當(dāng)前，以自動駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)為代表的新汽車技術(shù)，正在行業(yè)內(nèi)掀起新一輪科技革命，由此帶動傳統(tǒng)汽車的技術(shù)架構(gòu)、產(chǎn)品形態(tài)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)生了翻天覆地的變化。特別是產(chǎn)品形態(tài)，在過去很長一段時間里，汽車僅僅是作為代步工具而存在，但隨著其與互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)進(jìn)行融合，汽車作為大型移動智能終端、移動服務(wù)搭載平臺的屬性日漸凸顯。

與此同時，車載芯片作為促成這一轉(zhuǎn)變的重要推手，在近兩年也迎來了爆發(fā)式增長?？v觀市場，當(dāng)前各種汽車產(chǎn)品上搭載了以芯片為主要控制的電子產(chǎn)品數(shù)量大幅提升，并隨著汽車智能化、互聯(lián)網(wǎng)水平的不斷提高，大有進(jìn)一步增長的趨勢。

那么，在推進(jìn)汽車智能化、網(wǎng)聯(lián)化及實現(xiàn)自動駕駛的過程中，車載芯片究竟發(fā)揮了怎樣的作用？未來還有哪些增長空間？當(dāng)前中國的自動駕駛處于哪一個發(fā)展階段？新舊造車企業(yè)誰會走到最后……圍繞這些行業(yè)熱議的話題，在日前舉辦的第一屆中國汽車電子大會期間，Synopsys（新思科技）董事長兼聯(lián)席CEO Aart de Geus、英偉達(dá)中國區(qū)銷售總監(jiān)陳曦、地平線智能駕駛業(yè)務(wù)總監(jiān)李星宇、斑馬網(wǎng)絡(luò)CEO施雪松接受了媒體采訪，并就各自企業(yè)下一步的發(fā)展規(guī)劃與媒體展開了討論。

關(guān)于車載芯片

新思科技董事長兼聯(lián)席CEO Aart de Geus

在推動汽車智能化及實現(xiàn)自動駕駛的過程中，芯片企業(yè)發(fā)揮了怎樣的作用？

Aart de Geus：我們看到，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步以及消費模式的改變，汽車領(lǐng)域正在孕育巨大變革，而汽車電子是這場變革的基礎(chǔ)，它既意味著令人興奮的市場機(jī)會，也是不同挑戰(zhàn)和多種技術(shù)相融合的焦點。在這一情勢下，汽車芯片的價值正在呈現(xiàn)新的定位，成為推動汽車智能化的核心中的核心。

作為全球電子設(shè)計自動化領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，Synopsys不斷加大汽車電子相關(guān)技術(shù)的研究和開發(fā)，在汽車電子、汽車芯片設(shè)計相關(guān)方法學(xué)、設(shè)計工具和應(yīng)用IP方面有非常豐富的技術(shù)積累和成功案例。例如，Synopsys軟硬件協(xié)同的原型工具，融合了虛擬原型技術(shù)，可以幫助汽車企業(yè)在芯片生產(chǎn)交付之前就可以提前開始設(shè)計包含這些芯片的汽車電子系統(tǒng)，通過系統(tǒng)及硬件仿真器來進(jìn)行故障注入、系統(tǒng)驗證及測試，檢測這個硬件及軟件存在的問題，改變了過去硬件完成后開始軟件設(shè)計的順延式流程，從而大大提高未來汽車快速原型的效率并極大縮短研發(fā)周期。Synopsys為汽車電子相關(guān)設(shè)計應(yīng)用推出了多種專用芯片IP，包括支持人工智能視覺處理器IP、支持最新連接標(biāo)準(zhǔn)的各種接口IP、和多種嵌入式存儲和測試類IP。最為重要的是Synopsys的設(shè)計流程和IP率先通過了國際汽車安全標(biāo)準(zhǔn)的認(rèn)證，幫助芯片和汽車電子產(chǎn)品快速達(dá)到市場準(zhǔn)入的標(biāo)準(zhǔn)，加速自動駕駛發(fā)展進(jìn)程，以期達(dá)到通過芯片、軟件與汽車融合改變世界的目的。

當(dāng)前，汽車電子在整車設(shè)計和應(yīng)用中比例正逐漸增大，作為芯片廠商、軟件廠商，會遇到哪些新的挑戰(zhàn)？

李星宇：我認(rèn)為最大的挑戰(zhàn)是驗證，即如何確認(rèn)產(chǎn)品符合汽車行業(yè)的要求，如何達(dá)到足夠的可靠性要求。從系統(tǒng)的角度講，也是一樣的，當(dāng)我們把一個芯片用到自動駕駛系統(tǒng)中的時候，因為場景本身是多元化的，這就導(dǎo)致自動駕駛跟傳統(tǒng)的汽車驗證相比，更具挑戰(zhàn)性。其次，設(shè)計的復(fù)雜性，也就是設(shè)計的產(chǎn)品一定要滿足功能安全的要求，因為自動駕駛需要高可靠性，可能以后自動駕駛汽車出來后，會有不同于以往的新的標(biāo)準(zhǔn)，這個目前業(yè)界也在持續(xù)討論。

關(guān)于自動駕駛

自動駕駛的出現(xiàn)，讓汽車系統(tǒng)越來越復(fù)雜，那么如何從設(shè)計的角度確保汽車系統(tǒng)的功能安全？

Aart de Geus：當(dāng)前車載系統(tǒng)的確越來越復(fù)雜，安全隱患大大增加，因此業(yè)界也開始變得更謹(jǐn)慎、更嚴(yán)格，在設(shè)計之初就把安全當(dāng)作工作的重中之重，以此為出發(fā)點，把整個系統(tǒng)進(jìn)行細(xì)分化、個體化，從定義安全需求、驗證和實現(xiàn)到檢測，確保系統(tǒng)的功能安全。

但確保汽車系統(tǒng)的功能安全并不僅僅只是整車設(shè)計者的工作，因為打造一個復(fù)雜的汽車系統(tǒng)，還需要各方協(xié)調(diào)合作，比如零部件供應(yīng)商、芯片供應(yīng)商、軟件服務(wù)供應(yīng)商等。政府也應(yīng)做好法律法規(guī)的制定及檢測方面的監(jiān)督，法規(guī)的內(nèi)容也將是定義汽車功能安全需求的一個基本要素，在設(shè)計之初就需要考慮。從這一點上來講，打造安全的汽車系統(tǒng)，其實需要政府和產(chǎn)業(yè)通力協(xié)作。

隨著汽車智能化、網(wǎng)聯(lián)化水平不斷提升，當(dāng)前越來越多的個人信息和駕駛信息開始被融入到車?yán)锩?，由此產(chǎn)生一些信息安全問題，對此該如何解決？

Aart de Geus：汽車行業(yè)在百年來的發(fā)展過程中，硬件安全上已經(jīng)達(dá)到一定的高度，而軟件安全將是業(yè)內(nèi)正在或即將面臨的棘手的問題。智能汽車離不開各種傳感控制、人機(jī)交互，需要數(shù)量巨大的軟件運行來維持工作，這些軟件海量編碼的存在，會滋生很多新的問題。在汽車行業(yè)，安全是第一位的產(chǎn)品要素，汽車的信息安全是一個非常復(fù)雜的問題，涉及到個人隱私、人機(jī)互動信息、駕駛控制信息等，甚至涉及人身安全。不同的國家會采取不同的應(yīng)對措施和規(guī)范，制定一些法律法規(guī)，來更好地保護(hù)汽車和汽車消費者。Synopsys格外注重遵循安全標(biāo)準(zhǔn)和相關(guān)法律法規(guī)的要求，提出Software Signoff（軟件簽核）的概念，并提供了一系列軟件驗證的工具，包括靜態(tài)分析和動態(tài)測試。這些關(guān)鍵的分析與測試方案，可以幫助降低汽車各種軟件的安全隱患，在汽車安全領(lǐng)域有非常廣闊的用武之地。

當(dāng)前自動駕駛處于一個怎樣的發(fā)展階段？與國外相比，中國市場的發(fā)展現(xiàn)狀又是怎樣的？

Aart de Geus：過去幾年里，自動駕駛漸漸走出了科幻小說里的場景，并深刻地改變著世界。自動駕駛分為5個級別，現(xiàn)在大家看到的僅僅是L1和L2，但這已經(jīng)給我們帶來了極大的使用價值。比如你正在開車，前方突然闖入一個騎自行車的人，但你可能沒有看到或來不及做出反應(yīng)，此時自動駕駛功能就能幫助及時剎車。還有其他一些相關(guān)的技術(shù)，也已經(jīng)產(chǎn)生了非常積極的影響。但這并不意味著現(xiàn)在駕駛員就可以舒服地在汽車?yán)锩婵磿踔了X，要達(dá)到這樣的狀態(tài)還需要時間。預(yù)計到2025年左右，自動駕駛會出現(xiàn)一個較大幅度的增加。

至于如何加速自動駕駛進(jìn)程，減少變量是一個可行的方法。比如規(guī)定在某一個城鎮(zhèn)或區(qū)域只能進(jìn)行自動駕駛，這樣可以增加整個交通的組織有序性和效率，并更好地進(jìn)行實驗，在實驗中學(xué)習(xí)。在德國的慕尼黑，就有這樣一段高速公路，設(shè)有非常多的攝像頭，及其他一些自動駕駛相關(guān)裝置，專門為支持自動駕駛的汽車而設(shè)置，不過這需要政府的支持和投入。

施雪松：對于自動駕駛這條發(fā)展路線，國外其實談了很多年了，核心是安全，因為路上發(fā)生的交通事故，統(tǒng)計下來90%是人為操作失誤引起的，所以將來如果可以把人的操作變成由機(jī)器完成，就可以避免這90%的事故。而且國外最早是從自動泊車和高速輔助做起的，現(xiàn)在開始朝著自動駕駛的目標(biāo)逐漸往后移。至于究竟哪些企業(yè)掌握了這些技術(shù)，譬如自動駕駛核心的算法、執(zhí)行機(jī)構(gòu)、一體化裝車，乃至整個系統(tǒng)的測試驗證，我覺得Tier1最厲害，因為他們畢竟做了很長時間的實驗。而且在歐洲、美國和日本等地方，自動駕駛是完全納入到整個ITS（智能交通系統(tǒng)）中的，所以研發(fā)工作的開展也極具系統(tǒng)性。但我們本土企業(yè)，在整個自動駕駛研發(fā)系統(tǒng)中，可能沒有傳統(tǒng)Tier1和硅谷高科技公司布局得那么完整，是一個局部一個局部地實現(xiàn)，而真正的技術(shù)要看連貫性。

陳曦：這個問題要從整個產(chǎn)業(yè)鏈來看，特別是主機(jī)廠。現(xiàn)在來看國外的廠商更主動一些，投入的時間更長一些，而國內(nèi)的主機(jī)廠，追趕步伐則很快，比如上汽，在這次浪潮里絲毫不落后。而其他一些國內(nèi)企業(yè)，比如地平線、小馬智行、景馳科技、圖森未來，及其他一些百度系公司，從技術(shù)的角度講，也非常領(lǐng)先，一點不比國外企業(yè)差。所以整體來看，中國和國外沒有差距，至少在OEM和創(chuàng)業(yè)公司上，我們很領(lǐng)先，甚至比國外一些企業(yè)還領(lǐng)先。大家可以看到，去年全球的圖像識別的比賽，拿到大獎的都是中國的團(tuán)隊和公司，這說明在人工智能這一波浪潮中，中國企業(yè)是走在世界前列的。因此，我們有信心中國公司在自動駕駛及人工智能方面，會取得非常大的成就。

李星宇：正如陳總所說，在機(jī)器學(xué)習(xí)這個領(lǐng)域，中國企業(yè)和國外的企業(yè)是不相上下的。可能在傳統(tǒng)汽車零部件技術(shù)上，我們與國外還有較大的差距，但在當(dāng)前全球汽車產(chǎn)業(yè)新能源化、智能化浪潮下，這種差距正在明顯縮小。包括中國特色的電子商務(wù)的驅(qū)動力，比國外更強(qiáng)，可以帶動很多初創(chuàng)公司往這個領(lǐng)域推進(jìn)，這些機(jī)會都是國外沒有的。因此，如果我們把起跑線拉到一個地區(qū)，大家在一個起跑線上往前跑，我認(rèn)為最終一定是中國的公司跑在前面，我很看好中國的公司。

此外有一點很重要，就是自動駕駛在中國落地，一定需要一個對技術(shù)進(jìn)行改革的過程，我們不能直接把德國、北美的自動駕駛技術(shù)拿過來在國內(nèi)落地，這不現(xiàn)實。因為北美和德國對于高速公路上的城際通行是剛需，而國內(nèi)低速通行是高頻需求，自動駕駛商業(yè)化的出發(fā)點不同，所以必須要做到本地化，商業(yè)和技術(shù)都必須本地化。

陳曦：的確如此，因為不同的地區(qū)交通法規(guī)不同，駕駛環(huán)境也不盡相同。比如國內(nèi)很多城市道路上自行車、三輪車、行人混雜，而這在國外不會出現(xiàn)。還有交通標(biāo)識，不僅不同的國家存在差異，甚至在同一個國家，比如中國的北京和深圳也是完全反過來的，這就需要做很多工作，并做好分工，比如哪些是政府要做的，哪些是初創(chuàng)公司要做的。

上一篇：自動駕駛來了 汽車存儲技術(shù)現(xiàn)狀及安全保障如何？ 下一篇：大眾計劃2021年推Level 5級全自動駕駛汽車