8月26日-27日,由盖世汽车主办的“2021行业首届智能汽车域控制器创新峰会”于上海汽车城瑞立酒店隆重召开。本次会议持续两天,将围绕智能汽车、智能驾驶域控制器、智能座舱域控制器、底盘及车身域控制器、智能驾驶计算平台、电子电气架构、软件定义汽车、车规芯片等行业焦点话题展开。会议期间,国汽智控(北京)科技有限公司副总裁 杨柯发表了《计算基础平台助力自动驾驶产业落地》的主题演讲。

自动驾驶

以下为演讲实录:

大家好,我是来自国汽智控(北京)科技有限公司的杨柯,今天跟大家分享的是:计算基础平台如何助力自动驾驶产业落地。

今天重点分享五个部分:1、行业背景介绍。2、国内外现状分析。3、计算基础平台和智能汽车OS。4、计算基础平台产品介绍。5、网联云控产品介绍。

智能汽车是汽车发展过程中近些年的新形态,从国家战略方面,我们的汽车工业起步较晚,发展速度缓慢,传统汽车三大件“发动机、底盘、变速箱”等核心技术长期被海外的寡头所垄断。但是新能源汽车近年来蓬勃发展带来了智能汽车颠覆传统汽车的技术,诸如以电池、电机、电控为代表性的三电核心技术,给中国智能汽车带来了弯道超车的机会。同时智能网联汽车安全敏感数据处理上也尤为重要,近期一些海外知名主机厂包括网信办关于数据安全的维护,也成为未来智能汽车的关键技术核心问题。智能汽车和云控类产品对交通出行会产生非常强大的影响,汽车将会成为包括环保、节能、高效、降低事故方面成为未来出行很好的载体。由此产业重构会催化智能汽车成为万亿级市场规模的产品。

汽车行业的变革,也推动了其生态的发展,包括汽车、交通设施、信息通信基础设施等多个产业跨界融合,汽车将从机电一体化的产品演变为机电信息一体化的移动终端产品。同时,汽车在行驶过程中需要通信、地图、数据平台等本国属性的支撑和安全管理,区域和社会属性凸现,因此智能汽车开发和使用具有本地化特征。

有了区域及社会属性,就形成了具有国家特征的国家标准,即中国国家标准:包括中国基础设施标准、中国网联运营标准和中国新体系架构汽车产品标准。国汽智控立志推动相关标准的制定工作,持续助力智能网联汽车中国方案落地。在智能基础设施体系、信息安全管理体系及网联运营体系的推动下,整车架构产生了新的变化,一个新兴产业链由此产生,即Tier 1.5模式。

传统Tier 1整包服务无法做到软硬件分离,也不能给主机厂带来很好的应用开发和自主可控支持,从而催生了Tier 1.5新兴供应链模式。国汽智控以自动驾驶计算基础平台构筑Tier 1.5合作模式,向上赋能主机厂及Tier 1,向下兼容不同芯片、内核系统等,集成和整合Tier 2的资源。

计算基础平台产品是智能汽车变革和新产业链的核心,意在解决“软硬分离”、“应用自主可控”的难题。核心基础平台分别由计算基础平台、计算与通讯基础平台(座舱平台)、高精度地图云控平台、信息安全基础平台组成。其中车控基础平台包括自动驾驶基础软件和异构分布硬件平台。这也是国家智能网联汽车创新中心首席科学家李克强老师提出、行业高度共识的架构。

接下来我们再来看一下国内外行业发展现状。

国外特斯拉领跑智能汽车产业化,以计算基础平台为核心,融合硅谷IT与整车技术,自研并领先芯片硬件、操作系统平台软件等,新的Autopilot自动驾驶系统摒弃毫米波雷达,走独一无二的纯视觉路线;国内以新造车势力蔚来、小鹏、理想为先锋,在自动驾驶领域走自研路线且进展较快,小鹏NGP、蔚来NOP已经成功搭载于量产车型跟大家见面。另外,华为作为增量零部件供应商为北汽极狐和赛力斯提供支持。国内外自动驾驶产品的推出,都展示了计算基础平台的底层作用。

Bosch是全球范围内综合实力最强的一级供应商。博世的产品策略也是逐步演进的过程,在兼顾已有的产品线和供应链体系基础上,同时也在进行新产品的创新。目前成立了超过万人以上的自动驾驶团队,围绕计算基础平台软硬件进行全球范围的统一开发。交付模式也在不断革新,包括对车辆域计算、域控制器和区域控制器的划分,在软件上也在持续发力,从原来软硬一体交付模式向软硬分离,甚至偏向于软件方向发展。

通过以上对国内外行业的分析,我们可以清晰看到中国自动驾驶之路需要具有行业共识的计算基础平台产品来支撑,无论是异构芯片还是操作系统。同时,国内面向计算基础平台软硬件技术攻关更需要持续发力,以车路云协同技术及完整的智能汽车安全体系的支持,完成中国自主可控的自动驾驶产业落地。

接下来分享计算基础平台和智能汽车OS。

目前整车E/E架构正在进行飞速变革,从分布式向集中式快速演进,最终会实现车云计算,无论是特斯拉、大众,还是伟世通、高通,无论是传统整车,还是新势力整车,无不突出了计算基础平台将成为全球范围汽车产业新一轮竞争的焦点。这其中可以清晰的看到“卡脖子”技术也出现了快速更迭和形态上的变化,更需要我们加快打造“中国标准”的智能汽车计算基础平台产品及其生态,实现自主可控。

在推动生态建设过程中,软件定义汽车和数据驱动设计将成为主旋律。为便于理解,我们把汽车分为两层,制造机械部分在底层;上层由智能软件和硬件构成新型增量零部件总成。基础软件平台是实现软件定义汽车的底层平台。这将成为汽车产业升级和智能汽车变革的标志,必将带动中国自主产业链创新及融合,从而推动中国行业生态应用建设,打造新型“智能汽车生态体系”。未来汽车将是一个新兴的移动数据终端,它需要新一代“核”和“芯”,即计算基础平台。

为保障整个产业链安全,形成技术突破,需要建立“智能汽车基础平台”,以支撑中国智能汽车产业发展,构建行业新生态。“智能汽车生态体系”将为中国车用基础软件、车用芯片、基础生态应用等“卡脖子”技术提供产业化平台。

从国家战略到产业化落地,需要建立国家行业标准以推动产业发展。目前,基于车载智能计算基础平台参考架构1.0白皮书、产业报告、技术路线图、国标以及基础软件工作组的启动,意在深化行业共识,汇聚行业资源,建立产业生态。

下面介绍国汽智控的核心产品“智能汽车基础脑iVBB”。

“智能汽车基础脑”(iVBB,intelligent Vehicle Base Brain)含智能网联汽车操作系统(ICVOS)、智能汽车域控制器(ICVHW)以及车路云协同基础软件(ICVEC),具有应用快速开发、平台化、网联式、可扩展、车规级等特点。其中,ICVOS是我们的核心产品,这是一套面向自动驾驶的智能汽车操作系统。ICVHW是ICVOS运行时所搭载的计算平台硬件,兼容L0~L4,具备平台化、算法可插扩、自由移植,通过不同配置满足不同自动驾驶需求。同时我司也在积极推进标准化工作,无论是车用团标还是行业标准方面,国汽智控致力于引领行业的发展。

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以上是我们的产品架构,蓝色线框区域是ICVOS,红色线框区域是ICVOS+ICVHW,也是国汽智控提供的数字底座方案部分,黄色线框区域是完整的计算平台。ICVOS提供整车及部件感知、规划、控制等功能框架,并向上支撑智能网联驾驶生态的软件集合,真正实现从基础软件定义整车的能力。

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ICVOS自动驾驶操作系统,包括系统软件与功能软件两层。在功能软件侧是通过数据抽象、数据流框架进行服务,通过规则引擎及对应的算法接入,包括对传统的环境模型、规划模型、控制模型进一步抽象,以智能汽车基础平台为产品定位赋能给主机厂及Tier 1,支持智能驾驶功能和特定场景应用的自定义和可扩展开发,结合系统软件层的整体开发,实现LKA、HWA、AVP等功能应用。

ICVOS已实现跨芯片适配不同异构硬件平台,其中包括地平线征程系列、华为MDC、黑芝麻等国内主要自主可控芯片硬件平台,也包括基于TI芯片等自研硬件平台。同时也支持以下传感器(见列表)实现快速接入。执行器与车辆强绑定,目前支持红旗、广汽以及长城部分车辆平台。

数据流框架采用东西向数据处理流式框架,处理原始感知数据到车控指令的全流程,提供北向接口,开放必要数据。兼容AUTOSAR AP、ROS2,自研中间件适配算法框架。

ICVOS的基础服务具备可靠冗余、信息安全、网联云控、数据回传相关能力。这里充分考虑信息安全和功能安全,通过数据加密与版权防护,以及功能安全的要求来实现相关设计。

ICVOS经过严谨的架构设计,并一直在有计划的持续进行版本推进。预计到2023年,相关量产订单能达到10万台套左右。

最后谈谈网联云控产品。

前面提到单车智能中计算平台是作为中央控制的一个单元,来实现软硬一体产品推进。在云端,利用中国基础交通能力来进行边缘云计算,由车端智能汽车OS,在边缘侧引入边缘计算以后的MEC和云,做成基础软件即分布式软件,在云上实现模型训练,以达到边、端和云协同。其中,我们把云控基础软件和云控基础框架提炼出来形成云控的基础平台。

第一层是云车路协同中间件,实现车内、车车、车云交互;第二层是生态基础防护;第三层是云车路协同功能软件。同时还有一套基于数据、AI和嵌入式轻量云服务管理架构的工具库,,构成了云控部分的闭环协同。

云控应用、基础软件和分布式基础框架可实现透明、物理解耦,这其中运用到大量数字孪生技术进行孪生对象的传递,我们一个美好愿景,比如通过协同感知分布式规划和决策来实现超数据感知-规划-控制、绿波通行等场景。数据同步孪生,车、边、云实现可互操作性的数字孪生容器,包括静态信息和动态数据毫秒级实时上传。

最后一个非常美好的愿景,由于有了车内操作系统(统一操作系统),首先可以实现车车之间的交互,车和边缘云交互也成为可能,包括国家未来在监管层面上也是通过操作系统。同时这个操作系统跟云之间基于模型数据学习训练也成为了可能,所以未来这台车就利用云计算,以高可靠、高安全的方式来做对应的应用。

最后总结起来就是以计算基础平台为单车载体,以车路云协同的边缘计算算力支撑,以云计算为主的深度模型训练,会成为未来智能汽车发展的美好愿景。

以上就是我的分享,感谢聆听,谢谢大家。