由蓋世汽車、AUTOSAR組織、上海車展聯(lián)合主辦的2021第二屆軟件定義汽車高峰論壇暨AUTOSAR中國日在上海成功舉辦，本次論壇也是第十九屆上海國際汽車工業(yè)展覽會的同期活動。本次會議邀請到了上海映馳科技有限公司首席技術(shù)官段勃勃博士在本次論壇進(jìn)行了題為《智能汽車高性能計算軟件平臺在多域融合下的實踐》的主題演講，以下是他在本次演講的主要內(nèi)容：

很榮幸又一次來到這個論壇，我是上一屆論壇最后一位演講嘉賓，又過去了一年，可以有一些新的東西可以跟大家分享。我來自上海映馳科技有限公司，公司的定位是軟件定義汽車時代的賦能者，我們希望能夠在這個領(lǐng)域能夠為整個產(chǎn)業(yè)做一些東西，我們今天的題目叫智能汽車高性能計算軟件平臺在多域融合下的實踐，那么我們是希望通過這樣?xùn)|西來反映一下過去一年，我們對整件事情理解的變化。

整個演講分成三個部分：

第一，趨勢。

第二，挑戰(zhàn)。

第三，我們的一些實踐。

在一個春光無限好的春天，我用一句話描述現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)的狀態(tài)，亂花漸欲迷人眼，為什么呢？在如今的造車界，我們看到無數(shù)的傳統(tǒng)車廠，我們看到了新勢力們，還看到新新勢力們，我們看到了百度，我們還看到了富士康，很多以前看不見的名字都出現(xiàn)在這個名字，最近還看到了小米，這個時代發(fā)生了什么？究竟什么趨勢被大家看到了？我想接下來給大家分享一下

第一頁我想看到了兩個趨勢，第一個趨勢是自動駕駛的加速落地，在過去大家都在很學(xué)術(shù)化討論Level 3，Level 4，現(xiàn)在大家不討論這件事情，現(xiàn)在只討論產(chǎn)品是否能被人用起來。這樣的話能看到趨勢是什么？

第一，單車的感知正在加強(qiáng)，現(xiàn)在最熱門的4D毫米波，激光雷達(dá)，是因為過去的感知是在2D層面做工作，現(xiàn)在這一缺陷正在逐步的彌補(bǔ)。

第二，車路通信，我們說高精地圖的價值，現(xiàn)在基礎(chǔ)設(shè)施做好了，還缺少強(qiáng)有力的應(yīng)用，把這件事真正的落下來。例如5G，在某些場合下是不是能發(fā)揮非常好的作用？

第三，AI大算力。

軟件定義汽車，現(xiàn)在能看到三個趨勢，

第一是計算的集中，我們現(xiàn)在講了很多行業(yè)趨勢，計算在集中。

第二，軟硬件在分離，過去在是耦合在一起。過去很多業(yè)內(nèi)同行通過軟硬一體化形態(tài)獲取收入，而純軟在過去很難行動，但是現(xiàn)在要分離。

第三，軟件之間也要解耦。車廠最終的希望是，軟件能夠像貨架一樣，把一個一個軟件拿來拼起來，過去我們說車廠是硬件DRE，現(xiàn)在的形勢將來會變成軟件的DRE，這對于車廠的能力有很大的挑戰(zhàn)。

第二頁機(jī)遇，這張圖其實很大部分是自己人生的一個總結(jié)，我剛開始工作的時候，比如說在座艙，那個時候名字叫做AVNC，也就是音響、視頻、通訊、導(dǎo)航，名字反映所有的歷史，那么到現(xiàn)在能看到它跟一個儀表合到一起，我們發(fā)現(xiàn)一直在合并，從來沒有停止過。

另外能看到過去的工作有一段做毫米波雷達(dá)，做前相機(jī)，但是后來合并起來做高速的域控制器，過去的低速用超聲波，后來合并起來做低速的域控制器，現(xiàn)在高低速融合這個概念還是比較火，同時我們看到有一條斜線環(huán)視也回連到坐艙那邊，在過去這也是非常好的點。

我們看到從下而上在合并，在合并過程中提供了很多機(jī)會。比如說高低速的融合，這個域控制器，從2017年開始到現(xiàn)在無數(shù)產(chǎn)業(yè)同行探索這件事，為什么呢？它真的達(dá)到了兩個效果，第一通過融合重用計算資源，確實降低了一部分成本。第二，座艙和自動駕駛在融合。大家嘗試放到一起之后，大家發(fā)現(xiàn)導(dǎo)航和自動駕駛合到一起，會產(chǎn)生新的火花。現(xiàn)在很多創(chuàng)新，我們看到小鵬汽車、蔚來汽車，紛紛發(fā)布 Navigation on Pilot,考慮到地圖的使用，自動駕駛必須要和導(dǎo)航合并在一起。

還有一個機(jī)會，傳統(tǒng)的網(wǎng)關(guān)和車身，從大眾的MEB來看在合并，他們叫ICAS 1，現(xiàn)在我們也看到大眾是三個主控制器，特斯拉也是3-4主控制器，未來會不會是一個？這個事我們沒有證據(jù)，我們只能看到從過去到現(xiàn)在通過合并達(dá)到了兩點。

第一，通過重用計算資源降低成本；

第二，打破了過去了部門墻；因為過去導(dǎo)航和自動駕駛不能合到一起，因為是兩個部門有部門墻，兩個不同行業(yè)的東西合并到一起做創(chuàng)新非常難。但是現(xiàn)在這形勢在改變。

第三頁重構(gòu)。這個觀點就像這張圖描述的，汽車是不是手機(jī)加輪子？一個手機(jī)在汽車中，最多只能代替座艙的一部分，汽車?yán)锩孢€有那么多的東西。汽車底盤的復(fù)雜度是非常專業(yè)，真的不是什么公司可以彎道超車，但是現(xiàn)在有一個機(jī)會：電動車，可以讓大家稍微往前趕一下?，F(xiàn)在大家稍微有點自由度，這個也是非常專業(yè)的一個點，除了安全之外，現(xiàn)在都在說一千公里續(xù)航里程挑戰(zhàn)。

智能平臺不是一個芯片構(gòu)成，是一系列的東西來組成的。所以說這個手機(jī)相比還是有很大的復(fù)雜度的差異。我們剛才看到有好幾種的架構(gòu)變化，我們現(xiàn)在應(yīng)該正處在域向中央計算的過渡，為什么說過渡，我們現(xiàn)在域已經(jīng)不能滿足我們，而中央計算我們又達(dá)不到，所以我們誕生了一些中間的結(jié)果，我們說這叫多域融合，所以引出今天的主題。

汽車?yán)锩嬗惺裁礀|西？我們現(xiàn)在可以看到大概有像網(wǎng)關(guān)、車身、駕駛、交互、信息娛樂，我們可以說汽車?yán)镆恍┻@樣的智能內(nèi)容分五個部分：我們現(xiàn)在看起來過去是五個大的控制器，到現(xiàn)在我們看到像大眾、特斯拉慢慢會變成三個控制器，未來也可能變成一個控制器，那個時候我們可能真的需要很大算力的服務(wù)器，但是那個東西長什么樣子，大家真的在探索，我們沒有見過。現(xiàn)在的趨勢真的集中往這個方向來走。

最后這一頁，我的真是看到一些曙光。為什么呢？作為一個軟件公司在行業(yè)內(nèi)真的是很難來生存，在過去我們說車廠做一個開發(fā)費，軟件是通過復(fù)制盈利的。我們通過復(fù)制給各個廠家能夠獲得利潤，但是真正的問題是什么？一輛車能掙多少錢？可能現(xiàn)在汽車廠可能一輛車要掙5000塊錢？這樣的問題如果找到幾百塊的license簡直讓整個車廠活不下去，但是如果真的能夠把整個包以軟件的形式賣出去，或者或者訂閱的方式，如果這樣生態(tài)就會很健康，因為用戶花錢享受服務(wù)，整個產(chǎn)業(yè)都可以得到回報。我認(rèn)為現(xiàn)在軟件定義汽車是真正的活力，因為有用戶付費的存在。

說完了背景，下面討論一些技術(shù)的東西，我個人做感知很多年，我的脈絡(luò)會從感知開始?，F(xiàn)在可以分為五個指標(biāo)：

1，感知完成功能；目標(biāo)檢測比如、像素級理解、建圖、定位等等，這是感知最常見的功能。

2，性能；從性能出發(fā)，現(xiàn)在關(guān)鍵的指標(biāo)是識別率和誤識別率；

3，可用性，主要是ODD的定義；

4，可靠性，主要是不同場景下的可靠工作以及安全；

5，可實現(xiàn)性，例如計算能力需求；

因為現(xiàn)在都是卷積網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)在是非常粗暴的人工智能，但沒有辦法，現(xiàn)在這個方案還比較好用，我們期待將來出現(xiàn)更好的人工智能。這張圖分析一下，從最簡單的檢測開始，我們對感知有什么變化嗎？早期做報警功能，那個時候重點控制的是誤警率，這個時候大家講究的是盡量降低誤識別。后來做HWA，現(xiàn)在有什么區(qū)別呢？因為我是松開手腳的，那么你任何一點失誤我都能感受到。什么更重要呢？是一定不能漏，比如特斯拉出的事故都是漏識別，因為明明有目標(biāo)而檢測不到，漏掉之后馬上會發(fā)生嚴(yán)重的事故，所以不能漏。相對來說誤識別可以存在一點，哪怕識別錯誤，車停下可以重新啟動，但這也是相對而言。

這么一個變化對算法有什么樣的挑戰(zhàn)？我們需要那么好的識別能力，首先追求更好的算法，現(xiàn)在的算法夠不夠？我們用更好的算法能不能獲得更好的效果？我們需要安全，你是否可靠？在你失效的時候我們要能知道，并且進(jìn)行處理。還有更好的傳感器及更多的傳感器，現(xiàn)在有一種競爭形式是多少個傳感器，這還是在感知能力方面做差異化。

從更好的算法來講，現(xiàn)在的競爭是什么？

自從發(fā)明深度學(xué)習(xí)以來，現(xiàn)在更好的算法等價于更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)只要夠復(fù)雜，你的算法就好。當(dāng)然我們還有其它部分，但現(xiàn)在更多的競爭基本都在此，那我可以研究更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)。還有人說有網(wǎng)絡(luò)，那就要有數(shù)據(jù)，過去做識別以用一個簡單的知識方法，比如幾何形狀，算法可以到處使用。但現(xiàn)在，深度學(xué)習(xí)的開發(fā)中，對于同一個目標(biāo)，在晴天、雨天、陰天，不同的時候都要用不同的數(shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)教深度網(wǎng)絡(luò)知道這是一個目標(biāo)。所以現(xiàn)在我們非常的依賴數(shù)據(jù)，這樣就需要采集、標(biāo)注用起來，這是很大的體系和工作量。我們聽到很多行業(yè)在做各種各樣的東西，如果沒有足夠的處理能力，那這樣的體系會是非常的挑戰(zhàn)，因為只有體系才能保證更好的算法效果?，F(xiàn)在大家現(xiàn)在能看到的算法公司一定有好的數(shù)據(jù)中心。

我們講一個可信AI，現(xiàn)在大家說人工智能非常偉大，有多么偉大呢？下象棋、自動駕駛，但現(xiàn)在為什么大家只敢說L2，沒有人敢說L3？因為有億分之一的不可靠，但這一點不可靠真的不可以用在用戶身上，因為一片雪花發(fā)生在每個人身上可能是一個雪崩。所以我們的挑戰(zhàn)是做可信AI，什么是可信AI？結(jié)果可靠、不可靠的時候我們知道。這里要注重幾點：

1，公平；不同膚色、不同著裝的人都有同樣的權(quán)利，而不是針對某些人種做特殊設(shè)計。

2，健壯；在不同ODD下都能非常好的工作。

3，可解釋；現(xiàn)在一旦發(fā)生漏識別我們解釋不了，我們能做的只有塞數(shù)據(jù)，在它失效的時候我們不知道為什么失效，而且我們能做的只有塞數(shù)據(jù)，所以這是我們現(xiàn)在最大的挑戰(zhàn)。將來我們可能需要更多的科學(xué)和理論解釋這件事情。

4，可追蹤；我們一旦在AI某個場合發(fā)生了問題，我們需要知道在哪個環(huán)節(jié)發(fā)生了問題，并且進(jìn)行改正。

我們要做可信AI至少要這四個點。下面講傳感器，剛才講更好的算法、更多的傳感器，現(xiàn)在自動駕駛需要多少傳感器呢？我們說L3大概需要29個，但現(xiàn)在有人做了33個，那這里關(guān)鍵的是什么？增強(qiáng)3D的感知能力。我們看那個部分，第一個部分是立體相機(jī)，第二個是紅外相機(jī)，第三個是激光雷達(dá)，所有的一切都是提供3D檢測能力。現(xiàn)在安全最怕撞人撞車，現(xiàn)在真正的能力是傳統(tǒng)相機(jī)為2.5D，毫米波雷達(dá)對靜止物體及特殊物體感知又不太好，我們現(xiàn)在確實在感知上有缺陷。我們現(xiàn)在看到這家公司或者這家車廠，大家紛紛去做4D毫米波和激光，但它找的點正確，如果視覺不能很好的解決這個問題，那就需要其它的傳感器融合提升可靠性。我們要這么多傳感器，怎么做融合呢？現(xiàn)在從來講，融合的最大趨勢是什么？更早的融合，在信息更早的層次融合，最終的層次是目標(biāo)，但更早的層次可能是特征?，F(xiàn)在融合需要在更早的點進(jìn)行融合，比如右邊毫米波雷達(dá)可能看到很多反射，過去只會選擇最強(qiáng)的那個點融合處理，現(xiàn)在我需要把所有的點反過來。因為你弱的可能是另一個傳感器強(qiáng)的，當(dāng)我們做傳感器融合的時候要做更早期的融合，這樣帶來了什么代價呢？更高的計算能力、更大的通訊能力，所以又回到了通訊和計算。

提到計算就要說芯片，什么樣的芯片是好的芯片？計算智能、足夠的計算能力、合適的價格、安全?，F(xiàn)在芯片長的什么樣子？異構(gòu)多核?，F(xiàn)在同構(gòu)多核行不行？不行，因為計算是多樣化的，現(xiàn)在的AI規(guī)劃控制都是不一樣的計算，所以一定是異構(gòu)多核。另外現(xiàn)在用SOC的形式做成一個芯片。原來這個圖里寫的是50T，但今年我改了1000T，我認(rèn)為在50-100T，今年的應(yīng)用還可以用。這是高速片上內(nèi)存，這個事情大家沒有多談，但真正的計算內(nèi)存墻非常厲害，所以片上內(nèi)存可能是你不注意，但非常重要的指標(biāo)。最后就是功能安全，為什么？功能安全每個模塊都有責(zé)，如果從芯片開始能承擔(dān)一部分工作，上面軟件的壓力也會小一點。

這里是一芯多核，在一個汽車?yán)锩嬗袔最?，比如感知、融合路徑?guī)劃、控制。過去感知是AI計算單元，融合路徑規(guī)劃是ARM多核，還要一個MCU，這是傳統(tǒng)強(qiáng)調(diào)安全的。過去所有芯片公司會把這幾個東西來回組合，大家看到的芯片是這么多，但大家會悄悄注意到里面的核都換成了ARM的核。剛才很多人講了通訊，我再下探一下，有人問我是不是選擇一個DDS通訊就安全了？我們知道一個網(wǎng)絡(luò)協(xié)議是自上而下到另一方自下而上，它是端到端的閉環(huán)內(nèi)容。我們看到DDS在五六七層，它安全了是不是就安全了？這里核心機(jī)制是什么？如果我丟（丟包）了可以重發(fā)，但問題是再傳還是實時性嗎？這個過去怎么解決呢？在底層調(diào)度算法內(nèi)優(yōu)先保障它，如果保障不了呢？那就會丟包，丟包就要重傳，就導(dǎo)致延遲增加。

這個事情怎么解決？自頂向下的每個層都要保障，當(dāng)然可以從重合上做方法。我們看到大家要注意底層以太網(wǎng)協(xié)議，一定有TSN協(xié)議，這相當(dāng)于交通上的公交專用車道，它會為某一個特殊流流出帶寬傳輸，只有增加這樣的協(xié)議之后，無論DDS，還是什么，反正在底層就是可靠的。

剛才很多人講開發(fā)。現(xiàn)在真正的挑戰(zhàn)是什么？過去開發(fā)周期是18個月，現(xiàn)在軟硬件是平行開發(fā)，在雙方都不確定的情況下這個事情怎么往下開發(fā)呢？其次現(xiàn)在很大的項目有很多車廠在招一兩千的工程師，一個項目超過500個工程師，一兩千個也許只有少數(shù)大公司才能撐得住，因為組織管理非常龐大。關(guān)于復(fù)雜度，幾億行是真的有，但不是每次都寫幾億行，每次可能開發(fā)幾百萬到幾千萬行，但代碼確實量很大。我們的策略是

1、軟硬平行開發(fā) 2、先上市 3、需要一個集成平臺 4、選擇合適中間件把版圖拼起來。

剛才講1億行怎么開發(fā)？我們看到軟件工程師身上的負(fù)擔(dān)越來越重，為什么？過去A-spice軟件開發(fā)是一個V，但現(xiàn)在A-spice有創(chuàng)造，把系統(tǒng)也加入進(jìn)去，變成了兩個V，把硬件加上去可能是三個V，現(xiàn)在說有功能安全，在這個V上再套一個V，后來說有預(yù)期功能安全，再來一個V，再加上信息安全，一個V模型帶著五個開發(fā)過程。根據(jù)我們公司經(jīng)驗，軟件開發(fā)效率是要除二的，只是做一個A-spice，那加上這些工作呢？我們根本達(dá)不到需要的快速，只會更慢，這個事情怎么解決呢？大家可以分工，把各自的積累提供出來。

軟件是怎么練成的？這是我在實踐中碰到的問題，操作系統(tǒng)選什么？用開源還有IP，支持的問題，如果你不求大神幫你，那將靠自己。還有什么呢？可靠性、信息安全、畢竟開源軟件這是商業(yè)化軟件的一個問題。

最后總結(jié)一下，我們能看到硬件的控制器的數(shù)量在變少，但是軟件的數(shù)量在增多。那么增長到目前我們這個程度，我們發(fā)現(xiàn)硬件集成造成了一個成本下降，而軟件集中造成了復(fù)雜度上升，那么現(xiàn)在通訊的挑戰(zhàn)，將來怎么解決呢？我們從手機(jī)行業(yè)對照來看，

如果有一個成熟的硬件方案，我不說標(biāo)準(zhǔn)化，因為硬件標(biāo)準(zhǔn)化可能現(xiàn)在沒有什么頭緒，但是成熟方案可以。

第二，成熟化的標(biāo)準(zhǔn)化的軟件平臺，類似于安卓、另一類東西。

第三，百花齊放的生態(tài)。那個時候可能是整個軟件真的能夠賦能整個行業(yè)。

最后講我們公司，我們的愿景希望做中國智能汽車高性能計算軟件平臺的領(lǐng)導(dǎo)者，我們的使命是希望能夠連接芯片與自動駕駛的橋梁，我們知道芯片到自動駕駛有很長的距離，我們希望通過我們的中間件、軟件平臺能夠幫助車企和芯片能夠?qū)雍谩?/p>

我們的核心產(chǎn)品包括高性能的軟件平臺，也包括應(yīng)用的開發(fā)，剛才講的核心挑戰(zhàn)，我們有核心可靠的技術(shù)。

第一，高效可信賴的AI計算；第二，高安全度的軟件設(shè)計；第三，可實時通訊技術(shù)。

我們在未來的生態(tài)中會在那里呢？我們說現(xiàn)在整個行業(yè)有做傳感器的供應(yīng)商，還有做整個底盤的供應(yīng)商，這個不是說新的勢力能解決的問題，上面還有整個的通訊架構(gòu)，上面有芯片、軟件平臺、應(yīng)用。我們希望在那里能夠幫助大家，另外還有V2X，我們云端和OTA，通過這樣軟件的生態(tài)，我相信將來會是我們所期望心目中軟件定義汽車。

我們和企業(yè)怎么合作呢？我們維護(hù)一個統(tǒng)一的軟件平臺，可以基于成熟的操作系統(tǒng)，也可以基于開源，我們自己開發(fā)了AP的模塊，增強(qiáng)確定性的通信和調(diào)度，我們基于業(yè)界成熟的CP，我們提供自動駕駛的定制功能支撐，提供系統(tǒng)應(yīng)用和創(chuàng)新應(yīng)用，車廠可以形成自己的OS。它可以形成自己的應(yīng)用商店，應(yīng)用自己的生態(tài)、自己的數(shù)據(jù)。

我們的行業(yè)優(yōu)勢針對自動駕駛應(yīng)用做定制優(yōu)化，安全實施可靠。我們幾個核心的特點是什么呢？整鏈的確定性調(diào)度，我們做操作系統(tǒng)的時候，某一個進(jìn)程可以做得非?？煽?，我們必須保證業(yè)務(wù)和實施可靠，同樣我們保證通訊的可靠性。同時我們有軟件開發(fā)過程，提供安全的軟件架構(gòu)。

多域融合，真正的實踐是什么？我們認(rèn)為在汽車可能是三個控制器，這樣的話我們用我們的這樣一個軟件平臺能夠垮在三個域上，當(dāng)然安卓是獨立的。這上面我們會提供自動駕駛應(yīng)用的支持，當(dāng)然其他的領(lǐng)域還需要其他的生態(tài)同仁來完整，這樣的提供可以全的服務(wù)。我們這次做了一個真正的三域合一的計算機(jī)，當(dāng)然這個在推廣過程中我們碰到了同樣的問題，汽車的部門墻，但很多新勢力對于這點非常喜歡，因為沒有歷史包袱。我們希望通過這樣的實現(xiàn)能夠帶來真正的優(yōu)勢。

我們在2019、2020年已經(jīng)完成了整個平臺的1.0的設(shè)計，提供了保證一些高速、泊車的功能，把它應(yīng)用到現(xiàn)在一線車廠的應(yīng)用中，今年能夠完成這些應(yīng)用和軟件平臺的量產(chǎn)。接下來增加26262的開發(fā)和21434的對應(yīng)，因為現(xiàn)在的一些過程必須要支持，因為整個車的發(fā)展還是需要的。

這是我們整個的服務(wù)，包括工具鏈，包括軟件平臺，因為從芯片到自動駕駛，底下是芯片的支持，上面是我們對應(yīng)用的支持。

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