分析自动驾驶的技术和分析

可能很多粉丝对于Waymo这家公司还比较陌生，于是我们在文章开头先科普走一波。Waymo是谷歌的兄弟公司，同属重组后的伞形公司Alphabet。它是继承老谷歌的自动驾驶汽车研发项目后成立的一家新公司。

然后让我们来说讲解一下今天想说的新闻：Waymo已经在无人驾驶技术领域进行了多年的测试，并且掌握和核心技术，并且已经拥有了一整套的传感器设计。目前，Waymo宣布与英特尔合作，为自动驾驶技术提供芯片机载计算能力，并且将在日后的测试中应用采用了英特尔技术进行传感器数据处理、通用计算和实时连接的克莱斯勒Pacifica混合动力车。

Waymo最新采用英特尔技术的

克莱斯勒Pacifica混合动力车

随着Waymo的自动驾驶技术变得更加智能、更加强大，其高性能软硬件都需要更有力、更高效的计算力。通过与Waymo紧密合作，英特尔能为Waymo车队提供四级和五级自动驾驶所需的先进数据处理技术。

凭借真实路况300万英里的测试，采用英特尔技术的Waymo车队，在美国道路上已积累的自动驾驶汽车里程数据，远超其他自动驾驶车队。与Waymo合作，英特尔将继续在实现自动驾驶、创造安全未来中发挥领袖作用。

当无人驾驶技术正在我们身边快速发展的时候，还有不少人对无人驾驶不太了解，今天我们就好好聊聊无人驾驶。

自动驾驶还是无人驾驶？

大家眼里的无人驾驶从专业的角度来说更应该叫自动驾驶，通俗的理解即为车不受人的控制可以自动前行，不论车上是否有驾驶员乘坐，只要不是受人控制则为无人驾驶车辆。

从机械角度看，车的前行、后退、拐弯等车辆行为操控已经非常成熟，完全可以实现车辆自己行驶。在此之上需要一个“机器”来控制这个行为，对周围情况的判断识别并进行决断让车向前行驶，这就需要一个高性能计算机进行信息采集分析和判断。由于以上行为都依赖于该计算机，计算机又完全仰仗于其内部芯片，因此大部分的控制都将发生在中央控制区域。英特尔芯片基于其强大的计算力优势，成为自动驾驶车辆所用芯片的不二之选。

自动驾驶到底怎么分级？

美国汽车工程师协会所给出的分级是目前通用的分级标准，但现在有五级和六级之分，二者的区别是什么呢？其实就是Level 1至Level 5和Level 0至Level 5的区别。

没有任何自动驾驶能力的车辆归为Level 0，即“无自动”。Level 1指车上有一定的驾驶支援设备，可以解放你的双脚；Level 2指有部分自动化，解放你的双手；Level 3为“有条件自动化”，可做到解放你的双眼； Level 4“高度自动化”，解放你的大脑；Level 5则是“完全自动化”，完全解放司机。后两者最大的区别在于，Level 4适用于天气晴朗和路况良好的情况下，而Level 5则对外部条件没有限制，无论外界情况有多复杂都能顺利完成自动驾驶。

自动驾驶所需芯片在哪里？

在已经面世的自动驾驶车辆中，考虑到原始车辆的设置模型构造，车的整体结构不能轻易变动，车辆的中控台后部恰好有一部分空间，因此目前的自动驾驶车辆芯片都放在车辆的中控台部位。但随着未来自动驾驶技术的发展，可能自动驾驶舱也会随之变化，届时芯片也就未必仍需放在中控台。

自动驾驶包含哪些技术？

自动驾驶车辆对刹车的控制，从技术角度看已经完全不是问题。探测车辆前方障碍物技术也很成熟，例如激光雷达、毫米波雷达以及摄像头等技术都可以进行探测。现在的技术攻克点在于提高计算和处理速度，如何在极短的时间内对于车辆是前行还是停止进行判断。举例来看，如果前方出现的是一堵墙，车辆很容易判断并停下，但如果前方是一股烟或雾，车辆又该如何进行快速判断呢？

实现自动驾驶有3个基本问题需要解决，第一为标准化制定，最直观的就是红绿灯的标准化。在未来，红绿灯将由信号控制，当车辆收到相应的左拐或者前行信息时将接收指令并执行，而不是如同现在靠驾驶员肉眼观察判断。

第二为车辆间的通讯装置，当车辆都安装互联通讯装置后，每辆车在行进的过程中将知晓周围车辆的状态。未来英特尔5G相关车联网技术的应用将有效推进该阶段的实现。

第三点也是最重要的一点：海量数据处理和运算。自动驾驶所带来的上千倍的数据量对于单芯片单功耗的运算能力提出了极高的要求，而这是英特尔的强项也是未来努力的方向。

当然，在路上行驶，人们最关心的问题就是安全。同样，无人驾驶的讨论大家关注的重要问题就是如何保证安全性。打造高安全性、可靠性的无人驾驶车辆到底该做好哪几步？英特尔无人驾驶相关技术为你解密！

实时地图，眼观六路

人类驾驶车辆，通过眼睛对前方路况进行预判，对于无人驾驶汽车来说，根据分层地图收集来的实时高精地图就是“机器驾驶员”的双眼。将采集到的海量数据，实时汇集整理并更新至高精地图中，利用大数据计算和机器学习对例如拐角及前方路况进行预判。

机器读取地图的方式和人类看地图完全不同，机器“看”的是分层地图：通过读取底层识别主干路网、车道线、海拔高度和周围的路灯或路标等；而在读取顶层时，高精地图变身传感器地图，获取实时数据。因为每一辆行驶过程中的无人驾驶汽车会捕捉到大量新数据，传感器地图通过获取影像的方式加以实时计算和分析判断前方路况，然后将修正过的最终数据传回至无人驾驶车辆，保证顺利前行。

当无人驾驶继续发展时，云加端的地图是高阶情形：云端会有动态地图，车端会有短期静态地图。未来无人驾驶车辆行驶中，任何行进中的变化路况都将被抓取收集到云端，在云端进行分析来辅佐修正车端短期的静态地图，车端的传感器和摄像头又将实时捕捉的影像和云端动态地图配合对比。完成以上过程即是高阶无人驾驶的理想阶段了，但这意味着对各种大量数据的采集和分析以及分类和标定。

OTA在手，芯中有数

OTA不是一个简单的软件，而是一个系统，它既能做到将正确且经过认证的数据反馈给无人驾驶车辆也能保证数据的完整性，确保刷新数据不会缺漏，保障系统正常运行。英特尔的 Wind River Helix CarSync* 即实现了远程状态下满足以上标准的更新。WindRiver Helix CarSync*是一个空中升级（OTA）软件、固件和数据管理平台，它从软件的完整性、可靠性，再到整个链路的安全，Wind River Helix CarSync*都能提供不间断的技术支持。目前，WindRiver Helix CarSync*已经拥有一套完整的加解密的方案，并还会不断升级，因为保障安全是无人驾驶领域的首要目标。

让汽车制造商能够以更安心、更经济的方式为互联汽车软件升级是Wind River HelixCarSync* 的核心价值，是保证无人驾驶车辆安全行驶的远程得力助手。

机器学习，胸有成竹

无人驾驶时代，每辆车承载的数据量将是TB级的，玩儿转数据者将独占鳌头，实时交通中机器学习的体现是无人驾驶时代一个关键节点。这意味着并不是简单的将路上发挥的某一路况反馈给无人驾驶车辆即可，二是要将历史数据和当前收集到的整体路网数据结合分析，通过机器学习进行判断。

同时，除了路上的情况，无人驾驶车辆周围的情景也会运用机器学习。其实在车辆上路前，大部分针对模拟周围情境的训练已经相对完善，但道路情况永远是千变万化的，一旦捕捉到车周围出现一个移动速度超过平均值的移动目标，该目标的行为将被传回后端服务器建立为新样本，以保证万无一失，这些工作都要归功于强大的机器学习。