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雷鋒網按：在今年的 CES 上，無論是媒體還是參會者，都經歷了一場自動駕駛汽車時代的預演。各家公司用演示、廣告和發布會頻繁對我們的神經進行“轟炸”，公司間的合作、設計上的比拼、新技術和新產品在本次展會的自動駕駛展臺上“謀殺”了無數菲林。
不過，VSI Labs 創始人兼首席咨詢師 Phil Magney 對 CES 卻有自己的觀察。“零部件供應商們仿佛一夜間打了雞血，它們號稱能更快的提供更廉價、更安全、更高效且可大規模量產的產品。”Magney 說道。“不過，展臺上的那些產品，你現在還買不到，有些甚至可能還停留在設計圖階段。因此，在這場虛偽的自動駕駛大躍進中，參展的廠商都有罪。”
對喜歡逛展會的人來說，這樣最新最炫的產品依然吸引力十足，Mageny 就是其中之一。雖然他已經看透了一些展臺的實質，但依然忍不住去想象“即插即用”自動駕駛汽車的未來。
Magney 在本屆 CES 上也看到了不少有希望的信號。“雖然一些展會上的產品太過美好，一時半會根本實現不了，但主要的一級供應商和半導體公司確實走在了正確的研發道路上。”Magney 解釋。
據雷鋒網了解，本屆 CES 上，有關自動駕駛汽車的生態系統也開始初具雛形。
Magney 就指出，“從理論上來講，所有在做汽車、零部件、交通、物流、云和數據服務、地圖、支付交易、車隊管理、模擬和軟件生意的公司都是自動駕駛生態系統的一部分。”
誠然，不斷膨脹的生態系統是一件好事。不過，在發展中也不斷有問題涌現出來。這些一只腳伸進自動駕駛圈的公司到底有多少有資格？
Magney 就表示，行業內有錢袋子鼓鼓前不斷創新的公司，也有達不到標準，只是打擦邊球的公司。因此，這個行業機遇與問題并存。同時，他認為未來行業內會有更多的合作與收購發生。
此外，AI 也成了每家公司做主題演講時的必談元素。“整個行業都接受了這樣一個理念，即自動駕駛與人工智能密不可分。”Magney 強調道。
在 CES 上的重磅演講中，英偉達一再提及自家 Pegasus 平臺符合 ASIL-D 標準。現實情況是，Pegasus 平臺確實用到了符合 ASIL-D 標準的零部件，不過，這些零部件符合標準就代表整個系統符合標準了嗎？
因此，Magney 對 Pegasus 如何通過 ASIL-D 評定心存疑惑，畢竟“AI 為基礎的推理模型在軟件跟蹤能力上依然有欠缺，Pegasus 又怎么能實現完美的功能安全？”
對于這些問題，CES 沒能給我們一一作答。不過在下文中，我們列出了本屆 CES 透露出的未來趨勢和深度思考后得出的問題。當然，還有一些查漏補遺。本文雖然無法窮盡自動駕駛世界，但對今年賭城這場大展卻不失為一篇全面的參考文章，大家可千萬別錯過。
問題：雖然全行業已經一致認同自動駕駛出租車將成為破冰者，但這個階段之后呢？有人為自動駕駛汽車規劃未來嗎？
豐田 e-Palette 概念車
在傳統汽車巨頭中，來自日本的豐田一直給人以非常保守的印象，但在本屆 CES 上，豐田卻一反常態對為什么現代社會需要自動駕駛汽車的問題作了解答。
眼下，汽車行業還在無休止的爭論到底誰應該駕駛汽車（機器還是人？），豐田卻直接拿出了自己的答案： e-Palette 概念車。這款自動駕駛汽車不但能完成人員輸送任務，還能一并承擔起貨物遞送、食品外賣和救護車的責任。與 e-Palette 共同誕生的還有豐田眼中的未來城市形態，其基礎是近些年來最火熱的按需經濟。
在這場主題演講中，豐田章男還是沒離開“轉型”這個話題，豐田要從傳統的汽車制造商進化成出行服務提供商。不過，看看那張合作伙伴的名單，包括亞馬遜、滴滴、Uber、必勝客和馬自達，你就放心了，豐田這次是鐵了心要做開放的出行平臺。
豐田研究所 CEO Gill Pratt 則更注重當下，他非常看重研發中的自動駕駛平臺模型，該平臺秉承“護衛”和“司機”的理念，將人和機器的任務進行了詳細劃分。
同時，Pratt 還強調稱，“媒體和大眾應對Level 2 與 Level 3，Level 4 與 Level 5 級別自動駕駛之間的細微差別有個詳細的了解。“
問題：聽說中國已經有 200 多家 OEM 商，真有這么神？
拜騰首款電動 SUV
今年的 CES 上，中國電動車新創公司拜騰吸引了各界目光，它推出旗下首款電動 SUV，續航可達 323 英里（約合 520 公里），售價則僅為 4.5 萬美元。
雖然是一家中國新創公司，但拜騰卻擁有大量的頂尖德國汽車工程師。當然，這樣的組合已經不太新鮮，類似法拉第未來和 Lucid Motors 這樣的中國新創公司也采用了這種模式。
不過，市場研究公司 IHS Markit 卻表示：“拜騰與此前的中國新創公司有些不同，它更加開放，向公眾透露了大量涉及技術和產品的細節信息。”
對于拜騰電動 SUV，業內專家一致認為：“以 4.5 萬美元的售價（補貼前），這輛車需求量會相當巨大。當然，前提是它們有足夠的產能且產品不會跳票。”
百度阿波羅 2.0 也是本次 CES 的一大亮點
與初出茅廬的拜騰相比，百度被外媒評價為“真正的中國力量”。已經在大數據領域顯出超強實力的搜索巨頭在自動駕駛開放平臺上也在快步前行。
去年 7 月，百度在推出阿波羅平臺后就不斷加速，今年 CES 上的阿波羅 2.0 更是首次集齊了平臺的四大模塊——云服務、軟件、參考硬件和車輛平臺。百度表示，基于 Duer OS 的阿波羅現在已經可以引導車輛在普通城市環境中穿行，即使夜晚也不在話下。
現在的百度身后已經有超過 90 家行業伙伴，其中光芯片供應商就有鼎鼎大名的英偉達、英特爾、恩智浦和瑞薩電子。阿波羅平臺的初衷是為了降低 OEM 開發自動駕駛汽車的門檻。而有報道顯示，中國已經有了 200 家汽車 OEM 。以阿波羅平臺為后盾，它們都能在自動駕駛市場攪起風浪，就像當年谷歌安卓系統的瘋狂擴張一樣。
百度首席運營官兼董事會副主席陸奇則在 CES 上表示：“我們有大數據且提供開放開發平臺，最重要的是中國有強大的量產能力。”此外，中國還有專門針對自動駕駛開發和測試的政策支持。
在 CES 的演講中，百度還用視頻展示了使用自家自動駕駛平臺的車輛，其中包括穿梭車、客車，甚至還有一輛自動駕駛街道清掃車。
問題：眾所周知，英偉達與英特爾正打得不可開交，那么兩者中誰才是自動駕駛計算平臺的最佳選項？
英偉達將 Uber 拉入自家陣營
在本屆 CES 上，兩家公司都拿出了自己的自動駕駛計算平臺。
不出意外，穿著皮夾克的黃仁勛還是親自上臺為 Xavier 處理器宣傳，他表示“Xavier 是自動駕駛交通模式下的 AI 超級電腦”。同時，英偉達還把 Uber 拉進了自家陣營，未來 Uber 的自動駕駛車隊將用上英偉達的計算平臺。此外，英偉達宣稱擁有 90 億個晶體管的 Xavier 處理器已經領先其他對手“至少兩年”。
自動駕駛汽車可不是科研課題
在 CES 的主題演講中，英特爾為“攝像頭優先”的自動駕駛戰略站臺，該項目計劃通過推廣基于攝像頭的 ADAS 系統來幫助自動駕駛汽車提高安全性。
隔天，Mobileye（已歸屬在英特爾旗下）發布會上，Mobileye CEO Shashua 則強調了自動駕駛戰略背后的哲學。首先，Shashua 稱 Level 2-Level 5 車輛的開發是一個連續的過程，也就是說它們現在不會開發不符合時代要求的自動駕駛汽車。
Shashua 曾公開批評過對手直接跳級到 Level 4 和 Level 5 的戰略，他認為這股風潮必然會引發計算需求的指數級增長。在他看來，自動駕駛汽車可不是一個“科研課題”。想成功，研發就必須注重“經濟的延展性”，即處理器和高精地圖等技術能否跟上研發腳步和市場需要。
問題：我們都知道 Level 2-Level 5 意味著什么，但 Level 2+ 這個概念可是第一次聽說。
在主題演講中，Mobileye 拋出了 Level 2+ 這樣的全新概念。Magney 稱其為“典型的市場宣傳用語”，因為 Level 2 的本地化應用已經風風火火的開始了。
“我們現在定義的 Level 2 比自適應巡航+主動車道保持功能組合囊括的范圍更大。畢竟這兩項高端車上已經普及的功能在沒有前車或者車道模糊的情況下會出問題。”Magney 解釋道。
他指出，只要加入一些本地化應用，車輛的安全性和性能會有大幅提升（比如通用的 SuperCruise）。也就是說，將地圖和定位等功能加入量產車，Level 2 就升級成了 Level 2+。不過，Mobileye 并非市場上唯一提供此類解決方案的公司。
問題：一直以來，瑞薩的拳頭產品都是它們旗下的 R-Car 系列 SoC，這款產品是為車載信息娛樂系統量身打造的。那么這家日本芯片巨頭準備如何滲透進自動駕駛世界？
瑞薩舉辦了自動駕駛試乘活動
作為全球領先的車載芯片供應商，瑞薩在 CES 上也準備了自動駕駛試乘活動。不過它現在只有 6 輛測試車，其中 4 輛林肯可實現全自動駕駛。另外兩輛凱迪拉克則是“感知車型”，主攻 ADAS 功能，它們均搭載了瑞薩的芯片。
瑞薩車載系統業務主管 Craig Johnson 表示，瑞薩自動駕駛戰略的核心為全自動駕駛汽車。當然，大規模量產和功能安全是關鍵注腳。眼下，瑞薩正在幫 OEM 和一級供應商逐個檢查芯片的每一個關鍵部分，以打造安全、可靠且性價比較高的自動駕駛汽車。
眾所周知，全自動駕駛汽車會搭載大量傳感器，不同品牌的安裝位置會有所不同。舉例來說，瑞薩的試乘車型就把 9 個攝像頭和 1 個 360 度激光雷達架在車頂。同時，車上還有兩顆雷達暫未投入使用，攝像頭中有兩個負責立體視覺。
驅動試乘車的是瑞薩的 R-Car V3M SoC，主攻前視攝像頭應用。此外，車上還搭載了 R-Car H3（兩顆，其中 1 顆用于提供冗余），它是車載信息娛樂系統的核心。瑞薩表示，R-Car H3 符合 ISO 26262 (ASIL-B) 安全標準，且穩定性和安全性都有所提升。
負責試乘項目的 John Buszek 指出，驅動車頂 9 顆攝像頭的是 6 顆 R-Car V3M 芯片。此外，車里還有一臺 PC，它沒什么特別功能，只是為了向乘客展示試乘車到底看到了什么。
瑞薩的全自動駕駛林肯定位能力也相當強悍，因為它用上了 GPS、激光雷達和高精地圖數據。在第一趟試乘時，車輛沒看到建筑工地的標識，于是就開啟了地圖匹配功能，及時解決了麻煩。
眼下，瑞薩的合作伙伴包括海拉、恩智浦和滑鐵盧大學。
在被問到瑞薩從測試中學到什么時，Buszek 表示：“我們還有很多要學，自動駕駛可不簡單。”現實環境中有很多意想不到的挑戰。
當然，瑞薩的測試目標主要是開發出高度集成的芯片，在成本、安全性和功耗上取得完美平衡。
問題：我們什么時候能用上可更換的自動駕駛零部件？
Magney 是即插即用自動駕駛的堅定擁躉。那么在本屆展會上他都看到了什么新變化？
他表示：“偉世通是自動駕駛生態的最新成員，它推出了名為 DriveCore 的自動駕駛硬件堆棧。偉世通的架構可支持子板，包含從某家處理器制造商選擇的處理堆棧。”
偉世通 DriveCore
三星和哈曼也是 CES 的一個亮點。“它們帶來了開放式研發平臺概念——DRVLINE，還演示了可更換的軟硬件零件。當然，算法傳感器和處理器堆棧也來自不同的合作伙伴。”Magney 說。“以上兩種自動駕駛解決方案都用到了開放式的軟硬件架構和開發工具。”
問題：自動駕駛汽車需要冗余，現在有新傳感器能通吃所有情況，擠掉其他傳感器一統天下嗎？
傳感器技術近些年來確實進步神速。在本屆展會上，Ambarella 就展示了新的計算視覺架構，可提供立體視覺處理和深度學習感知算法。
Alberto Broggi
在展示中，它的立體攝像頭成功探測到了目標物體（此前算法沒見過這一物體）。傳感器專家 Alberto Broggi 表示，這種遠程的立體攝像頭每秒能捕捉 8-9 億個 3D 點，而現在大熱的激光雷達每秒才能捕捉 200 萬個 3D 點。
那么，Ambarella 的計算視覺芯片能讓激光雷達“下崗”嗎？Broggi 認為有可能，不過這可能不是 Ambarella 的本意。
德州儀器（TI）則展示了自家的高集成度單芯片雷達傳感器，它運行在 76-81 GHz 頻段。該設備搭載了一顆 ARM R4F 處理器和一顆硬件急速器，以幫助雷達完成必要的數據處理。
德州儀器雷達和分析處理器部門主管 Sameer Wasson 則著重介紹了自家雷達芯片的多功能性。
眼下，德儀已經將低功耗高精度雷達系統塞進了極小的外殼中。它們的前置遠程雷達能“探測到 300 km/h 以內的摩托車、汽車和其它動態物體，角度準確度還不到 1 度”，其近程雷達也不弱，“80 米之內的動態物體都能精準的探測到”。Wasson 解釋。
德儀的高集成度單芯片雷達傳感器
Magney 指出，“雷達正變得越來越好，特別是在識別物體方面。此外，雷達也能像激光雷達一樣做出點云圖，只是精度稍差而已。眼下，馬格納、恩智浦和德儀就正在開發能勝任各種探測任務的新型雷達。“
新一代雷達的目標是在分辨率上接近激光雷達，甚至直接替代激光雷達。兩款傳感器的生存大戰已經正式開打。
通過對市場的分析，恩智浦認識到，不斷崛起的自動駕駛正在改變市場對車用雷達的需求。制造商們希望通過雷達解決前視視角和 360 度環視視角的探測。不過，歸根結底它們要的還是射頻性能強大，功耗和體積卻能多小就多小的產品。
恩智浦汽車業務部 CTO Lars Reger 指出，從長遠來看，市場上的雷達產品會逐漸向高清圖像雷達過渡。這種產品是高清視覺處理器和圖像雷達的結合體。總有一天它們會徹底讓激光雷達“下崗”。
在本屆 CES 上，我們還見到了聯發科展出了首款基于 CMOS 的雷達。該公司汽車業務副主席 JC Hsu 就表示：“我們的毫米波雷達運行頻段為 76-81 GHz，它能探測到 10-15 米內的障礙物。此類產品是廠商和消費者的福利，因為你再也不用看到車輛上鉆的一個個孔了（裝倒車雷達）。”
如果雷達真能達到以上性能指標，恐怕激光雷達真得半路夭折。不過還好，激光雷達技術近些年來也在飛速發展。
Magney 強調稱，“我們見到了不少聰明的激光雷達創新，它們在圖像分辨率和精確度上都相當出色。”TetraVue 和 AEye 等公司都是激光雷達 創新的佼佼者。”
TetraVue 是飛行時間（ToF）技術的行家。作為 4D 激光雷達視頻攝像頭的開發商，它能準確的捕捉廣視場和各種距離下的動作和深度。
另一家公司 Aeye 在 CES 上則推出了 AE100——一款基于該公司 iDAR 技術且有價格優勢的固態激光雷達系統。Aeye 將 iDAR 定義為“為模擬視覺皮層而生的機器感知傳感器。“這套系統捕捉到一個場景后，會將關鍵物體的清晰度拉高，從而通過只能數據采集實現快速動態感知，并增強路徑規劃能力。”Aeye 解釋。
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