕駛芯片fsd，未來會搭載在特斯拉autopilothardware平臺上。從硬件集成的角度來說，特斯拉完成了從芯片到板級集成、系統(tǒng)集成、再到整車的集成，打通自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈布局。
8．地平線：成立4年不到的地平線，頗受資本市場青睞，估值一路飆升。2018年，該公司依托其軟硬結合ai處理器技術，相繼發(fā)布了matrix自動駕駛計算平臺與和地平線xforce邊緣ai計算平臺。
9．寒武紀：寒武紀深度學習芯片cambricon－1m，支持個性化深度學習，可用于多路視頻實時處理，包括自動駕駛等領域。
10．西井科技：西井科技從芯片研發(fā)起家，2017年10月聯(lián)合振華重工發(fā)布其自動駕駛品牌qomolo，應用于無人重卡港口環(huán)境。其自動駕駛方案基于其deepwell深度學習類腦芯片打造而成，完成從芯片研發(fā)到整車生產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈布局。
在自動駕駛芯片領域國內(nèi)企業(yè)也層出不窮，除上述三家以外，還有像零跑科技、飛步科技、杰發(fā)科、深鑒科技等等公司，在這里就不一一列舉。當然也不排除某些企業(yè)已經(jīng)在悄悄投入大量人力物力。例如：標榜致力于智能網(wǎng)聯(lián)芯片領域的平頭哥目前還未有發(fā)布其相關產(chǎn)品，不過可以肯定的是未來肯定會涉足自動駕駛ai芯片。
芯片的技術壁壘與投資極高，汽車芯片領域一直是汽車傳統(tǒng)半導體廠家的領地，即使是intel、高通也久攻不下，只能采用收購的方式尋求質(zhì)的突破。對于創(chuàng)業(yè)公司甚至國內(nèi)半導體商來說這個領域想要有所突破更是具有極大的挑戰(zhàn)。不過在眾所周知的背景下，ai芯片創(chuàng)業(yè)公司也受到資本市場的青睞，這也是算是利好，至少能夠緩解資金壓力。國內(nèi)ai芯片公司是否能有所突破值得期待。
2、傳感器
車輛行駛的道路環(huán)境復雜、多變，導致感知無法依賴單一傳感器完成，高級別自動駕駛汽車中，定位、雷達、視覺等傳感器協(xié)作融合，能夠以圖像、點云等形式輸入收集到的環(huán)境數(shù)據(jù)，并通過算法的提取、處理和融合，進一步形成完整的汽車周邊駕駛態(tài)勢圖，為駕駛行為決策提供依據(jù)。
多種感應器的合作必不可少
在這輪自動駕駛行業(yè)創(chuàng)業(yè)浪潮中，環(huán)境感知領域以視覺、毫米波、激光雷達為主。由于成本和成熟趨于成熟，視覺與毫米波雷達最先量產(chǎn)落地，從l0級預警逐步向高級輔助駕駛迭代。
盡管華為車展的介紹資料中介紹其攝像頭、毫米波／超聲波雷達、激光雷達、t－box、gps、執(zhí)行機構等由合作伙伴提供，但是筆者認為未來華為至少會在視覺、毫米波雷達、環(huán)視系統(tǒng)等傳感器算法層面會進行獨立開發(fā)，不排除推出自己的傳感器產(chǎn)品的可能性。
我按照傳感器類型與功能對創(chuàng)業(yè)公司進行梳理。
（一）adas前向視覺攝像頭
前向adas視覺攝像頭目前有單目、雙目、三目等多個方案，由于量產(chǎn)成本的因素，現(xiàn)主流量產(chǎn)方案以單目為主，在部分車型上配備雙目攝像頭。
注：上表為不完全統(tǒng)計，在多個方案中篩選國內(nèi)外代表企業(yè)。
隨著adas（高級輔助駕駛）功能的量產(chǎn)，國內(nèi)市場占有格局逐漸清晰。乘用車領域以mobileye、bosch等國際供應商為主；國內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司產(chǎn)品主要以單目方案應用分布在商用車領域，跟隨著商用車法規(guī)推進，在客車領域預警（fcw、ldw）與aebs功能上均已實現(xiàn)量產(chǎn)。當然這并不是說國內(nèi)企業(yè)在乘用車領域沒有布局，僅是從市場占有率角度進行解讀。
特斯拉的自動駕駛界面，該公司堅持用視覺傳感器來做自動駕駛
相較于單目方案，雙目或多目方案在檢測精度、目標物檢測類型、檢測范圍等技術性能上優(yōu)于前者。不過由于雙目（多目）方案高昂的成本使得單目成為主流，并且在未來幾年可能還是以單目方案為主。在技術實現(xiàn)上單目配合77ghz前向毫米波雷達，以數(shù)據(jù)融合方式，使二者優(yōu)勢互補，滿足技術需求。
（二）毫米波雷達
視覺攝像頭在目標檢測上受環(huán)境因素影響較大，在特殊場景下可能會無法識別的到目標物或者識別效果大打折扣。相較于視覺攝像頭，毫米波雷達受環(huán)境因素的影響較??；在檢測目標物類型上視覺卻優(yōu)于毫米波雷達。在aebs、acc等adas功能的技術方案將二者融合，彌補了單一傳感器的感知缺陷。
國內(nèi)毫米波雷達波段以24ghz與77ghz為主，79ghz目前尚處于研發(fā)階段。檢測距離24ghz（短距）毫米波雷達僅有50～70m，而77ghz毫米波雷達（中長距）可達150～250m。
隨著77ghz毫米波雷達的成本降低與adas功能對毫米波性能的需求，在量產(chǎn)方案中77ghz毫米波雷達逐漸成為前向雷達的主流。24ghz毫米波雷達趨向于側向檢測應用，如bsd（盲區(qū)檢測）、lca（換道輔助）等，由于預警系統(tǒng)僅是對駕駛員的提醒，不涉及車輛控制，所以對性能要求較低，價格也更容易被廠商接受。不過未來24ghz波雷達也可能會被77ghz或79ghz雷達取代。
從國內(nèi)乘用車市場占有率來看，77ghz毫米波雷達主要以博世、大陸、電裝、安波福為主；24ghz毫米波雷達以veoneer（奧托立夫分拆后自動駕駛公司）、大陸、海拉、安波福、法雷奧為主。tier1在乘用車市場為車企提供系統(tǒng)方案（包含感知、控制、執(zhí)行等部件），由于在系統(tǒng)集成能力上國內(nèi)供應商處于劣勢地位，另外產(chǎn)品可靠性、穩(wěn)定性、一致性、成本控制、質(zhì)量控制等方面也存在劣勢，國產(chǎn)零部件企業(yè)進入乘用車市場相對于商用車領域較難。當然也有個別毫米波雷達企業(yè)在和乘用車期在合作開發(fā)中。
不同于乘用車，商用車屬于生產(chǎn)資料，終端用戶對舒適性與主動安全需求偏低，adas功能的推進依賴于法規(guī)的推動。現(xiàn)階段在商用車領域，毫米波雷達的量產(chǎn)裝配主要為了滿足aebs功能，所以在商用車前裝市場的量產(chǎn)時間節(jié)點會受到法規(guī)的影響。按照交通相關法規(guī)要求，2019年4月客車需要配備aebs系統(tǒng)，卡車2020年5月起需裝配預警功能，2021年裝配aebs系統(tǒng)。如前文所說預警系統(tǒng)對視覺和毫米波雷達的性能要求略低，更多的是考慮的成本因素，所以這也給國產(chǎn)毫米波雷達企業(yè)量產(chǎn)的機會。
森思泰克77ghz高分辨遠程雷達
在商用車市場上大陸與富士通天也是有力的競爭對手，國內(nèi)毫米波雷達企業(yè)如：蕪湖森思泰克、易來達、木?？萍肌⒅遣萍肌⑻K州毫米波、承泰科技等等公司也會面臨不小的競爭壓力。
隨著adas功能的滲透率逐步提高，毫米波作為重要的傳感器，市場前景可期。國產(chǎn)毫米波在未來有所突破，值得期待。
（三）激光雷達
激光雷達作為高級別自動駕駛不可或缺的重要傳感器，其能夠精確獲得三維位置信息，能夠確定物體的位置、大小、速度、姿態(tài)、外部形貌甚至材質(zhì)，為目標識別、目標跟蹤、障礙物檢測能夠提供準確的信息。相比于視覺與毫米波雷達，其在測距及分辨率的能力優(yōu)秀，能夠獨立建立三維模型，不過激光雷達的透能力相對較弱。
激光雷達對環(huán)境的感知能力最強
激光雷達按有無機械旋轉(zhuǎn)部件，可分為：機械激光雷達和固態(tài)激光雷達兩類。機械激光雷達帶有控制激光發(fā)射角度的旋轉(zhuǎn)部件，體積較大、價格昂貴、測量精度相對較高；而固態(tài)激光雷達則依靠電子部件來控制激光發(fā)射角度，無需機械旋轉(zhuǎn)部件，尺寸較小。
在激光雷達領域國外企業(yè)velodyne、quanergy、ibeo走在前沿。美國quanergy和創(chuàng)業(yè)公司ouste以機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達，其中以16／32／64線相對較為成熟；德國ibeo公司激光雷達產(chǎn)品以低線束4線和8線為主，另外，ibeo聯(lián)合valeo 合作推出混合固態(tài)激光雷達；德國創(chuàng)業(yè)公司quanergy和以色列創(chuàng)業(yè)公司inoviz以固態(tài)激光雷達為主。
velodyne的激光雷達產(chǎn)品
國內(nèi)企業(yè)速騰聚創(chuàng)、鐳神科技、北醒光子、禾賽科技、大族激光、北科天繪等目前主要專注于激光雷達的研發(fā)，在機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達與固態(tài)激光雷達均有所涉入。
由于目前激光雷達成本過高，在車載領域更多的應用于高級別的自動駕駛，不過隨著未來固態(tài)激光雷達的技術發(fā)展與成本降低，使得批量裝車成為可能。
目前激光雷達的硬件供應商主要是初創(chuàng)公司，也有部分供應商從較為成熟的相近激光領域切入。國內(nèi)外企業(yè)在技術方面差距相對較小，甚至在精度和價格上與國外同檔次產(chǎn)品相比擁有優(yōu)勢。這也給國內(nèi)企業(yè)追超國外企業(yè)為可能性。
3、域控制器及全棧自動駕駛方案
隨著汽車電子技術的發(fā)展，汽車的電子控制單元越來越多，甚者有上百個。為了解決汽車ecu數(shù)量龐大的問題，域控制器的概念應運而生。自動駕駛域控制器（dcu）作為l3級以上自動駕駛數(shù)據(jù)處理平臺，自然也引來了眾多玩家參與其中，包含眾多創(chuàng)業(yè)公司、互聯(lián)網(wǎng)公司、傳統(tǒng)零部件供應商?？紤]到dcu的復雜性，個人覺得車企、系統(tǒng)商、半導體商聯(lián)合開發(fā)，發(fā)揮各自優(yōu)勢或許是最佳的選擇。當然這種組合也屢見不鮮。
華為mdc平臺與dcu有點類似，本質(zhì)上為了解決汽車ecu的數(shù)量增多之后，汽車控制系統(tǒng)變得復雜，且能力達到上限的問題。下文以dcu為例展開介紹。
不妨先看看dcu需具備哪些能力。
上圖是智能網(wǎng)聯(lián)汽車的結構層次，在分布式架構中環(huán)境感知數(shù)據(jù)處理在傳感器端處理完成后，將檢測結果發(fā)送給dcu，dcu完成多傳感器數(shù)據(jù)融合處理后，執(zhí)行規(guī)劃與決策，發(fā)出決策命令后由執(zhí)行機構完成控制。相對于分布式架構，集中式架構從傳感器端得到原始識別數(shù)據(jù)后，由dcu完成感知層數(shù)據(jù)處理，當然這不僅需要芯片的高算力，同時也需要dcu供應商直接或間接擁有傳感器開發(fā)能力。
dcu至少還需包含路徑規(guī)劃、決定最佳路徑（從安全，便利，環(huán)保的角度）最后到協(xié)調(diào)多執(zhí)行器的能力。
dcu的復雜性決定了單一創(chuàng)業(yè)公司很難與巨頭或者巨頭組合抗衡。這其中不僅僅體現(xiàn)在資金實力，在資源整合能力、技術儲備、人才儲備也差異較為明顯。創(chuàng)業(yè)公司深耕某一領域或從特定場景開始，迭代至產(chǎn)業(yè)鏈布局的戰(zhàn)略，不失為明智的抉擇。目前自動駕駛尚處于l2級推廣階段，實現(xiàn)l3級自動駕駛及以上尚需時間，創(chuàng)業(yè)公司也不是沒有勝出的機會。
個人覺得l3級以上自動駕駛的核心在于dcu（感知與執(zhí)行層依賴于合作伙伴或部分自研），dcu供應商與全棧自動駕駛方案商區(qū)別在于后者提供包含dcu在內(nèi)的其他硬件，以及場景定制算法。所以我將全棧自動駕駛方案與dcu公司歸類于一類，在眾多公司中我篩選了一些具有代表性的公司。
在l3級以上自動駕駛及dcu領域公司眾多，單就國內(nèi)在干線物流無人駕駛方案上就匯集了阿里、京東、圖森未來、智加科技、主線科技、嬴徹科技、西井科技、武漢環(huán)宇等等公司。從與整車廠合作的角度來看，競爭也異常激烈，僅就奧迪已經(jīng)宣布在l3級以上自動駕駛合作伙伴，除了其子公司aid與zfas平臺外，還有華為、地平線。
隨著芯片技術的提高，未來dcu架構會趨向于集中式。伴隨而來的，就是現(xiàn)有傳感器企業(yè)勢必會面臨轉(zhuǎn)型的抉擇，個人覺得無非趨向于算法與dcu或全棧方案兩個方向，例如純視覺方案、激光雷達高級自動駕駛方案。難免會與現(xiàn)有dcu與全棧系統(tǒng)方案商同道競技。幾人能勝出目前不得而知，不過可以確定的是未來肯定不會需要如此多企業(yè)存在，市場整合在所難免，在產(chǎn)品細分、市場細分或許存在生存機會。
對于跨界而來的大公司而言，在其專業(yè)領域內(nèi)或許成就非凡，但是在汽車產(chǎn)業(yè)研發(fā)經(jīng)驗、技術積累、產(chǎn)品線、議價權、品牌認知度等等方面均與國際tier1相比較存在較大劣勢，競爭勝出面臨不小的挑戰(zhàn)。
4、對華為的期待
在汽車傳統(tǒng)零部件領域，國內(nèi)企業(yè)在核心零部件上，追趕多年仍舊難以望其項背。新起的智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)，國內(nèi)企業(yè)與國際大企業(yè)差距尚小，甚至在個別細分領域還處于領先水平。同時當前高級別自動駕駛還不具有成熟的產(chǎn)品和商業(yè)模式，國際大企業(yè)也處于研發(fā)階段，并無絕對領先優(yōu)勢。像華為這種巨頭入局，給國內(nèi)企業(yè)的勝出增加一些機會，期望在這輪競爭中能有幾家中國企業(yè)勝出。（完）

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