自动驾驶车辆和电动汽车为汽车制造业注入活力

近来，除了高度自动驾驶车辆(AV——automated vehicles)，似乎在投资人、企业家和工程师之间没有其他还能引起类似兴趣与热情的话题了。看来，在高科技产业中，几乎每个人——包括机器人科学家、AI专家、芯片设计师和传感器开发者等，都想赶上这一波自动驾驶潮流。

同样重要的是，AV的前景为全球传统汽车制造商注入了活力。

日本电装公司(Denso)高级执行董事加藤幸弘(Yukihiro Kato)在今年国际固态电路会议(ISSCC)的主题演讲中指出：在连接、高效和自动驾驶进步的推动下，汽车行业正在经历一场“百年一遇的转型”。

尽管兴趣浓厚，但电动汽车(EV)的进展并未达到几年前的预测程度。去年，在美国销售的1700万辆轿车和轻型卡车中，纯电动和插电式混合动力汽车的数量仅占1％。与此同时，自动驾驶的承诺是“比人类驾驶更安全”，但其前景在亚利桑那州坦佩市一辆优步(Uber)自动驾驶测试车造成致死意外后，如今正面临着严峻的监管。

图1：由于充电基础设施和对EV电池的担忧，导致进展缓慢。（图像来源：IHS Automotive）。

虽然EV和AV的前景很容易被视为市场炒作，但科技、汽车和半导体行业中很少有人会无动于衷，因为一波AV创新正在他们眼前展开。大数据、深度学习、边缘AI处理以及先进传感器支持的感知技术正发生革命。同样，在EV方面，英飞凌、Wolfspeed和罗姆半导体(Rohm)等公司在宽带隙(WBG)半导体技术的前景中，看到了巨大的经济利益。他们相信通过提高功率密度，将有助于缩小汽车逆变器的尺寸。

当EV遇到AV

EV、AV和联网汽车的开发并非单打独斗。一线OEM通过开发融合自动驾驶和连接功能的电动汽车，正在整合当今最好的技术创新。

EV最重要的优点是使用更少的移动部件。其三个主要部件是电池、逆变器和电机。相比之下，内燃机包含数千个必须维护的小部件。从工程角度看，EV完美匹配AV技术，因为AV需要更多的电智能(electrical brainpower)来管理视觉、传感器融合、地图和路径规划功能，同时处理不断增长的软件。

对于汽车行业而言，电气化标志着从机械驱动汽车到软件驱动汽车的彻底转变。例如，它为设计师打开了大门，让他们可以开发能够提高EV运行效率的应用。

恩智浦半导体在今年年初推出了所谓的“Greenbox”，这是汽车OEM开发新型混合动力和EV应用的平台。

图2：GreenBox支持HEV和电机控制应用的开发。（图像来源：恩智浦半导体）。

恩智浦汽车动力学和安全产品线副总裁兼总经理Ray Cornyn表示，设计人员可以使用Greenbox创建应用，以提高路线规划中的整体能效。例如HEV面对长上坡坡度时，使用AV获得的特定路线知识的软件可以增强HEV在上坡时的电池管理能力。

加快AV进展

促进AV开发的投资和进步的力量来自该领域的新进入者，尤其是像Waymo这样的科技公司。

IHS Markit的汽车信息娱乐和高级驾驶辅助系统(ADAS)研究主管Egil Juliussen说：“Waymo在无人驾驶市场一直是悄悄地迎头赶上，如今已经领先于该领域的其他公司了。”

在去年发布的安全报告中，Waymo解释了其自动驾驶软件、硬件，以及如何测试车辆。Juliussen引用该报告指出，Waymo与其竞争的自动驾驶车的区别在于“从软件角度设计自己的传感器系统”。

经过八年的驾驶软件研究，Waymo已经学会了“比其他人更能掌握汽车周围的环境。”Waymo紧密结合软件的能力模拟的是Apple的方法，Juliussen观察到。这是缺乏自家软件能力的传统汽车制造商难以复制的。

在美国，AV的问题并不在于是否，或甚至何时实现。今年1月份，第一张多米诺骨牌被推倒了，当时亚利桑那州核发了Waymo运输网络公司的牌照。2月初，Waymo确认了在2018年开始向客户收取无人驾驶出租车(robo-taxi)费用的计划。

而在3月份亚利桑那州的优步事故发生后，优步、丰田、沃尔沃和英伟达都宣布暂停在公路上对其车辆进行试驾。但Waymo和GM似乎仍继续在前进。

丰田的e-Palette

在所有汽车OEM中，丰田(最保守的日本汽车公司之一)今年年初在国际消费电子展(CES)上对社会大众为什么需要高度自动驾驶车辆做了最佳诠释。

丰田并未陷入该由谁(机器或人)掌控汽车的长期争议中，而是将其AV愿景驶向了一条不同的发展道路。他们的想法是让“e-Palette”成为一种能让自动驾驶汽车按照使用者需求变身购物与配送、随选餐车和医院接驳车的平台，打造一座名副其实的按需城市。

图3：丰田在2018年国际消费电子展上的e-Palette演示。（照片：EE Times）。

当然，并不是只有丰田汽车的CEO丰田章男(Akio Toyoda)将自己公司的挑战定义为从汽车制造转型为移动服务商。通过与亚马逊、滴滴、优步、必胜客和马自达等行业伙伴合作，丰田至少提出了AV和EV不仅仅是无人驾驶出租车的想法：他们还可以打造一个向其他开发者开放的“移动平台”。

百度因素

在EV和AV的全球化世界中，中国正成为一个重要因素。许多分析师认为，将自己定位为“中国谷歌”的百度可能会改变市场格局。该公司已表现出在中国收获大数据的能力。它对高度自动化车辆的开放式平台Apollo(阿波罗)的承诺巩固了其优势。

基于去年7月发布的原始Apollo平台的成功，百度一直在努力更新应用。 Apollo 2.0将统一Apollo平台的所有四个模块——云服务、软件、参考硬件和车辆平台。百度声称，基于百度Duer操作系统的Apollo，现在可以自动引导车辆在基本的城市环境中行驶，甚至在夜间。

百度已经积累了90多家合作伙伴，包括英伟达、英特尔、恩智浦和瑞萨等计算平台芯片供应商的支持。Apollo平台旨在降低汽车OEM进入的门槛。据报道，当今，中国有200家汽车OEM。Apollo将使他们能够进入AV市场，就像谷歌的安卓(Android)在中国创建了一个庞大的非苹果智能手机供应商社区一样。

“我们拥有大量数据，我们提供开放式开发平台，我们在中国拥有批量生产能力，”百度董事会副主席陆奇(现已离职)在消费电子展上表示。更重要的是，他表示，中国提供了一个“对AV开发和测试友好的政策”，同时，为了阻止一波初出茅庐的中国汽车OEM在AV开发中各自为政，中国政府已经正式为Apollo背书，陆奇说。

百度于3月发布了用于自动驾驶汽车感知的最大开源培训数据集——“Apollo Scape”，旨在推进公司的大数据业务、并促进与西方技术和汽车制造商的合作。 Apollo还加入了Berkeley DeepDrive行业联盟，它包括福特、通用汽车和英伟达等公司，该联盟正在研究用于汽车的计算机视觉和机器学习技术。该联盟将可以访问Apollo Scape数据集。

VSI Labs的创始人兼负责人Phil Magney将这一数据描述为“对开发基于摄像头的AI感知系统的任何公司或实体的巨大利好。”

他解释说，“数据集不仅庞大，且它还非常多样化，包含来自许多复杂环境、天气和交通状况的图像和标签。当然，数据集越大越多样化，就越有能力/有利于训练一个高性能的AI感知系统。”他补充道，“此外，该数据集不仅有标记对象，且还有逐像素(pixel-by-pixel)的语义分割，这意味着每个像素都有一个类标签。这对于培训感知系统更有用，但数据集的创建也更加费力/耗时。”

显然，百度在这个数据集上投入了大量时间和金钱。那么为什么要免费赠送呢？ “我们认为百度正在投入大量资金，让每家公司都能开发自动驾驶，”Magney说。“这是因为百度认为自动驾驶的应用越多，意味着可以从授权百度地图和本地化资产等方式中获得的资金就更多。”

AV处理器之争

在芯片公司之间，最热门的议题是谁将统治AV处理平台。正如英特尔主导PC平台和高通统治移动前端一样，每家芯片公司都看到了新兴AV处理器市场的新机遇。

到目前为止，英特尔(Mobileye)和英伟达是主导的AV平台供应商。英特尔拥有Go自动驾驶平台，包括Mobileye专为视觉打造的EyeQ5，及另一款用于融合和规划(该芯片从雷达和激光雷达获取感官数据)的EyeQ5，英特尔的低功耗Atom SoC用于轨迹验证和发布(issuance)，以及包括I/O和以太网连接的其它硬件。

英伟达正在推动其Drive平台，它结合了深度学习、传感器融合和环绕视觉。Xavier是英伟达为Drive开发的一款SoC。它集成了Volta GPU架构、定制的8核CPU架构和一个新的计算机视觉加速器。

与此同时，瑞萨电子今年初披露，通过推出其下一代R-CAR SoC，它已经“准备好直面AV的批量需求”。虽然这家日本公司要到2019年才能开始出样，但该公司声称，与英特尔/Mobileye即将推出的EyeQ5 SoC相比，自家新款SoC将使“深度学习性能加倍。” 据英特尔称，EyeQ5可以10W功耗提供24万亿次计算(TOPS)。

然而，AV处理器竞赛中的竞争对手并不仅限于现有选手。初创公司一直风起云涌，所有人都声称在深度学习处理器领域取得了突破。

例如，ThinCI于去年在Hot Chips大会上发布了被其称为“下一代计算架构”的高性能处理器——图形流处理器(GSP)的细节。当被问及GSP与GPU和DSP的区别时，ThinCI强调了GSP在直接图处理、片上任务图管理和执行以及任务并行性方面的能力。“我们相信，我们的GSP可以击败任何处理器中的计算引擎，”ThinCI的CEO Dinakar Munagala说。

日本大型一线OEM和ThinCI的主要投资者Denso，去年宣布成立新的子公司，为自动驾驶中的关键部件设计和开发半导体IP核。Denso宣布，新芯片的架构是与ChipCI共同开发的。Denso将其称为数据流处理器(DFP)，并表示它“与CPU或GPU非常不一样”。

电动汽车的未来

毫不夸张地说，世界各地的公共和私人机构都渴望加速WBG技术向商业电力电子应用的发展。许多人认为电动汽车的未来取决于WBG。

为什么？因为诸如碳化硅(SiC)和氮化镓(GaN)等WBG材料可极大提高功率转换效率。

更宽的带隙使WBG材料能够承受比硅高得多的电压和温度。这有望在更高的电压和频率下提供更高的耐用性和可靠性，从而以更低功耗实现更高性能。

在EV中应用WBG技术的优点很明显。提高能源效率可降低电池组成本，缩短充电时间，并延长续航里程。

汽车行业已经包括早期采用基于碳化硅逆变器的EV制造商。“例如，我们强烈怀疑特斯拉在其Model 3型车辆中使用了基于碳化硅的逆变器。包括丰田在内的几家日本公司已经发布若干公告，称在2020年之前在EV上采用碳化硅逆变器，尽管可能只是小批量生产，”YoleDéveloppement的技术和市场分析师Hong Lin表示，“市场已经启动；现在可能开始展现‘曲棍球棒效应’(hockey-stick；指爆发成长)的采用率。”

另一方面，将碳化硅用于EV动力传动系统似乎还有很长的路要走。Yole指出，采用碳化硅的四大障碍包括“成本、可靠性、集成和供应链”。

最大的挑战在于规模经济和碳化硅晶圆价格。为满足汽车的主要要求(成本和可靠性)，“必须使用高质量的6英寸碳化硅晶圆，”Yole的技术和市场分析师Mattin Grao说。 “只有少数供应商，如科锐(CREE)、SiCrystal和II-VI，可提供这样的基板尺寸和质量。这导致了2017年碳化硅晶圆的短缺。”

更重要的是，“与硅器件相比，碳化硅器件总是更贵，汽车制造商需要从系统中获取价值，”Grao指出。汽车制造商需要了解其投资回报率，确定他们是否能够消化碳化硅器件的高价格。

目前的迹象显示，未来存在一些希望，尤其是持续发展中的碳化硅供应链。

例如，英飞凌和科锐最近就提供碳化硅晶圆供应达成了长期协议。Yole认为，英飞凌与科锐结盟、确保6英寸碳化硅晶圆供应至关重要。“获得高质量碳化硅衬底绝对是这个行业的关键，”Grao说。

但Yole提醒说，目前，并非每个汽车OEM都热衷于用碳化硅取代硅。“并非所有的OEM都能够在其展示品中证明碳化硅性能，”Grao说。

在确信除丰田、特斯拉和比亚迪之外，在更多汽车制造商将碳化硅技术纳入其下一代产品线之前，碳化硅市场仍充满变数。