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掰开揉碎,算算全球首款量产L3自动驾驶系统上的成本分布

叶方 汽车之心 2021-08-26


作者 / 叶方

编辑 / 王德芙

出品 / 汽车之心(微信 ID:Auto-Bit)


虽然奥迪 A8 已经销往全世界,但它搭载的 Level 3 自动驾驶功能一项都没能激活。


顶着全球首个量产 L3 自动驾驶光环的 A8,这个事实或多或少会让奥迪感到尴尬。



而奥迪研发部门负责人 Hans-Joachim Rothenpieler 最近在接受《Automotive News Europe》采访时表示「奥迪将不会在全球范围内为现款 A8 引入 Traffic Jam Pilot 系统。


此番言论又让奥迪的尴尬升级——这意味着奥迪不会在 A8 这款车型上搭载 L3 级别自动驾驶系统了。


奥迪宣布放弃在 A8 车型引入 L3  级自动驾驶,原因有三:


其一,按车型迭代看,奥迪 A8 已经走完了大部分的生命周期;
其二,从监管角度看,目前还没有适用于 L3 级自动驾驶汽车的法律框架;
另外,全球范围内的 L3 级量产车,不能完成针对这一级别的认证;


虽然结局让人惋惜,但奥迪在 L3 自动驾驶上的探索,还是给整个行业上了宝贵的一课。


只不过,这一课的学费相当昂贵——按照 5 年以上研发周期和上千研发人员投入算,价值超过了 10 亿欧元


这也让我们更加清楚地认识到:摆在自动驾驶行业面前的,是一座不易翻越的高山。


最近,咨询公司 System Plus 对奥迪 A8 进行了拆解。借此机会,我们可以从技术经济的角度一窥:为何实现更高级别的自动驾驶比想象中要难得多。

System Plus A8 的拆解,为以下问题提供了独到的见解:


  • 造出一辆 Level 3 自动驾驶汽车需要什么?

  • A8 的传感器套件中藏着什么「秘密」?

  • Level 3 自动驾驶汽车需要多强悍的算力?

  • 奥迪的中央驾驶辅助控制器 zFAS 背后的大脑是 GPU、SoC、CPU 还是 FPGA?

  • zFAS 到底成本几何?

利润


System Plus 的拆解并不只是简单为了逆向工程或识别硬件配置。System Plus 还针对 A8 进行了「逆向成本计算」,即估计奥迪采购特定组件和制造产品所必须付出的成本。


据 System Plus 的研究显示,zFAS 60% 的成本(约 290 美元)都花在了半导体上。


这个研究结果让人诧异。因为现代车辆上 80%-85% 都是电子产品,但成本普遍都不高。


System Plus CEO Romain Fraux 指出,对汽车厂商来说,最令他们震惊的是一些关键零部件的超高溢价,像英伟达、英特尔这样的芯片公司,居然达到 50% 的利润率。


不得不说,汽车厂商必须重新看待自动驾驶汽车。


System Plus 的成本估算并未包含自动驾驶软件的研发费用,但从 zFAS 上用到了 FPGA 来看,奥迪非常注重保护自己的软件资源。


过去 18 月,一些汽车厂商,比如特斯拉已经开始涉足自主芯片的开发。有了自研芯片,特斯拉就能完成自家产品的软硬件垂直整合。


但是,鉴于芯片设计成本高昂,汽车厂商是否真的愿意全身心涉足这一领域还是未知数。


A8 身上的另一个闪光点还在于,它是市场上首款 Level 3 车型,奥迪为其他汽车厂商趟了雷。



A8 发布时,外界公认其为「自动驾驶技术的突破」。


它搭载的 Traffic Jam Pilot 系统开启后,就能让驾驶员从通勤路上走走停停的烦恼中得到解放。


不过,奥迪的大好计划还是撞上了「脱手」问题(自动驾驶系统出问题时,向驾驶员发出警告,提醒他们重新介入车辆操作),麻痹大意的驾驶员很容易出安全问题,而这种问题现在几乎成了 Level 3 车辆的「原罪」。


A8 背后藏着什么秘密


进入新汽车时代后,汽车厂商最大的挑战不再是如何提升车辆性能,而是要保证 ADAS 系统领先对手。


奥迪 A8 就在这条路上先试了水,作为第一款 Level 3 量产车,它率先用上了激光雷达。


除了激光雷达,A8 的传感器套件中还有摄像头、雷达与超声波传感器。


按照原定计划,这款超豪华轿车能在没有驾驶员介入的情况下游刃有余穿梭在最为拥堵的道路上。


奥迪甚至还强调,驾驶员可以在行驶途中「脱手」(前提是符合当地法律法规),利用路上的时间看看电视,处理处理文件。


虽然车辆能处理绝大多数驾驶任务,但人类驾驶员还是要对车辆安全负责。


Fraux 在梳理了奥迪 A8 用到的创新技术后表示:「奥迪是第一个推出 Level 3 量产车的汽车厂商,A8 上安装的 Traffic Jam Pilot 系统则用到了传感器融合与激光雷达。」


Level 3 自动驾驶与计算平台


自动驾驶技术的强大之处在于,它不但能承担人类驾驶员的工作,还能为乘客带来安全与舒适。


未来,除了进化的车辆,道路也会全面网络与智能化,交通拥堵与环境污染将大大减少,道路安全性进一步提升。


如今,自动驾驶正在成为汽车世界的核心议题,而 A8 上的 Level 3 则被定义为高级别自动驾驶。


有了这套系统,驾驶员就无需持续关注车辆在纵向和横向上的运动,虽然自动驾驶模式下其最高速度仅为 60 公里/小时。


Fraux 表示:「奥迪 A8 搭载了各类传感器及安波福用 4 块芯片整合出的 zFAS 控制器。」



zFAS 算得上是业界首款商用的集中式计算平台。


它要负责处理来自超声波传感器(前置、后置与侧置)、360 度摄像头(前置、后置与侧置)、中程雷达(每个角度)、远程雷达及激光雷达的实时数据。



zFAS 算力够吗?


搭建 zFAS 的四块芯片是来自英伟达 Tegra K1,它能完成交通信号识别、行人探测、碰撞预警、光线探测与道路识别等工作。



Tegra K1 由 8 层 PCB 组成,共集成了 192 颗 Cuda 核心,与英伟达整合在开普勒 GPU 中 SMX 模型的数量相同,并提供 DirectX 11 与 OpenGL 4.4 支持。


鉴于车辆上整合的传感器越来越多,因此选择一颗强大的处理器相当重要。


Mobileye  EyeQ3 芯片就是图像处理神器。


为了满足功耗与性能要求,EyeQ SoC 不仅用上了优化的几何结构,还在 EyeQ5 上引入了 7nm FinFET 制程。


除此之外,每颗 EyeQ 芯片还都搭载了可编程的异步加速器,每个加速器都针对算法进行了专门优化。


有意思的是,虽然处理器已经非常强大,但 Tegra K1 和 EyeQ3 依然没有十足底气承担完整的 Level 3 任务。


除了 Terga K1,zFAS 中还整合了数据预处理的 Altera Cyclone(FPGA),以及负责安全运行监督的英飞凌 Aurix Tricore


英飞凌的 Aurix 架构主要负责动力系统与安全应用的性能优化。TriCore 也是业界首个为了实时嵌入式系统而生的统一单核 32 位微控器-DSP 架构。


奥迪 A8 用到了哪些传感器?


在当下的汽车行业,ADAS 系统正在逐步成为新车型的标配(为了更高的安全评分)



如上图,你能一览奥迪 A8 到底搭载了哪些设备。


比如 Autoliv 的第三代车载夜视摄像头,安波福的前视车道辅助摄像头,法雷奥的 Scala 激光扫描器,博世的 LRR4 77GHz 远程雷达,安波福的 R3TR 76GHz 中程雷达等。


「Tier 1 开发出的雷达传感器正变得越来越高效,安波福、Veoneer,采埃孚,法雷奥,博世和电装等公司都是其中翘楚。」Fraux 解释。


具体来说,Autoliv 的夜视摄像头包含两个模块——摄像头及远程处理单元。


这款红外夜视摄像头的秘诀是 FLIR 的 17µm 像素高清钒氧化物微测辐射仪 ISC0901。


借助基于 FPGA 阵列和定制化算法的复杂光学系统及数值处理系统,这款夜视摄像头提供了一种工程方法。



安波福的车道辅助前置摄像头则安装在后视镜上,可提供 80 米的探测范围和每秒 36 帧的图像。


这个摄像头使用了安森美提供的 120 万像素 CMOS 图像传感器和 8 位 Microchip PIC 微控制器。


zFAS 控制单元则使用 Mobileye EyeQ3 处理芯片来管理图像映射与识别软件。



LRR4 是一种多模雷达,配有 6 个来自博世的固定天线。4 个居中排列的天线可对环境进行高速记录,同时生成了孔径角为 ±6 度的聚焦光束,而且对相邻车道中的交通干扰最小。



在距离较近时,LRR4 的两个外部天线可将视场扩大到 ±20 度,范围则为 5 米,能够快速检测进入或离开车道的车辆(如上图)


安波福的近程雷达传感器由 2 个发射器通道和 4 个接收器通道组成,并在 76-77 GHz 频段内运行,这是汽车雷达应用的标准配置。


PCB 则用到了单片微波集成电路(MMIC)和腔波导技术。



至于射频(RF)印刷电路板(PCB)基板,则使用烃基陶瓷层强化玻璃压板,并且完全不含 PTFE。


激光雷达技术


奥迪 A8 上的一大创新就是率先搭载了法雷奥的激光雷达。


这是一款基于机械系统的激光雷达,辅以旋转镜技术和 905 nm 波长的边缘散射技术。


这款激光雷达射程为 150 米,水平视场角 145°,垂直视场角 3.2°。


电机控制单元则由带有控制驱动器的定子和转子以及用于运动检测的 MPS40S 霍尔传感器组成。


霍尔效应传感器会根据磁场而改变其输出电压。



这是一个长效解决方案,因为没有机械零件会随着时间而磨损。同时,集成的软件包还减少了系统的大小,实现起来复杂性也更低。



激光雷达系统工作靠的是飞行时间(ToF),它可测量出精确的计时事件。


从业界最新技术来看,多光束激光雷达系统能生成车辆周边环境的精准三维图像,随后自动驾驶系统就可利用它选择最合适的驾控方式。



边缘散射激光器则是半导体激光器的原型,且当下仍在广泛使用。它可以在谐振长度上实现高增益。


在这种结构下,激光束会被引导成典型的双异质波导结构。


根据波导的物理特性,有可能会带来高光束质量,但输出功率有限的输出,或造成高输出功率但光束质量低的结果。



如上图所示,激光雷达解决方案中使用的激光器是 3 针 TO 型封装,芯片面积为 0.27 平方毫米。


激光器的功率为 75 W,直径则为 5.6 mm。调节单元使用雪崩光电二极管(APD)来获取穿过两片透镜(一个发射和一个接收)后的激光束。



Fraux 表示:「APD 可能是由 First Sensor 公司在 150 毫米晶圆上制成的,其采用 8 针 FR4 LLC 封装,芯片面积为 5.2 平方毫米。」


所谓的 APD,是一种高速光电二极管,它使用光子倍增来获得低噪声信号。APD 比 PIN 光电二极管具有更高的信噪比,可用于各种应用,例如高精度测距仪和低照度探测。


从电子学角度来看,APD 需要更高的反向电压,同时需要更详细地考虑与温度有关的增益特性。


除了用于激光和运动控制的两个单元之外,控制硬件中还有主板。


在这块主板上:有赛灵思 XA7Z010 SoC、双核 ARM Cortex-A9、32 位意法半导体 SPC56EL60L3 微控制器以及电源管理系统。


电源管理系统则包含 ADI 的同步降压调节器,英飞凌的双通道高端电源开关,ADI 带 LDO 的三路单片式降压 IC 和 Allegro 的三相无传感器风扇驱动器 IC。


FlexRay 协议支持数据通信,而 FlexRay 系统则由几个电子控制单元组成,每个电子控制单元都带有一个控制器,管理一个或两个信道的访问。



这种激光雷达技术可将每卷 10 万单位/年的成本拉低到 150 美元,其中很大一部分还与主单元板和激光相关。


在激光雷达项目中,跨阻放大器是电子布局中最关键的部分。低噪声、高增益和快速恢复特性使这些新器件成为汽车应用的理想选择。


为了获得最佳性能,设计人员必须特别注意接口和集成电路,波长和光学机械对准的问题。


值得一提的是,这些集成电路符合 AEC-Q100 认证,可满足汽车行业最严格的安全要求。


参考资料:


https://www.eetimes.com/under-the-hood-what-audi-a8-has-taught-us/5/


「汽车之心·行家说」预告


5 月 8 日周三晚上 20:00-21:00,全球开放芯片平台开源组织 96Boards 创始人、全球最大自动驾驶开源组织 Autoware Foundation 联合创始人兼执行董事、中国科学院自动化所南京人工智能芯片研究院首席科学家、中国科学院百人计划专家张旸博士将带来主题为《开源软件与硬件,如何驱动自动驾驶走向规模化?》的分享。

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