探索自动驾驶的核心关键技术成长之路

“自动驾驶的核心关键技术主要有三个方面：芯片、操作系统和传感器。”飞步科技CEO何晓飞如是说，芯片是上层建筑的基础，操作系统调度所有任务，传感器是神经末梢。三个方面目前都处在早期阶段，距离成熟还有非常长的路要走。

何晓飞是前滴滴出行高级副总裁、滴滴研究院创始院长，在此期间负责大数据、无人驾驶项目及滴滴出行平台的核心交易引擎。更早之前，何还曾是雅虎美国研究院的研究科学家。

后来，何晓飞创办了飞步科技。公司成立于2017年8月，主要致力于无人驾驶货运，技术方面采取从软件到硬件的全闭环开发策略。因业有所长，开发了针对无人驾驶的芯片。

ASIC自动驾驶专用芯片

今年9月，飞步科技完成了基于自创MPV架构的28nm ASIC 专用车载芯片的流片，达到了ASIL-B级标准，算力可达4Tops/5W，工作频率1GHz。这款芯片可以支持视觉、激光雷达、毫米波雷达传感器数据的处理，完全支持L3/L4的实时数据处理需求，代号凤凰-100。

何晓飞表示，这是第一代芯片，2019年还会推出一款融合芯片，基本上可以取代目前所有GPU这一块的处理部分，到2020年还会推出一款决策芯片，类似于车的大脑，未来会取代整个GPU以及目前所用的自动驾驶计算平台。

芯片是国内产业链共同的殇，自动驾驶芯片也不例外。伴随着自动驾驶的热潮，国内涌现出了数家自动驾驶芯片公司，但囿于汽车行业的特殊性，零星的传统自主汽车芯片厂商尚难找到突破口，初创公司又如何破局？

何晓飞认为，芯片是根本，针对自动驾驶的专用芯片，未来一定是大势所趋。

传统芯片巨头擅长的是通用芯片，在专业细分领域并不一定占优势；其次，芯片行业是一个非常依赖经验的领域，飞步科技的团队有着非常丰富的芯片行业经验。

芯片团队由联合创始人曹宇负责。他是UC伯克利电子工程博士和亚利桑那州电子工程系教授，是大规模集成电路领域的世界级专家、国际电气电子工程师学会会士（IEEE Fellow），研究成果已经成功应用在英特尔、高通、IBM等设计技术中。

芯片架构负责人Hang Nguyen，前英特尔首席架构师，芯片架构国际级顶尖专家，在芯片行业有着35年经验和50多项专利，领导了多种英特尔低功耗移动芯片的架构和微架构设计，开发了英特尔首款采用PCI Express和存储加速集成的嵌入式Xeon系列处理器。

系统芯片集成专家刘浩是前高通的首席工程师、移动系统芯片（SoC）集成主管，领导了全世界第一款4G芯片和多款高端骁龙芯片的研发与流片。

正是有了这些人才的存在，公司才敢于以一家自动驾驶公司的背景来研发芯片。

但芯片行业的特殊性在于，研发成功并不代表芯片的成功。研发芯片投入巨大，需要依靠大规模销售才能回本，这也是一直制约国产芯片发展壮大的瓶颈。

对此何晓飞认为，芯片行业的救赎非一日之工，需要经年累月的积累。公司对芯片的定位也是如此，不急于一时。

自动驾驶货车解决方案

飞步科技的主营业务，是提供L2-L4自动驾驶货运卡车的整体解决方案。自动驾驶货运卡车的市场和需求不必多言，业内已经集聚了非常多的玩家。

在何晓飞看来，衡量自动驾驶货运卡车的技术，主要有两个指标：速度和响应时间。车辆的速度越快，震动越激烈，系统的稳定性、可靠性就越要经得起考验。

飞步目前的卡车能够开到90公里每小时，约25米/秒，人的反应时间大概是在0.7秒，也就是说对于人而言，安全距离是18米。

这就要求高速下车辆对于前方障碍物的响应足够快，系统只有更快的感知障碍物，才能为决策判断提供更长的时间，最终先人一步做出反馈动作。而因为公司有了最底层芯片的研发能力，就可以最大限度去降低响应时间。

公司的整个技术方案目前可以做到0.05秒，比基于通用芯片的无人驾驶技术缩短10倍，可以把安全距离做到一个非常可好的范围。只要障碍物不是贴到车身，就可以有一个非常快的响应。

成立仅一年有余的飞步科技，未来希望同物流公司、车队合作，推进卡车自动驾驶技术的商业化落地。其方案目前可以为轻卡节省1个司机，重卡节省2个司机。

货运卡车自动驾驶领域，现在已经有非常多的厂商在做，但还未出现短兵相接的竞争局面。自动驾驶公司在成长，而大客户也在尝试性的试用，选择供应商。

由于自动驾驶技术确实可以为卡车客户降低人工成本，带来成本的降低和效率的提升，因此相比于其它领域，货运卡车的自动驾驶可能会更快商业化。

拥有更高技术壁垒的公司，也会在更短的时间内脱颖而出。