11月6日消息，全球最大的汽车半导体公司恩智浦今日在青岛举行了一场行业交流活动，恩智浦总裁Kurt Sievers、全球CTO Lars Reger等高管，向来自长安、东风、上汽、广汽等公司的车企代表，分享了其在UWB超宽带通信、车辆数字钥匙、V2X等领域的最新技术与产品研发进展。
在活动现场，恩智浦推出了新型汽车UWB通信芯片，让装备该芯片的汽车、手机等设备具备空间感知能力，使汽车能够准确定位用户的所在位置，进而使智能手机能够真正充当数字钥匙，拥有最先进实体钥匙的能力。
在分享环节之后，恩智浦全球CTO Lars Reger再次接受了记者的采访，就自动驾驶技术的落地节奏、车载传感器的发展态势、AI加速器对自动驾驶产业发展的意义等问题，进行了深入交流。
恩智浦全球CTO Lars Reger
Lars指出，现阶段L3级自动驾驶技术，尤其是用于高速公路场景的L3级自动驾驶技术发展较为成熟，并可能在最近一两年看到这些技术实现量产。而L4/L5级自动驾驶技术，则至少还需要5年才能量产落地。
虽然高等级自动驾驶技术离量产落地还有距离，但Lars认为由于中国具备更好的社会人文环境，因此完全自动驾驶汽车将率先在中国落地。
“例如我们在法国进行的测试，就发现很多熊孩子故意跑到无人车前面挡路，这时候车辆就不知道该怎么办了。”Lars在现场这样讲道，“中国拥有更好的社会监督环境，这种行为在中国可能会受到严厉的处罚。”
在谈及自动驾驶汽车的传感器时，Lars表示，随着成像毫米波雷达的日渐成熟，5-8年后，摄像头+成像毫米波雷达+V2X的感知方面，将有可能取代激光雷达。
“业内现在已经有一些人持有同样的观点，特斯拉的马斯克就是其中一个。”Lars笑着说道。
一、L3级自动驾驶一两年内将量产落地
前一阵，谷歌无人车公司Waymo正式宣布将拿掉无人出租车服务Waymo One的安全员，再次引起业界对高等级自动驾驶技术的落地进展的关注。
那么作为全球最大的车载半导体，或者说车载计算能力供应商，恩智浦如何看待自动驾驶技术的落地进展呢?
Lars指出，现阶段L3级自动驾驶技术相对比较成熟，并且有一些国家已经开始推动相关的立法进程。在未来1-2年内，能看到不少拥有L3级自动驾驶技术的车辆出现。
当然，他也强调称这里的L3级自动驾驶更多的是指适用于高速公路的自动驾驶技术。
按照他的描述，当人类司机将车辆开上高速后，按下一个按钮，即可开启高速公路自动驾驶，可以解放双手双脚。待即将抵达出口时，车辆会提醒驾驶员进行接管，并将车辆开下高速。
“我的父亲已经80岁了，他开个10公里的车没什么问题，但是开500公里的高速对他来说很有难度。”Lars举例道，“这时候L3级高速公路辅助功能就很有帮助。”
而至于L4/L5级自动驾驶技术，Lars则认为至少还需要5年才能成熟量产。
“高速公路的L3级自动驾驶就是一条直线，没有十字路口，也没有行人和骑行者，技术研发相对简单。”Lars解释道，“但一旦要全路况全天候，尤其是到了城市，就异常复杂，需要多种技术支持。”
二、中国将率先落地无人车 因为能管理好熊孩子
虽然Lars对L4/L5级自动驾驶技术的量产节奏并没有谷歌Waymo那么乐观，但他也表示，相信L4/L5级自动驾驶车辆将率先在中国落地。
出人意料的是，他给出的原因并不是技术或者法律原因，而是社会人文环境。
“我们在法国进行的测试，就发现很多熊孩子故意跑到无人车前面挡路，这时候车辆就不知道该怎么办了。”Lars在现场这样讲道，“中国拥有更好的社会监督环境，这种行为在中国可能会受到严厉的处罚。”
小孩出现在无人驾驶汽车前方
Lars的潜台词很明显，就是说高等级自动驾驶汽车的量产落地并非仅仅是一个技术问题，还需要社会环境的支持才行。
中国不是没有熊孩子，而是能更好的管理。
“在欧洲，如果熊孩子多次故意去挡出租车的路，司机就会下来痛揍他们一顿。”Lars从座位起身，一边比划着打人的动作，一边描述欧洲司机们如何管理熊孩子。
三、视觉+成像毫米波雷达将取代激光雷达
恩智浦除了是全球最大的车载半导体供应商，其同时还是全球最重要的车载毫米波雷达收发芯片/处理芯片供应商之一。
可以说，正是恩智浦这样的公司，实现了雷达等技术上车，进而直接或间接地让汽车拥有了ACC自适应巡航(L1级自动驾驶)、ICA集成式智能巡航(L2级自动驾驶)等ADAS功能。
要知道，对于L1/L2级自动驾驶汽车来说，毫米波雷达可是必不可少的感知设备。
与此同时，恩智浦还基于其S32芯片，推出了S32V视觉处理器，可为360度环视、LKA车道保持、驾驶员监测，以及多传感器融合等多种功能提供视觉算力。
恩智浦S32V视觉处理器
既然恩智浦在车载感知领域拥有丰富的行业经验和产品阵容，那么他们如何看待车载感知技术的发展趋势呢?
Lars指出，目前的自动驾驶汽车需要三类传感器，第一类是加速度计、IMU等传感器。第二类是摄像头、毫米波雷达、激光雷达这类感知传感器。第三类是V2X这类超视距的特殊传感器。
这个分类方式与大部分认识一致，但不同之处是，Lars认为因为自动驾驶汽车而大火的激光雷达，将在5到8年内退出历史舞台。
他指出，激光雷达的优势是探测足够精准。但激光雷达跟摄像头还有人眼一样，会受到雨雪、大雾等天气影响，失去作用。
相反毫米波雷达并不受恶劣天气影响，再加上现在毫米波雷达的分辨率不断提升，具备了一定的成像能力——即生成与激光雷达类似的点云图。
按照Lars的说法，未来待成像毫米波雷达成熟后，与摄像头进行融合，即可取代激光雷达，再加上V2X通信技术，也可实现高等级自动驾驶。
恩智浦此前展出的毫米波雷达
“现在业内已经有人持有类似观点，最典型的就是马斯克。”Lars说道，“我们此前并没有通过气，但我认为他也是基于这种判断。”
此外，Lars也补充称，在激光雷达被淘汰之前，恩智浦也将推出相关的芯片对其进行支持。
今年春天，特斯拉发布了全自动驾驶计算终端FSD计算机。在发布会上，马斯克除了描绘了要在今年推送L4级全自动驾驶驾驶技术的宏伟蓝图外，还专门Diss了一下激光雷达。
在自动驾驶领域，马斯克已经成了知名的反激光雷达斗士。
但其他大部分自动驾驶公司，不管是全球最领先的谷歌Waymo，还是有自动驾驶国家队之称的百度，以及一众中小型公司，在研发L4级自动驾驶汽车时，仍然使用了价格昂贵的激光雷达。
已经发布了L3级自动驾驶汽车A8的奥迪，也在其设计方案上，安装了法雷奥生产的4线激光雷达。
四、现存AI加速器还不够满意 未来将向3纳米制程演进
对于高等级自动驾驶系统来说，计算能力至关重要，恩智浦如何看待现阶段的自动驾驶计算芯片?
Lars指出，高等级自动驾驶非常依赖 AI技术，需要运行大量深度学习算法。因此高等级自动驾驶芯片(或者说高等级自动驾驶计算机)内部有多个AI加速器(例如NPU神经网络处理单元)。
但目前这些AI加速器还存在性能低、功耗高、体积大的问题，表现还不够令人满意，一个原因是其采用了芯片领域比较落后的10纳米，或者16纳米制程，并且这些AI加速器的制造商也没有足够的资金让其实现大规模量产。
“6至8年之后，全球可能有100万辆各种类型的自动驾驶汽车在道路上行驶，那时候AI加速器的市场形态会有很大的不同。”Lars讲道，“AI加速器也会向着7纳米，5纳米，甚至是3纳米制程前进。”
五、无人车不仅仅是带有轮子的电脑 车身同样重要
在眼下自动驾驶技术澎湃发展，智能汽车概念的不断深入人心的当下，不少观点都认为自动驾驶汽车，或者是智能汽车就是带有轮子的超级电脑。
“我非常不认同这种观点。”Lars笑着说道，“车身同样重要，就像是人的脑袋不能直接长在脚上一样。”
他举例称，当人了被绊了一下即将摔倒的时候，首先是身体做出应激反应来保持平衡，然后大脑才会调动眼睛去看看被什么绊到了，进而再去想出一个解决办法，例如跨过障碍物。
“各种传感器和执行器就是自动驾驶汽车的身体，”Lars总结道，“自动驾驶汽车也需要有应激反应，比如看到前方有障碍物后应该是直接执行刹车命令，然后再去让车载大脑去思考该如何应对，比如是否绕过障碍物。”
结语：量产才是恩智浦的关键词
在自动驾驶领域，各类创企或者是Waymo、Uber这类公司，更多地考虑的是怎么将自动驾驶技术，尤其是软件技术做出来。
在这个过程中，他们使用的都是改装车辆，在很多方面并不能满足当下的商品车辆质量要求。
而对恩智浦这类零部件供应商来说，其虽然是在自动驾驶产业幕后，但其考虑更多的是怎么让自动驾驶汽车，满足安全和车规标准，大规模批量制造出来。
这里既要考虑到硬件的车规级质量标准，同时又要考虑到软件的功能安全问题，以及连接的信息安全问题。
所以对于恩智浦这类公司来说，虽然听不到他们讲出一个令人兴奋的自动驾驶技术落地时间表，或者是拿出一辆轰动全球的自动驾驶测试车。
但他们却在为自动驾驶技术摆脱测试阶段，保证安全的前提下实现大规模量产，做着各方准备。
