進入2019年，高級自動駕駛(HAD，High-level Autonomous Driving)落地難度增大，從通用的Cruise到谷歌的Waymo，都推遲了真正的商業(yè)落地時間，停留在“路試”或“商業(yè)化試運營”階段。國內(nèi)OEM在等待自動駕駛關(guān)鍵技術(shù)成熟的檔口，逐步將精力轉(zhuǎn)移到智能座艙的落地，這從今年的CES2019會展變成了“智能座艙展”就可看出。再疊加上5G推出對智能網(wǎng)聯(lián)的推動作用，2019年或?qū)⒊蔀橹悄茏撛辍?/p>

智能座艙，消費者的深切呼喚

隨著IT產(chǎn)業(yè)及消費電子的繁榮，用戶可以充分享受平板電腦、智能手機等智能終端帶來的豐富、優(yōu)秀的交互體驗。這種體驗形成習(xí)慣后，也在向汽車座艙蔓延。未來，車主將對手機應(yīng)用的喜好遷移到車載信息娛樂系統(tǒng)上，如導(dǎo)航、音樂、視頻、社交等。

為了更好的支持用戶在座艙里的智能化體驗，汽車座艙開啟了“電子化”和“內(nèi)飾智能化”的趨勢。電子化主要以車載信息娛樂系統(tǒng)(中控大屏)為原點，整合周邊的“顯示器”(Displays)，例如液晶儀表、抬頭顯示、后排顯示屏，打通各個HMI“孤島”，形成更加數(shù)字化的座艙電子信息系統(tǒng)。該座艙電子信息系統(tǒng)，將囊括HMI、信息顯示&提供、空調(diào)等車身控制、網(wǎng)聯(lián)、多媒體服務(wù)等功能，以更好的承接車主對消費電子在車輛中的“場景遷移”趨勢。

“內(nèi)飾智能化”則通過將座椅、中央扶手箱、方向盤等等內(nèi)飾設(shè)備，打造成可變性、可折疊、可調(diào)整、數(shù)字化的智能化部件，以實現(xiàn)汽車“第三空間”的場景化配置。

智能座艙的四個發(fā)展階段

智能座艙一般會經(jīng)歷以下四個發(fā)展階段：電子座艙、智能助理、人機共駕和第三生活空間(圖1)。

圖1 智能座艙的4個發(fā)展階段

其中，電子座艙階段主要包括E/E架構(gòu)整合、車載操作系統(tǒng)整合、SOA架構(gòu)落地以及形成系統(tǒng)分層等步驟，使汽車成為繼個人電腦和智能手機之后的第三個功能強大的“數(shù)字體”。

智能助理階段則通過生物識別技術(shù)的應(yīng)用，利用座艙內(nèi)攝像頭(視覺)、麥克風(fēng)陣列(聽覺)、方向盤和座椅上的壓力傳感器(觸覺)等傳感器獲得感知數(shù)據(jù)，對艙內(nèi)駕駛員和其他乘員進行檢測、識別，增強智能汽車自身感知能力，助力汽車成為用戶的個人“智能助理”，對用戶進行精準感知，進行人性化的互動;并作為“信息咨詢助手”，及時將車輛自身以及旅程相關(guān)的信息提供給用戶。

人機共駕階段，“智能助理”的功能會進一步擴展，不僅能“察言觀色”，提供主動性的交互服務(wù)，還能提高系統(tǒng)自身的功能安全等級，利用“智能助理”直接參與安全強相關(guān)的底盤控制(制動、轉(zhuǎn)向、動力)部分，形成無縫銜接的人機共駕局面。

第三生活空間階段，汽車將從純粹的載具變身為辦公室、娛樂場、電影院、會客廳、睡眠艙、露營車等場景化的實現(xiàn)平臺，使車輛成為家的延伸。

電子電氣架構(gòu)集中化趨勢，獨立座艙域成為排頭兵

隨著汽車智能化的快速發(fā)展，車輛功能愈加復(fù)雜，導(dǎo)致子系統(tǒng)之間共享數(shù)據(jù)的需求迫切，對實時通信帶寬的要求也更高。這些變化推動著EEA從傳統(tǒng)分布式向集中式轉(zhuǎn)變，或需經(jīng)歷“域架構(gòu)”到“中央-區(qū)架構(gòu)”的轉(zhuǎn)變。

圖2 “中央-區(qū)”的EEA方案

當前架構(gòu)正處于“分布式”向“域”邁進階段。在“域”架構(gòu)階段，通過域控制器這種硬件集中化的產(chǎn)物，整合動力底盤域、車身域、智能駕駛域和智能座艙域等4到5個獨立控制域，大幅減少ECU數(shù)量，成為業(yè)內(nèi)共識。而座艙域則成為實踐的排頭兵。例如，偉世通SmartCore作為業(yè)內(nèi)首個量產(chǎn)座艙域控制器的方案，將座艙域多個ECU整合成一個控制器，利用單顆SOC芯片驅(qū)動車內(nèi)多個顯示(中控觸屏、儀表、抬頭顯示)。再比如安波福的ICC集成座艙控制器，則整合了信息娛樂系統(tǒng)、T-Box、駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)和全景環(huán)視系統(tǒng)等。

隨著車載ECU不斷合并，數(shù)量不斷減少，最終會催生車載中央計算機的誕生?？梢哉f，未來的智能汽車本質(zhì)是一臺移動的超級計算機(圖2)，而其中的AI計算單元或?qū)⒊蔀楦偁幹鲬?zhàn)場(圖3)。

圖3 從分布式架構(gòu)到車載超級計算機的變革

圖4 邊緣側(cè)AI芯片是車載超級計算機核心能力之一

SOA構(gòu)架計算平臺推動全車智能應(yīng)用

隨著E/E架構(gòu)(硬件架構(gòu)，Hardware-Oriented)從分布式向集中式演變，以及車載以太網(wǎng)逐步成為通信的骨干網(wǎng)(基于SOME/IP)，SOA架構(gòu)(面向服務(wù)的架構(gòu)，Software Oriented)逐漸為未來智能汽車架構(gòu)演變的主流方向。

SOA是IT行業(yè)經(jīng)典的架構(gòu)方式，大量的IT系統(tǒng)都是基于SOA實現(xiàn)的，這種構(gòu)架可以極大提升軟件開發(fā)的效率。而智能座艙作為整個互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)在車端的關(guān)鍵“落腳點”，實現(xiàn)SOA架構(gòu)也顯得尤為重要。基于SOA架構(gòu)實現(xiàn)的智能座艙域可以為各種服務(wù)功能的開發(fā)提供一致、強大的開發(fā)平臺，加速各種創(chuàng)新應(yīng)用的開發(fā)。其他相關(guān)子系統(tǒng)也能從中收益，例如高精地圖服務(wù)、OTA升級&遠程診斷、信息娛樂系統(tǒng)等。而相關(guān)功能也能夠更容易地與互聯(lián)網(wǎng)集成(無需進行信號到服務(wù)的轉(zhuǎn)換)。

基于SOA架構(gòu)理念，AliOS近日提出了對未來智能汽車方向的判斷：全車智能，即基于OS的融合智能，包括感知設(shè)備、交互方式、計算能力的融合。而要實現(xiàn)真正的全車智能，必須擁有功能安全、全車感知、協(xié)同計算、互聯(lián)服務(wù)、開放生態(tài)等要素。通過攝像頭、lidar等感知設(shè)備的數(shù)據(jù)融合和自車AI能力，讓車更好地理解自己(車)、理解乘客(人)、理解周圍的環(huán)境(路)，并以此為基礎(chǔ)打造更好的服務(wù)。

AI感知計算的集中，促進獨立感知層的形成

架構(gòu)與計算單元的集中，也為AI算力的整合及軟件分層打下了基礎(chǔ)。

目前車內(nèi)不少控制器模塊，都傾向于采用單顆AI感知芯片，來整合原有子系統(tǒng)分散的感知能力。例如，國內(nèi)很多OEM的信息娛樂系統(tǒng)(車機)，過去都采用MCU + 應(yīng)用處理器(AP，Application Processor)的芯片組合方案來實現(xiàn)。其中，MCU作為與車輛的“接口”，負責安全性;AP則作為主核，負責絕大部分車機功能的實現(xiàn)。但是隨著車內(nèi)視覺及語音交互需求不斷提升，車機對AI計算能力需求越來越大，因此逐漸配備了負責AI感知計算的專用協(xié)處理器(CP，Coprocessor)，專門負責車內(nèi)視覺、語音識別等算法的AI加速(圖4)。

圖4 單顆AI感知芯片作為協(xié)處理器，負責AI加速

圖5為地平線為國內(nèi)某主機廠打造的基于AP+CP車機方案。該方案使用了地平線2019年8月底新發(fā)布的征程二代AI芯片作為專用的AI感知芯片，處理所有感知任務(wù)。

圖5 基于專用AI感知芯片的車機系統(tǒng)架構(gòu)框圖

地平線的征程二代芯片是一款基于新一代伯努利架構(gòu)的車規(guī)級AI芯片。該芯片工藝上采用臺積電28nm工藝，并集成雙核Cortex A53和先進的圖像處理單元(ISP+IPU)，支持BT1120、MIPI CSI-2和DVP圖像輸入，支持對ResNet、MobileNet和Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)的硬件優(yōu)化加速，可提供超過4TOPS的等效算力，典型功耗僅2瓦。

專用AI感知芯片的產(chǎn)生，標志著車載AI基礎(chǔ)設(shè)施搭建完畢?；谠摶A(chǔ)設(shè)施的智能汽車獨立感知層也就應(yīng)運而生了(圖6)。它賦予了智能汽車全方位的感知能力，像人一樣擁有“五感”，例如車內(nèi)&車外視覺、語音&聽覺、觸覺甚至嗅覺。

圖6 專用AI加速芯片推動獨立感知層的形成

基于獨立感知層的理念，地平線研發(fā)出了智能、準確、可靠的智能座艙多模交互技術(shù)。方案采用了圖5的系統(tǒng)架構(gòu)，融合了MIC陣列、內(nèi)視攝像頭、外視攝像頭、車身數(shù)據(jù)等豐富的數(shù)據(jù)信息，并實現(xiàn)了語音識別、車內(nèi)視覺、車外視覺等多模態(tài)感知。

圖7 地平線的多模交互解決方案

除此之外，多模交互方案還提供云端支持以及工具鏈支持，最大化賦能客戶差異化應(yīng)用開發(fā)。其中云端可以支持與OEM云端互聯(lián)互通，再通過云端的算法模型訓(xùn)練平臺，以及聲紋&人臉識別服務(wù)，以滿足客戶更加個性化的需求;工具鏈方面則提供用于標注分類的數(shù)據(jù)平臺、用于訓(xùn)練模型框架的在線訓(xùn)練平臺、誤差分析用的可視化平臺以及用于模型檢測/分類/精確度評估的模型評估平臺。

結(jié)語

在座艙域智能化的變革大潮中，中國作為最大、競爭最激烈的單一汽車市場，OEM強烈的落地熱情，加上移動互聯(lián)網(wǎng)成熟的產(chǎn)業(yè)配套和不遜國際巨頭的強有力玩家(BATH)，以及對新技術(shù)充滿熱情的消費者。在這些有利因素的疊加作用下，相信銳意進取的國內(nèi)玩家一定能贏得座艙內(nèi)的這場戰(zhàn)爭。