关于L3自动驾驶，这里有你想知道的一切（上）

本刊近期采访了多位业内的资深专家，从不同角度解答关于L3自动驾驶相关的热点话题。小编整理了其中的精彩内容，供读者一睹L3的梗概。

中国版自动驾驶分级标准将L3定义为：自动驾驶系统在设计运行条件下持续执行驾驶任务，但驾驶者必须随时有能力接管车辆。随着责任主体从人切换到车辆，对自动驾驶系统安全性的需求也更为迫切。

“‘责任主体的转移’是L3到L2的重大变化。”美国国家仪器公司（National Instruments，简称NI）亚太区汽车市场经理贾青超表示，L1、L2更多由驾驶员操控，L4完全开放车辆来操控，L3则正好处于人工和智能的中间地带，需要解决从机械到人工操作这个过程中技术和安全层面的问题。

对于“责任主体转移”，Elektrobit中国区总经理文英棠这样形容：“在L3级自动驾驶中，驾驶主体发生了转移，驾驶者很可能不再全程‘控场’。为了把握驾驶主体的切换及切换的时间点，数据信息的传递就变得至关重要。”

安波福主动安全与用户体验事业部全球副总裁、亚太区总裁王展表示，与L2相比，L3在特定应用场景中的责任主体为“车辆”，但又要求驾驶员能随时干预，这就对系统安全性、可靠性的要求十分严苛，系统复杂度也将成倍增长，需要360度的感知能力以及对驾驶员的接管能力实时判断和对车辆的精准定位。

无论是SAE自动驾驶分级标准也好，最新出炉的中国版自动驾驶分级标准也罢，虽然存在一些细节上的差异，但L0-L5的分级体系是大体相同的。显而易见，L3处于承上启下的阶段，是低级别驾驶辅助和高级别高度自动驾驶之间的过渡。那么，L3相较于L2，究竟带来了哪些核心的技术变革呢？

冗余设计：L3自动驾驶对车辆的感知、规划和行动能力都提出了更高要求。对此，大陆集团自动驾驶及安全事业群未来解决方案及战略规划部中国区负责人徐弢表达了自己的看法：“对于L3，极其重要的一点是，执行机构将需要足够的安全冗余以保障行驶安全。L3的整体冗余架构设计高度依赖于车辆的功能定义以及客户需求。也就是说，根据设计运行条件的复杂度，来调整相应冗余设计的范围。”

针对制动系统的冗余要求，大陆集团将MK C1与MK 100 HBE这两款产品结合，实现冗余的相互备份，以适用于L3自动驾驶。其中MK C1这款电子制动系统采用纯线控设计，能够在150毫秒锁定时间内快速精确地建压及支持制动能量回收；当主电子制动系统(MK C1)极为罕见地发生故障，冗余备份系统(MK100HBE)和MK C1的多层次功能降级协作模式也能保障车辆的安全行驶及完全制动。

传感器融合：哈曼智能汽车中国业务拓展与市场总监梁冰表示：“在自动驾驶层级逐渐演进过程中，为了更准确高效的感知道路环境，传感器的种类和数量会逐渐增多，如摄像头、毫米波雷达、激光雷达、固态激光雷达等等，甚至是一些新型的传感器。”

因此传感器的融合至关重要，现在已经出现了多种传感器的融合趋势，比如摄像头和激光雷达的融合。同时，各种智能传感器的发展，对计算平台的计算能力提出了很高的要求，特别是实时处理巨量传感器数据的AI计算能力。目前，每个传感器都有一个小型ECU，用于处理数据并提供输出。随着未来的更高要求，这些工作需要迁移到能够并行处理各种传感器数据，并确保获得更高探测率的域控制器或中央计算机架构。

高精度地图：“对于自动驾驶，我们和众多行业从业者达成共识——地图是先验知识，是自动驾驶不可或缺的实时、高可靠性的传感器。” 四维图新自动驾驶研发部总监马周告诉记者，高精度地图是四维图新在自动驾驶领域布局的核心产品之一，其在2013年开启自动驾驶地图领域的技术研究和探索，于2015年成立智能地图事业部，正式开启面向L3及以上自动驾驶系统的自动驾驶地图产品化研发与商业化落地工作。

L3想实现商业化量产，高精度地图必须实现突破。很多企业把高速场景下的自动驾驶作为L3的典型应用场景。2019年，四维图新完成全国高速包括城市快速路的覆盖，总里程超过30万km。从四维图新的京昆测试结果来看，高速场景依然存在很多影响因素，如复杂地形、感知系统的距离限制、信号干扰与屏蔽、动力系统路面和载重方面的限制、人机驾驶切换与应用方向的矛盾、事故责任认定、完备的交通事故预警、准确的天气变化预警和功能安全方面等。

针对L3带来的新要求，四维图新掌握了从数据采集、自动化制图到在线更新，以及快速迭代的自动驾驶地图完整产品能力解决方案，借力高速与普通路场景兼容的产品标准、厘米级的数据精度、多维度MMS的数据更新技术、实时在线的数据分发服务，让四维图新自动驾驶地图成为自动驾驶系统中实时的、高可靠性的传感器。

测试：测试和验证是保障自动驾驶系统安全性的重要一环，随着自动驾驶级别提升，测试平台必须适应新的需求。

美国国家仪器公司（NationalInstruments，简称NI）亚太区汽车市场经理贾青超谈到，L3使得测试的复杂度增加，主要体现在：一方面，被测件的数量，比如说传感器越来越多，被测件的集成度也大大增加；另一方面，对于L3以上需要大量的仿真测试，测试复杂度明显提升，需要考量在仿真环节如何模拟更多极限工况，覆盖更多的驾驶场景；其次，对测试方案的灵活性有着更多需求。因为随着越来越多传感器的引入，尤其是大量新技术的导入，涉及到跨行业、跨技术的融合。不同于传统汽车的机械或者电气性能测试，毫米波雷达、V2X射频、5G等技术的引入对测试方案灵活度的要求更高。

面对L3自动驾驶所带来的测试挑战，NI推出以软件为中心的测试平台，通过软件编程，使得设备具有多种测试功能，有效提高测试效率。值得一提的是，NI的解决方案也是一个开放式平台，结合了模块化硬件和庞大的生态系统，具有高度灵活性。这一平台化测试方案适用于当下自动驾驶研发的两大方向：单车智能和车路协同。其中，单车智能包括感知、决策、执行，感知端涉及传感器，如超声波雷达、毫米波雷达、摄像头、激光雷达等。

芯片：对于自动驾驶而言，算力不足是一大突出问题。自动驾驶从L1到L5，每增加一级，对算力的需求就增加一个数量级，最终汽车将成为四个轮子上的超级计算机。由此，当前的行业展开了一场关于算力的军备竞赛。

地平线市场拓展与战略规划副总裁李星宇表示，地平线的目标是通过芯片为自动驾驶的感知层提供充沛的算力，因为感知是现阶段对算力需求最大的环节。

针对此，地平线量产上车的中国首款车规级AI芯片“征程二代”，搭载自主创新研发的高性能计算架构BPU2.0，提供超过4TOPS的等效算力，每TOPSAI能力输出可达同等算力GPU的10倍以上，而典型功耗仅2W，可提供高精度且低延迟的感知输出，在满足毫秒级延时、大数据量计算、低功耗、高效率的基础上可以实现丰富的自动驾驶应用场景。

软件解决方案：“智能化程度越来越高的自动驾驶汽车，其安全性包含两个方面，一是功能安全，二是信息安全。”Elektrobit中国区总经理文英棠说道。

功能安全至关重要，是保障自动驾驶技术成型的基础，特别是自动驾驶功能需要极为强大的ECU，而EB tresos支持开发符合AUTOSAR标准的ECU软件，其具备高级别的功能安全性，并且能够达到ISO 26262 ASIL D。在国内，百度AVP专用量产计算单元ACU-Advanced和威马汽车首款电动SUV——威马EX5就利用了EB tresos基础软件。随着未来汽车更多地与外界交互，自动驾驶汽车的安全性得到前所未有的重视。”

而信息安全方面，EB旗下的独立公司Argus Cyber Security拥有非常全面、成熟的解决方案套件，能保护互联汽车和商用车辆免受网络攻击。凭借在信息安全及汽车领域累积的丰富经验，Argus为整车制造商、一级供应商及售后市场客户提供创新的安全方案。通过技术吸纳与协同发展，EB将与Argus合作提供多层次、端到端的安全解决方案和服务，把双方的能效发挥至最大，通过利用EB zentur嵌入式安全方案保护ECU、车载网络及与外界的连接，以及Argus IDPS（入侵检测与防御系统）的优势和经由EB cadian远程诊断和在线安全更新实时了解和响应攻击，给予自动驾驶和互联汽车整个生命周期内更加完善的信息安全服务。

电子电气架构：“业界越来越意识到车辆的电子电气架构对于自动驾驶系统性能的关键影响。”安波福主动安全与用户体验事业部全球副总裁、亚太区总裁王展说道。

自动驾驶每进化一级，传感器的数量增加，感知和控制功能的分离，算力的大幅提升和冗余，海量信号传输和交互以及软件算法的快速迭代更新等趋势，都要求现在以域为主体的电子电气架构必须进行革命性的演进。

“电子电气架构往后作为自动驾驶车辆内部的基础设施，没有这个关键性的提升，L3、L4的大规模量产都是不现实的。”安波福在两年多以前就意识到了这个问题，随后提出了智能汽车架构（SVA）并在2020年CES期间正式推出，即通过“集中式计算和分布式连接”策略为未来的智能网联汽车提供兼顾可靠性和经济性的整车架构方案。具体来讲，与传统汽车架构设计相比，SVA可使计算所需的重量和空间减少25％，更重要的是，可将计算能力集中到更易于管理的区域控制器中，同时作为中央计算平台的开放式服务器平台可动态分配算力资源，保证汽车即使在关键部位发生故障的情况下也能安全行驶。