解决硬件“老、大、难”问题，本土创业公司让自动驾驶“硬”起来 …

首先，自动驾驶最基本的硬件组成，就是一部车，并且是具备线控功能的车。其次，自动驾驶硬件系统必要的组成部分是相关的传感器。最后，自动驾驶的计算单元是自驾系统的大脑和中枢。

值得注意的是，其中整个系统级的充分验证，将是自动驾驶落地的难点。

在当前自动驾驶行业中，对于认证和验证的环节还没有统一标准或方法，多数公司都只是在摸索中。

宏景智驾认为，在感知、决策和执行端需要高可靠性，例如这些可靠性累积起来要变成可量化的数字。

蔡文利举例道，很长的测试里程允许出现一次事故，才能视为比人类驾驶做的更好，自动驾驶要满足这样一个要求才能得到人们的信任。把验证的概念，从单纯验证阶段，提前到设计阶段，同时在仿真端介入，进行大量仿真，包括实地路测和基于场景的路测。

“仿真测试环节已经融合在宏景自动驾驶系统开发及验证的V模型开发流程之中”，蔡文利表示，以路径规划算法为例，首先团队会根据系统的应用需求定义Use Case，然后开展路径规划算法的开发工作。当算法功能基本实现，功能调试和迭代工作就在公司内部开发的联合仿真平台上进行。只有当算法在仿真平台上测试完所有Test Case之后，团队才会释放这一算法并集成到整个软件之中，然后启动后续的实际道路测试。另一方面，在经过仿真测试后还可以提取出与系统更加相关更加关键的场景，然后进入受控场地和实际道路测试阶段。“

自动驾驶需要怎样的计算平台/p>

通过以前的项目经验，蔡文利总结认为：能否提供同时满足经济性和性能要求的计算平台，这才是自动驾驶能否从样车转向量产车的关键因素之一。

目前主流的自动驾驶芯片解决方案主要包括GPU、FPGA、DSP和ASIC四种。其中，凭借强大的计算能力以及对深度学习应用的有力支持，GPU正逐渐成为自动驾驶技术开发的主流平台解决方案，而以GPU起家的英伟达，在人工智能技术发展方兴未艾之时，就已经先于其他竞争者掌握了先机。目前特斯拉Autopilot所使用的AI处理单元是正是定制版本的英伟达Drive PX 2。

2017年11月，马斯克带领的Autopilot硬件工程团队正在开发专门的ASIC人工智能芯片。究其背后的原因，人工智能专用芯片一方面在能耗和成本上能够得到大幅缩减，另一方面配套软件和算法开发的硬件产品，势必会在效率上有质的提升。但ASIC芯片路线对算法的成熟度要求高，不如通用型芯片GPU或FPGA灵活，可以随时更换、升级更好的算法。

宏景智驾是自研ECU的代表，不过谈到自动驾驶，不管是通用芯片还是专用芯片，总归都是要过了车规才能进入到量产阶段。在蔡文利看来，这只是“时间和成本的问题”。

不过蔡文利认为，“等待的时间不会很久。从汽车的角度来讲，车内对AI的需求很快将会真正爆发。未来因为ECU计算能力的增强，以及与车辆的完美配合，将会引起行业使用量的暴涨”。

宏景智驾的优势在于能够将算法、架构设计及芯片的实现有效整合，这种能力是获得市场认可实现长效增长的关键。

宏景智驾的自动驾驶计算平台产品是针对高等级辅助驾驶系统和自动驾驶应用场景（SAE L3和L4）开发，完全按照汽车产品开发流程，正向开发的一款满足L3/L4自动驾驶应用的一款产品；产品开发将分为工程样件和量产阶段的开发，目前处于工程样件开发阶段。

第一代计算平台的主处理器采用了专为自动驾驶打造的车规级高性能CPU芯片；控制和功能安全芯片则用了汽车电子业内的一款成熟的产品；并行计算方面，在工程样件阶段有FPGA和GPU两种解决方案。车规硬件、故障诊断、功能安全都是自动驾驶真正进入量产的必要条件。

据蔡文利透露，第一代计算平台工程样件已经设计完成，在制作阶段，预计在3月将投入内部测试使用，同时今年内也会完成主要软件模块的研发，2019年内宏景和车厂客户合作开发的自驾车队就会搭载这款计算平台，进行上路运行测试。

商业化落地的过程是一步一步的系统工程，尤其是对于自动驾驶计算平台这样的高复杂度、高安全性、高可靠性的核心汽车电子系统。宏景正在一步步落实自己的工程计划，按照汽车产品工程A样（功能原型机）、B样（设计验证DV）、C样（产线验证PV）、SOP（量产）的节奏进行高度专业化的研发和量产准备。同时软件的成熟，包括功能安全和故障诊断的研发和仿真、路试的大量测试，都是量产落地的必经环节。

落地产业化路径

对于自动驾驶技术的落地，业界通常认为，高阶自动驾驶技术能在某些限定性场景下更早实现商业化应用。封闭高速公路、港口、矿山等，这些具有“电子围栏”特性的场景很可能是最先实现产业化落地的应用。

目前，宏景与多家车企、物流公司、生态系统合作伙伴合作密切，重点推进自动驾驶技术在自动化货运物流和高速公路乘用车等领域的落地。

除了要做到业务需求、成本、技术的平衡之外，在产业化的路径上，蔡文利认为，最需要注意的事情是，对自动驾驶技术要做匹配性的开发。而不是试图使用一项技术、一种方案去适、匹配所有的主机厂。