隨著一系列路測牌照發(fā)放，車輛路測被實施、基礎數據被收集，自動駕駛技術也獲得了長足發(fā)展。普遍認為，當前的自動駕駛技術大約處于L3-L4(L3+)之間，也就是具有了相對較弱的“高度自動駕駛”能力，在某些特殊環(huán)境下，自動駕駛車輛可以在無需駕駛員干預下正常行駛。
恩智浦資深副總裁兼首席技術官Lars Reger在接受采訪時，對于此點表示認同。他舉例指出，目前的L3+的車輛已經可以實現在高速公路上自動駕駛。從上高速起行車系統就可以接管，駕駛員就可以手腳放開，讓汽車進行自動行進，當下高速的時候，車輛會給駕駛員發(fā)一個通知，要求駕駛員接管回來。
“在未來一兩年里，這樣的場景將得到普及，因為自動駕駛在高速公路上比較容易實現。這里的車流通暢，沒有行人，也沒有奇怪的路障。而要想實現L4甚至L5水平，即完全的自動駕駛，還有待時日。因為那個級別的自動駕駛，車輛將面臨非常復雜的路面情況，特別是在城市路面復雜的交通狀況下，要實現全路況、全天候的自動駕駛具有非常大的難度。”Lars Reger說。
盡管L5級別的自動駕駛還有待時日，但是仍有越來越多的人開始看好自動駕駛的發(fā)展前景。對此，Lars Reger表示：“在過去的兩三年，我們看到這個行業(yè)發(fā)生了比較大的變化，越來越多整車企業(yè)開始關注并投入自動駕駛技術的開發(fā)。比如希望恩智參與到其整車的搭建和設計當中。當然這并不是幫他們做機械方面的設計，而是希望幫助他們思考未來智能互聯、自動駕駛車輛該如何做到系統的優(yōu)化。”
實現自動駕駛的四類芯片
芯片是自動駕駛技術得以實現的關鍵部件之一。在巨大市場前景的吸引下，亦有越來越多廠商加快了在這一領域的發(fā)展布局。
根據Lars Reger的介紹，目前有四大類芯片技術的開發(fā)與發(fā)展對于自動駕駛十分重要。首先，自動駕駛的實現要有精確的感知能力，也就是傳感器技術;第二，要有強大的思考判斷能力，也就是汽車端的大數據分析、人工智能，進行學習、推理和決策;第三，快速的連網能力。如果汽車端的智腦太小而沒有辦法應付的話，要有能力連接到云上，得到相應的意見;第四，穩(wěn)定的執(zhí)行能力。執(zhí)行器需要對其他的系統下發(fā)指令。這些都是同等重要并且相輔相成的，如果沒有這樣的系統，就不會形成自動駕駛。
恩智浦致力于自動駕駛半導體產品和解決方案的開發(fā)，包括Bluebox平臺，其中包含了一系列芯片產品，如S32處理器，以及高性能的AI加速器。“我們希望把人類在駕駛方面的習慣模擬到開發(fā)過程中來，AI幫助我們進行訓練和學習，安全性是自動駕駛首要實現的指標。我們要以數據作為依托，在學習訓練的過程中也需要引入創(chuàng)新的想法，進行一系列具有自主性、創(chuàng)造力的訓練和學習。這兩者的結合才能形成一套比較完善的系統。此外，我們非常需要更多跟Tier 1和OEM廠商進行溝通交流，共同去探索最佳解決方案。我們在此過程中去理解整車廠商未來的發(fā)展策略，了解他們希望在哪個層級上實現自動駕駛，他們的時間進度表以及其相應的軟件就緒程度和復雜性，以此在功能安全性和AI加速兩方面來幫助整車廠商實現其產品升級。我們在2015年跟飛思卡爾合并之后就著手進行自動駕駛領域的投入，我們計劃收購Marvell的藍牙和WiFi的業(yè)務，還自主研發(fā)了包括UWB在內的多種技術，這些都是發(fā)力自動駕駛而進行的技術儲備。”Lars Reger表示。
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