【導(dǎo)讀】 近年來，自動駕駛成為激起汽車行業(yè)集體熱情的少數(shù)話題。Google，Tesla和Uber等新興企業(yè)紛紛進場參與競爭，在網(wǎng)聯(lián)車開發(fā)，深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析等技術(shù)突破的推動下，汽車制造商和OEM競相提供全自動駕駛汽車。
近年來，自動駕駛成為激起汽車行業(yè)集體熱情的少數(shù)話題。Google，Tesla和Uber等新興企業(yè)紛紛進場參與競爭，在網(wǎng)聯(lián)車開發(fā)，深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析等技術(shù)突破的推動下，汽車制造商和OEM競相提供全自動駕駛汽車。
然而，理想很豐滿，現(xiàn)實很骨感。許多項目面臨重大延遲和一些基礎(chǔ)性問題的挑戰(zhàn)，包括：完全分布式系統(tǒng)中大量異構(gòu)傳感器所需的復(fù)雜架構(gòu)、驗證幾乎無限的駕駛場景，以及具有巨大業(yè)務(wù)模式差異的硬件和軟件提供商。
適用于不同自動化級別的功能
盡管無人駕駛汽車對出行服務(wù)提供商而言具有商業(yè)意義，但目前為止尚無具體的商業(yè)案例可證明投資的合理性。此外，諸如汽車電氣化和NCAP（新車評估計劃，旨在評估新汽車設(shè)計的性能以抵御各種安全威脅）等因素抑制了自動駕駛汽車的炒作。因此，OEM正在尋找更現(xiàn)實的基礎(chǔ)來建立可持續(xù)發(fā)展的業(yè)務(wù)。
在新版NCAP要求和法規(guī)的推動下，安全仍然是ADAS的主要市場驅(qū)動力。 NCAP 2020評估涵蓋了五項自主功能–自動緊急制動，交通標志識別，車道保持輔助，車輛檢測和行人檢測，并已成為2019/2020年主流功能。
NCAP評估仍在不斷發(fā)展，其涵蓋功能數(shù)量隨時間推移而增加。例如，較早版本的NCAP僅專注于前置駕駛。但是NCAP 2025需要360°全景環(huán)視，遠距離視覺，轉(zhuǎn)向和內(nèi)部監(jiān)控。此外，全世界的立法都鼓勵將攝像頭用于安全駕駛。在美國，汽車現(xiàn)在必須裝有備用攝像頭。到2022年2月，歐洲將強制實行自動緊急制動，而中國已經(jīng)發(fā)布了新的商用車安全法規(guī)。
用于ADAS和自動駕駛的端到端平臺
除安全性能外，由于成本下降，自動泊車、帶轉(zhuǎn)向輔助的自適應(yīng)巡航控制等某些ADAS涵蓋的便利功能可能會隨著對高級功能的需求增加而增加。對于OEM而言，這意味著自動駕駛汽車的開發(fā)在財務(wù)上最可行的途徑是使產(chǎn)品可向上兼容最新的NCAP法規(guī)要求，同時將ADAS功能開發(fā)為便捷功能。
規(guī)模問題
隨著ADAS日益復(fù)雜，OEM尋求更經(jīng)濟的方法來滿足盡可能廣泛的要求。最大的挑戰(zhàn)是將入門級平臺（涵蓋了NCAP三星級評級的最低ADAS要求）擴展到高級自動駕駛級別。這就要求必須在整個過程中控制成本，并盡一切努力使資源在整個系統(tǒng)中得以復(fù)用。
在設(shè)計可擴展性時，將多個功能集成到集中式ECU的趨勢似乎很有吸引力。但這就給功能安全要求，功耗和商業(yè)模型更新帶來了技術(shù)挑戰(zhàn)。例如，許多OEM發(fā)現(xiàn)，依靠單一來源的硬件或軟件的常規(guī)方法不再適用于他們。因此，他們自己開發(fā)自己的硬件或軟件，或者在多個第三方之間分配工作。
對于硬件制造商而言，挑戰(zhàn)在于找到一家可提供將其產(chǎn)品從入門級擴展到高端、同時保持兼容、開放平臺的半導(dǎo)體供應(yīng)商。如果OEM要開發(fā)自己的軟件或與他人集成，則必須掌握新的開發(fā)方法和框架。AI是另一個挑戰(zhàn)，它完全依賴于誕生于幾年前、尚在研究開發(fā)的新型算法。
半導(dǎo)體供應(yīng)商必須調(diào)整其產(chǎn)品以適應(yīng)新的框架。他們面臨的第一個挑戰(zhàn)是在確保軟件可復(fù)用的同時，兼容從入門級到高級的各種功能。大多數(shù)半導(dǎo)體供應(yīng)商都將重點放在入門級到中級系統(tǒng)上，其主要競爭力是成本，低功耗，處理關(guān)鍵的實時任務(wù)和功能安全性。入門級到中級系統(tǒng)占數(shù)量的絕對優(yōu)勢。
來自消費領(lǐng)域的半導(dǎo)體供應(yīng)商在開發(fā)車載電子產(chǎn)品時面臨幾個問題：嚴格的功耗需求，功能安全支持（最高達到ASIL-D）以及極低的量產(chǎn)PPM不良率的嚴苛質(zhì)量要求。相較消費類產(chǎn)品，在縮減量產(chǎn)規(guī)模時，如何確保可行的BOM成本也極具挑戰(zhàn)。
OEM必須集成開放的軟件平臺，并尋求一流的軟件提供商。融合軟硬件的黑匣子方式并不適用，因為先進IP對軟件供應(yīng)商并不開放。對于一級供應(yīng)商來說，這亦非理想選擇，因為它會使內(nèi)部創(chuàng)造價值的任務(wù)變得復(fù)雜。專有軟件還阻礙了將算法移植到優(yōu)化的硬件平臺中。以上問題充分說明了為什么許多OEM都喜歡開放式標準（如Khronos Group的開放式標準），并得到眾多第三方和供應(yīng)商的支持。
同時，AI被廣泛用于數(shù)據(jù)中心。在實現(xiàn)汽車系統(tǒng)管理同時嵌入AI將面臨如下挑戰(zhàn)：低功耗，功能安全和低成本，同時優(yōu)化功耗/性能比。因此，OEM在ADAS / AD上還有很長的路要走。
R-Car聯(lián)盟聯(lián)合系統(tǒng)集成商，中間件/應(yīng)用開發(fā)人員、操作系統(tǒng)和工具供應(yīng)商
共同為網(wǎng)聯(lián)車和ADAS市場開發(fā)解決方案
為了滿足對靈活，可擴展和開放環(huán)境的需求，瑞薩開發(fā)了針對ADAS和自動駕駛的瑞薩自動駕駛平臺。該平臺利用RH850 MCU來實現(xiàn)實時和功能安全，并利用R-Car SoC來實現(xiàn)高計算性能。Renesas autonomy platform可為OEM和一級供應(yīng)商提供如下支持：開發(fā)人員可購買或自主開發(fā)的開放式架構(gòu)、創(chuàng)新的嵌入式產(chǎn)品、尖端IP、通過IS026262認證的AI算法，作為全球知名供應(yīng)商、具有數(shù)十年來提供高品質(zhì)、量產(chǎn)級產(chǎn)品的技術(shù)支持，以及堅定的產(chǎn)品路線圖。
R-Car V3M和R-Car V3H SoC是該新平臺的首批產(chǎn)品，現(xiàn)已實現(xiàn)量產(chǎn)并在全球范圍內(nèi)部署到前置攝像頭，全景環(huán)視和激光雷達應(yīng)用中。入門級R-Car V3M可支持NCAP2020“五星級”市場和即將頒布的法規(guī)要求。它還為3D環(huán)視系統(tǒng)提供了一種經(jīng)濟的解決方案。 R-Car V3H針對高級智能攝像頭功能進行了優(yōu)化，并且還適用于便捷功能，例如自動泊車和激光雷達系統(tǒng)。
兩種R-Car SoC均可兼容傳統(tǒng)嵌入式計算機視覺算法和用于嵌入式系統(tǒng)的AI。瑞薩將持續(xù)致力于滿足下一代市場需求，如NCAP2025等下一代設(shè)備以及Level 2 + / Level 3 ADAS平臺的自動駕駛功能。
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