短序公共有一种认知，感觉主动驾驶进入了“下半场”。好像demo或者POC的早期职业仍旧不是人们闭切的，这里所谓“上半场”人人是处置常睹的题目，好比感知、定位

公共有一种认知，感觉主动驾驶进入了“下半场”。好像demo或者POC的早期职业仍旧不是人们闭切的，这里所谓“上半场”人人是处置常睹的题目，好比感知、定位、预测、谋划决议和限制正在样板场景（即高速、街道和泊车场等）的处置算法和推广计划（线控底盘手艺）。

其余，正在“上半场”时候，阴谋平台（AI芯片及其SOC）和传感器手艺的研发经过也初现效果，好比英伟达的Xavier和Orin（睹附录）、HDR摄像头、固态激光雷达和4D毫米波雷达等。

而“下半场”意味着要处置罕睹的“长尾”场景，同时修建数据闭环的延续高效研发框架，也仍旧成为行业的共鸣。正在这个流程中，何如杀青主动驾驶的手艺工程化落地才是症结，蕴涵开荒模范化平和台化、量产周围化和落地贸易化（本钱、车规和OTA）的职业。

底盘编制约占整车本钱的10%，而线控底盘是主动驾驶的症结部件，由于若是不行它的赞成，主动驾驶最终输出的限制信号不必然也许真正取得准确推广。

线控（Drive-by-wire 或 X-by-wire），即用电线（电信号）的局面来代替刻板、液压或气动等局面的衔尾，从而不须要依赖驾驶员的力或扭矩输入。

线控底盘首要蕴涵制动编制、转向编制、驱动编制和悬架编制。其具备呼应速率疾、限制精度高、能量接管强的特质，是杀青主动驾驶不行短少的零部件。

线控底盘手艺的安详性关于主动驾驶来说，是最根柢最中心的因素。一经的纯刻板式限制固然效力低，但牢靠性高；线控手艺固然实用于主动驾驶，但同时也面对电子软件的窒碍所带来的隐患。唯有杀青性能双重乃至众重冗余，才具保障正在窒碍处境下仍可杀青其根本性能。

伴跟着汽车行业“网联化、智能化、共享化和电动化（CASE）”趋向胀动下的智能化生长，促使汽车散布式架构向着纠集式架构转动。E2A是整合汽车各式传感器、处置器、电子电气分拨编制和软硬件的总部署计划（蕴涵数据核心平台和高机能阴谋平台）。

通过E2A，能够将动力总成、驱动新闻以及文娱新闻等，转化为实践电源分拨的物理构造、信号搜集、数据搜集、诊断、容错、功耗约束等电子电气处置计划。

汽车E2A根本划分为三个期间：散布式众MCU组网架构、性能集群式域限制器（Domain Controller）和区域衔尾域限制器（Zone Controller）及主旨平台阴谋机（CPC）。

主动驾驶汽车须要操纵大方传感器，车内线束也正在缓慢伸长。车内须要传输的数据量激增，同时线束不但承载的信号更众，并且数据传输速度哀求更疾。

主动驾驶正在新一代E2A平台下，通过模范化API接口杀青了软硬件的真正解耦，能够越发取得更强算力的赞成，同时数据通讯的带宽也取得加强，资源分拨和职司更动越发天真，其余也利便OTA（over-the-air）。

针对智能汽车电子电气架构，Aptiv提出“大脑”与“神经”连结的计划，蕴涵三个局限：主旨阴谋集群、模范电源和数据主干搜集以及电源数据核心。这个智能汽车架构体贴三大性子：天真性、人命周期内延续更新性和编制架构相对容错性和鲁棒性。

特斯拉Model3的E2A分为域限制架构和电源电源分拨架构。驾驶辅助与文娱编制AICM限制团结到CCM主旨阴谋模块当中，而电源分拨架构则酌量主动驾驶编制所须要的电源冗余哀求。

中央件是根柢软件的一大类，正在操作编制、搜集和数据库之上，运用软件的基层，其感化是为运用软件供给运转与开荒的处境，便于天真、高效地开荒和集成丰富的运用软件。正在差异的手艺之间共享资源并约束阴谋资源和搜集通讯。

其余中央件的定位不是操作编制，而是一套软件框架，固然蕴涵了RTOS、MCAL、任职通讯层等答应和任职。

中央件的中心是“团结模范、疏散杀青、纠集筑设”。其具备如下性能：处置汽车性能的可用性和安详性需求；坚持汽车电子编制必然的冗余；移植差异平台；杀青模范的根本编制性能；通过搜集共享软件性能；集成众个开荒商供给的软件模块；正在产物人命期内更好地举办软件爱护；更充斥诈欺硬件平台处置才干；杀青汽车电子软件的更新和升级等。

面向任职的软件架构SOA（Service-Oriented Architecture） 具有松耦合的编制，即有着中立的接口界说，这意味 着运用轨范的组件和性能没有被强制绑定，运用轨范的差异组件和性能 于布局的闭联并失慎密。运用轨范任职的内部布局和杀青逐步蜕化时， 软件架构并不会受到过大的影响。

“接口模范可拜候”和“拓展性卓绝”的 SOA 使得任职组件的部 署不再依赖于特定的操作编制和编程措辞，必然水平上杀青软硬件的分 离。SOA 软件架构开荒从用户的角度举办性能酌量，以生意为核心，将生意 逻辑举办概括和封装。

新一代中央件平台赞成的主动驾驶软件，通过SOA举办符合颗粒度的性能概括、软件代码插件化（独立的开荒、测试、铺排及揭晓） 、软件性能任职化以及性能之间松耦合。

AI模子压缩和加快是两个差异的话题，压缩要点正在于裁汰搜集参数目，加快主意正在低落阴谋丰富度、晋升并行才干等。

平凡，参数修剪和共享、低秩明白和常识蒸馏手法能够用于具有全联接层和卷积层的深度神经搜集模子；另一方面，操纵迁徙/紧致滤波器的手法仅实用于具有卷积层的模子。低秩明白和基于迁徙/紧致滤波器的手法供给了端到端流水线，可正在CPU / GPU处境中轻松杀青。参数修剪和共享会操纵差异的手法，如矢量量化，二进制编码和零落管束等。总之，杀青压缩和加快须要众个步调来举办。

至于演练格式，能够从预演练格式中提取基于参数修剪/共享低秩明白的模子，或者从新滥觞演练（train from scratch）。迁徙/紧致卷积滤波器和常识蒸馏模子只可从新滥觞演练。这些手法是独立计划的，互相填补。比方，能够一同操纵迁徙搜集层以及参数修剪和共享，也能够将模子量化和二值化与低秩明白近似一同操纵。

常识蒸馏将深度宽度搜集压缩成较浅搜集，此中压缩模子模仿了丰富模子所研习的函数。基于蒸馏手法的首要思念是通过研习取得softmax输出的类散布，将常识从大先生模子转动为小学生模子。一种蒸馏框架通过效力“学生-先生”范式来简化深度搜集的演练，此中学生依据先生输出的软版本受到惩办；该框架将先生搜集（teacher network）集成到一个有好像深度的学生搜集（student network）中，演练学生预测输出和分类标签。

主动驾驶芯片以及SOC（system on chip），主意是杀青高效、低本钱、低功耗的主动驾驶阴谋平台。而工控机杀青的主动驾驶平台，是很难杀青量产周围化和限制本钱的。

一个SOC能够会蕴涵主动驾驶芯片（深度研习模子杀青）、CPU/GPU、DSP芯片、ISP芯片和CV（阴谋机视觉）芯片等。正在芯片根柢上，再有一个赞成深度研习模子杀青的编译器须要开荒来最大效力地提升芯片的诈欺率，避免处置器守候或者数据瓶颈阻塞。

此中算法的适配性（模块和经过明白）、主动驾驶软件的高效运转（蕴涵经过数据通讯、深度研习模子加快、职司更动和资源约束等）及其安详（性能安详/预期性能安详）保险，都是须要许众工程性的坚苦辛勤和需要付出的价值（好比编制冗余）。

AI的最挑拨运用之一，主动驾驶，是一个长尾效应的样板。大方少睹的非常处境（corner case）往往是缺乏汇集的演练数据，如许哀求咱们正在一个闭环中继续地浮现这些有价格的数据，标注后放入演练纠集，同时也放入咱们的测试集或者仿真场景库；正在NN模子取得迭代升级后，会再交付到主动驾驶车进入新的轮回，即数据闭环。

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如图是谷歌waymo的数据闭环平台：数据发现、主动研习、主动标注、主动化模子调试优化、测试校验和铺排揭晓。

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数据闭环须要一个云阴谋/周围阴谋平台和大数据的处置手艺，这个不行够正在单车或单机杀青的。大数据云阴谋生长众年，正在数据批处置/流处置、职业流约束、散布式阴谋、状况监控和数据库存储等方面供给了数据闭环的根柢办法赞成。

模子演练平台，首要是呆板研习（深度研习）而言，开源的最早有Caffe，目前最风行的是Tensorflow和Pytorch（Caffe2并入）。正在云平台铺排深度研习模子演练，普通采用散布式。根据并行格式，散布式演练普通分为数据并行和模子并行两种。当然，也可采用数据并行和模子并行的混淆。

模子并行：差异GPU掌管搜集模子的差异局限。比方，差异搜集层被分拨到差异的GPU，或者统一层差异参数被分拨到差异GPU。

数据并行：差异GPU有模子的众个副本，每个GPU分拨差异的数据，将悉数GPU阴谋结果根据某种格式团结。

模子并行不常用，而数据并行涉及各个GPU之间何如同步模子参数，分为同步更新和异步更新。同步更新等悉数GPU的梯度阴谋实现，再阴谋新权值，同步新值后，再举办下一轮阴谋。异步更新是每个GPU梯度阴谋完无需守候，登时更新权值，然后同步新值举办下一轮阴谋。

散布式演练编制蕴涵两种架构：Parameter Server Architecture（PS，参数任职器）和Ring -AllReduce Architecture（环-全归约）。

主动研习（active learning）的方针是找到有用的手法从无符号数据池当选择要符号的数据，最大限制地提升确实性。主动研习平凡是一个迭代流程，正在每次迭代中研习模子，操纵少许发动式手法从未符号数据池当选择一组数据举办符号。于是，有需要正在每次迭代中为了大子集盘查所需标签，如许纵使对巨细适中的子集，也会形成相干样本。

呆板研习模子往往会正在out-of-distribution（OOD) 数据上衰弱。检测OOD是确定不确定性（Uncertainty）的方法，既能够安详报警，也能够浮现有价格的数据样本。

不确定性有两种泉源：大肆（aleatoric）不确定性和认知（epistemic）不确定性。导致预测不确定性的数据不行减（Irreducible）不确定性，是一种大肆不确定性（也称为数据不确定性）。另一类不确定性是因为常识和数据不符合形成的认知不确定性（也称为常识/模子不确定性）。

最常用的不确定性估摸手法是贝叶斯近似（Bayesian approximation）法和集成研习（ensemble learning）法。

一类 OOD 识别手法基于贝叶斯神经搜集推理，蕴涵基于 dropout 变分推理（variatio

nal inference）法、马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 和蒙特卡罗 dropout法等。另一类OOD识别手法蕴涵 (1) 辅助吃亏或NN 架构篡改等演练手法，以及 (2) 过后统计（post hoc statistics）手法。

数据样本中有偏离平常的无意处境，即所谓的非常处境（corner case）。正在线检测能够用作安详监控和戒备编制，正在corner case处境爆发时举办识别。线下检测可运用于大方收罗的数据，拣选适宜的演练和相干测试数据。

DevOps，方便地来说，即是更好的优化开荒(DEV)、测试(QA)、运维(OPS)的流程，开荒运维一体化，通过高度主动化东西与流程，使得软件修建、测试、揭晓越发躁急、屡次和牢靠。

DevOps 是一个完好面向IT运维的职业流，IT 主动化以及延续集成（CI）/延续铺排（CD）举动根柢，来优化程式开荒、测试、编制运维等悉数闭键。

主干开荒是CI条件，主动化以及代码纠集约束是履行CI的需要要求。DevOps是CI思念的延长，CD/CI是 DevOps 的手艺中心。

MLOps的中心方针是使得AI模子从演练到布署的整条端到端链途也许太平，高效地运转正在出产处境中，知足客户的终端生意需求。

为了到达这个方针，其对AI编制中心手艺也提出了相应的需求。好比布署主动化，对AI框架的前端计划会提出昭彰的需求，若是AI框架的前端计划晦气于导出完好的模子文献，会使得大方的下逛不得不正在布署闭键引入针对各自生意场景需求的”补丁”。

布署主动化的需求，也会催生少许环绕AI中心编制的软件组件，好比模子推理布署优化、模子演练预测结果的可复现性和AI出产的编制可伸缩性。

“场景举动行驶处境与汽车驾驶地步的一种归纳再现，描画了车辆外部行驶处境的道途场所、周边交通、气候(气候和光照)和车辆本身的驾驶职司和状况等新闻，是影响和决断智能驾驶性能与机能身分齐集的一种概括与照射，具有高度的不确定、不行反复、不行预测和不行穷尽等特点”。

场景库装备，根本上基于切实、虚拟以及专家数据等差异的数据源，通过场景发现、场景分类、场景演绎等格式分层修建成一个完好的编制。

德国PEGASUS项目（2016~2019年5月）聚焦于高速公途场景的研讨和理解，基于事变以及自然驾驶数据筑态度景数据库，以场景数据库为根柢对编制举办验证。

该研讨界说了场景（scenario）“性能—逻辑—全部”（functional-logical-concrete）三级分层编制，以及面向观念—开荒—测试—标定 (concept-development-testing-calibration) 的场景库修建流程及智能驾驶测试手法。

PEGASUS通过开荒OpenScenario接面试图筑设可用于模仿仿真、试验场和切实处境中测试和试验高级智能驾驶编制的模范化流程。

该项目分四个阶段：1）场景理解&质地评估，界说一种编制的场景天生手法以及场景文献的的语法布局，阴谋场景的KPI，界说一套基于专家体会的场景坚苦（风险）水平评判手法；2）履行流程，以安详为根柢，计划一套足够天真的、鲁棒性强的实用于主动驾驶性能的计划履行流程；3）测试，输出为一套用于实习室（仿真软件，台架等）以及切实交通场景的手法和东西链；4）结果验证&集成，对前三个阶段的结果举办理解。

PEGASUS筑设三种测试场景方式模范，即OpenCRG、OpenDRIVE和OpenSCENARIO，界说了测试场景的六层模子：道途层、交通根柢办法、前两层的偶然操作（如道途施工现场）、对象、处境和数字新闻。

主动驾驶进入一个工程化落地的岁月，这里提到了少许需要的工程化因素，如线控底盘、电子电气架构、中央件软件平台、模子压缩加快、车载主动驾驶芯片（阴谋平台）、数据闭环、DevOps/MLOps和场景库装备及其测试等。

其余，这里再有没提到的工程题目，好比传感器洗濯、阴谋平台的内存/指令优化和安详冗余计划等等。

2021 年 2 月，小马揭晓最新一代的主动驾驶车辆从一套模范化产线正式下线，开启全天候主动驾驶的公然道途测试，并列入到各地的 Robotaxi 车队中做周围化的运营。

这批车辆从计划、开荒到产线出产、标定和验证，履历极端苛肃的模范化流程。全体流程内中大致涉及 40 众道工序（如摄像头和激光雷达洗濯、震荡和防水等）200众项质检项目，尽能够保障全体编制的一律性。

比起以前的编制，正在硬件太平性方面大致有 30 倍到 50 倍晋升的功效，全体主动驾驶编制的出产效力和前一年比拟大致也许晋升 6 倍。

2021年12月22日，AutoX（安途）对外揭晓AutoX RoboTaxi超等工场的内部视频。该超等工场由Auto X独立计划、投筑。而RoboTaxi则是AutoX与克莱斯勒FCA集成合营打制，具备车规级冗余线控，赞成量产。

AutoX无人车零部件进入栈房后，进步行质地检测，通过检测的零件走上部装线，举办限制集成。

总装线由半主动化滑板传输线和吊装输送线轴呆板人。电控编制与传动编制则是由西门子、欧姆龙、施耐德、飞利浦、三菱、SEW等供给。从车内操作界面能够对编制的整个软硬件模块举办质检。

下线时，车间内主动化众传感器正在转盘、四轮定位等方面举办标定，并正在厂内实现恒温房、喷淋房等车规级检测，正在出厂时即可进入无人驾驶状况。

Xavier被NVIDIA称举动“全国上最壮大的SoC（片上编制）”，有高达 32 TOPS的峰值阴谋才干和 750 Gbps 的高速 I/O 机能。

Xavier SoC基于台积电12nm工艺， CPU采用NVIDIA自研8核ARM64架构（代号Carmel），GPU采用512颗CUDA的Volta，赞成FP32/FP16/INT8，20W功耗下单精度浮点机能1.3TFLOPS，Tensor中心绪能20TOPs，解锁到30W后可达30TOPs。

Xavier 内有六种差异的处置器：Volta TensorCore GPU，八核ARM64 CPU，双NVDLA 深度研习加快器（DLA），图像处置器，视觉处置器和视频处置器。

和Xavier比拟，Orin的算力晋升到亲密7倍，从30TOPS晋升到了200TOPS。CPU局限从ARM Cortex A57到A78。Xavier的功耗大致30W，Orin功耗仅为45W独揽。

Orin众芯片计划版本用两个Orin + 两个7nmA100 GPU，算力到达2000TOPS。Orin 编制级芯片集成NVIDIA 新GPU 架构Ampere、Arm Hercules CPU 内核、新深度研习加快器（DLA）和阴谋机视觉加快器（PVA），每秒运转200万亿次阴谋。

DRIVE AGX系列推出一款新型Orin SoC。其功率仅为5瓦，但机能却可到达10 TOPS。

NVIDIA 修建并盛开 DRIVE Hyperion 平台。该平台筑设高机能阴谋机和传感器架构，知足主动驾驶汽车的安详哀求。DRIVE Hyperion 采用实用于软件界说汽车的冗余 NVIDIA DRIVE Orin 编制级芯片，延续改革和创筑各样基于软件和任职的再造意形式。

新平台采用 12 个盘绕摄像头、12 个超声波模块、9 个通常雷达、3 个内部感知摄像头和 1 个前置激光雷达打制。是有性能安详的架构计划，具备窒碍备份。

不少汽车筑制商、卡车筑制商、一级供应商和无人驾驶出租车任职公司采用了此 DRIVE Hyperion 架构。

AUTOSAR (AUTomotive Open System ARchitecture) 由各大整车厂商和零部件厂商合伙同意软件的模范化接口，由BMW、BOSCH、Continental、DAIMLER、Ford、OPEL、PSA、TOYOTA、VW等合伙同意，俗称AUTOSAR Classic （CP），根本上做为MCU/ECU的模范，包 括带动机限制机和电机限制器。

CP首要包括微限制器层（Microcontroller）、根柢软件层（Basic Software）、中央件层（Runtime Environment，RTE）以及运用层（Application）。根柢软件层再分为任职层（Services Layer）、ECU概括层（ECU Abstraction Layer）、微限制器概括层（Microco

ntroller Abstraction Layer）和丰富驱动（Complex Device Drivers）。

全部讲，任职层首要供给各式庇护编制运转的根柢任职，如监控，诊断，通讯，以及及时操作编制等；ECU概括层首要性能是封装微处置器及其外围摆设；微处置器概括层首要性能是对微限制器举办分装，比方I/O、ADC、SPI等；丰富驱动用于那些不行举办团结封装的丰富硬件，为上层RTE拜候硬件供给赞成。

AUTOSAR Adaptive platform （AP），更众的运用于 ADAS 和主动驾驶等关于阴谋才干和带宽通讯哀求更高的范围中，尽能够从其他范围 (如消费电子产物) 的生长中获益，同时仍旧酌量汽车的特定哀求，如性能安详。

AP平台首要供给高机能阴谋与通信机制，而且供给天真的软件筑设，比方软件长途更新（OTA）等，蕴涵如下首要局限：（1）用户运用，一个运用可认为其他运用供给任职，如许的任职称为非平台任职；（2）赞成用户运用的AUTOSAR Runtime（ARA，Autosar Runtime for Adaptive Application），其由性能集群供给的一系列运用接口构成，此中有两品种型的性能集群，即自合适平台根柢性能和自合适平台任职；（3）硬件视作呆板（Machine），能够通过各样约束轨范相干手艺虚拟化，而且能够杀青一律的平台视图。

AP须要赞成E2A的两个症结特点：异构软件平台的集成和面向任职的通讯。AP组件封装面向任职SOA软件底层的通信细节 (蕴涵SOME/IP答应，IPC等)，同时供给代办(Proxy)-骨架(Skeleton)模子，利便运用开荒职员移用模范任职接口(API)举办开荒。

AP拣选POSIX PSE 51举动OS哀求，避免底层OS过于丰富，上层运用控制操纵少许丰富性能，避免overspec。

汽车测试网-树立于2008年，报道汽车测试手艺与产物、趋向、动态等 闭联邮箱 marketing#auto-testing.net (把#改成@)