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本帖最后由 晨枫 于 2021-4-23 06:52 编辑 & h# }3 ~( C; k
3 _) P T) [% s9 c2020年是华为困难的一年。就在华为手机顶住美国市场关门也取得世界第一的时候，美国用无耻的“零美国”封杀迫使华为从手机市场退出。华为壮士断腕，荣耀分出，华为品牌依然在旗下，但前景依然困难。就在人们猜疑华为会从哪里突出重围的时候，华为在自主驾驶方面奇兵突进，近日，搭载华为自主驾驶技术的北汽极狐阿尔法S汽车自主试驾的视频刷爆全网，初步证明了华为自主驾驶的实力。
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' P4 W( t" g" h F* M- ^/ r' i华为的自主驾驶在2016年就开始了9 X+ O' R% H$ Z8 f
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更加基础层面的技术则更早就开始了/ ? a3 z9 X7 V8 Q! N& D: i3 d. t
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: g- I( D) Q( w& t B+ F现在推出的全栈解决方案已经很完整了
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自主驾驶现在很火爆，人人同意这是方向，但特斯拉的自主驾驶时不时出事也不断提醒：自主驾驶还任重道远。! N% N" @) r& ?* X9 ^1 Q1 w- D7 o
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自主驾驶其实并不新颖，只用车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达的自主驾驶很早就开始试验了，也在不同程度上得到应用。不少高端型号的汽车已经有了一定的自主驾驶能力。比如说，上一代奔驰S级就有自动保持车道和跟车能力，还能根据路况自动预设悬挂的硬度，改善舒适和操控。特斯拉车主打开自主驾驶而自己睡觉的炫耀视频更是比比皆是，甚至有路人看到飞驶而过的特斯拉里看不到驾车人而报警，其实驾车人只是把座椅放平了，在睡觉呢，这当然是不可以的。
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7 \) K( z# V+ b9 K9 G6 Q从自控的角度来说，自主驾驶复杂，但本质上并没有太大的特别! Z$ B7 {- T& ~* Q. p$ x" p
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四维图新应该合作的地图供应商，四维是三维加时间的意思？ f8 c' W m9 o3 P
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各种模式和输入古今不需要用户来管理，否则这东西是没法用的. v- x6 Z5 W8 K" @2 q) G
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从自控角度来说，自主驾驶又难又不难。根据车道线自动保持车道不难做到，自动跟车（但不超过本地速度限制）也不难做到，有人、车、障碍物突然出现在车道里而急刹车更是不难做到，难的是再恶劣天气下看不清标志、复杂路况和有效避险的情况，而不是简单的什么时候都是一脚刹车。$ |4 ?* g, Z& s. G* l) c
' @+ B- {: f( i; S/ w6 F; J. M% \有经验的驾车人从来不是简单地根据前车的速度、车道线和行人是否跨入车道来驾驶的，驾驶经验最大的作用就是判断前车、行人的意图，判断环境对路况的影响，合理选择最安全、最快捷的路径。这是再多的摄像头、毫米波或者激光雷达也无法判读的。9 C: W$ M; a5 s5 P5 i% u) L8 X6 C
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另一方面，更多的摄像头、毫米波或者激光雷达依然是重要的。不仅有各个角度、不同距离需要覆盖，还要有必要的冗余度，不能一个装置坏了，或者被污泥糊住，就对一个方向“瞎了”。静止的时候“瞎了”，顶多不让用自主驾驶了；但要是已经在路上了，尤其是正在不能掉链子的要紧关头，任何一个方向“瞎了”都是不可接受的。6 r- F8 A/ ?8 C) F; s
( u7 n' v9 J# G! X7 U5 |: g自主驾驶和任何自控系统一样，都有传感器、控制器、执行机构三大部分组成。摄像头、毫米波或者激光雷达是传感器，转向机构、刹车、发动机油门是执行机构，控制器就是两个部分之间的计算机了。这个基本架构已经几十年没有变过了，但内涵正在发生深刻的改变。1 S5 }, B5 @5 ]
/ H9 W2 f5 x- B5 P4 |4 J任何人入手自主驾驶的时候，都是自己搭建从传感器到控制器到执行机构的整个回路。随着对自主驾驶的认识的深化，新的传感器不断加入，新的执行机构不断加入，新的控制算法和控制模式不断加入，原本简单的回路越来越复杂。
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这不是大问题，问题出在对每一个新的型号，都需要搭建一个大意差不多但具体总是有不一样的新系统。对于汽车公司来说，这样的重复劳动很低效，于是出现了各种总线和软件架构，达到某种模块化和即插即用。但在不同汽车公司之间，还是有很多重复建设。大公司还砸得起这个钱，新入行的中小公司就难了。
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, Q. F0 I" m5 q: g6 ` F6 b于是，面向行业的开放架构成为呼声。问题是，汽车公司主导的开放架构很难“没有私心”，其他公司很难放心加入，真正的开放架构应该是像安卓对手机那样，独立于具体产品公司的。华为在做的正是这个事情。" N$ i2 b4 X' N. L) n, v4 D
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这还将不局限于本车，因为高度智能的自主驾驶需要与环境互动。比如说，与周围车辆互联后，互通动向，并通过一定的协议自主避撞，这是自主驾驶提高到更高层次的关键。环境信息还包括本地交通堵塞情况、天气骤变、修路或者临时警察封路。有的可自主改变驾驶模式，比如突发强阵风、大雨、暴风雪时，自动减速；有的可能就需要提请车内的人类批准，比如前方封路，要求绕行。
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车际通信、路况通信需要5G，华为正好是世界5G权威，从5G终端到系统架构都是。投身合作式自主驾驶顺理成章。
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: i/ E8 [% L5 c7 E传感器、执行机构、控制算法都重要，但都是树木，不是树林。但华为在打造的还不只是树林，而是整个车载信息化、智能化的生态。- ]; `; A- b9 u' X
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" o0 u% I6 ?% w% N: F3 ^2 {* s* ~华为打造的不仅是自主驾驶，而是车载信息化生态
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汽车电子系统最早其实是从车载娱乐系统开始的，从收音机进化到磁带、CD等。发动机的电子控制在80年代开始，90年代后增加了ABS刹车和防滑控制，手机时代又加入了蓝牙。这些系统在一开始是互相分立的，逐渐地，一个一个融入了开放架构。+ ?5 R' v P$ X3 I5 `
) w% c" N" t. C$ C+ N, T同时，汽车信息显示也越来越电子化了。最新的奔驰EQS的全宽LED显示屏用8个CPU和24GB内存驱动，足见一斑。出来仪表台上的显屏，前座的后背上也有独立显屏，不仅供后座乘客娱乐，也可指定导航，比如后排的老板要中途改变目的地（“别问了，我直接给你标定，你就跟着导航开吧”），或者调用刚才的行驶路径（“你把我开到哪里去啦？”）。前后排乘客可在车内上网更是必须的。
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更重要的是，全电汽车的电池只是硬件，能源管理是全电汽车的另一技术关键。有效的电池管理不仅延长行程，也是在网络环境支持下降低“里程焦虑”的重要技术。这也是车载综合信息生态的一部分。1 Z7 y* F: N( E# V1 R
) r! }9 F! i7 u! @! z! a可以预期，更多现在还想象不到的功能都会在未来的汽车上事先，汽车不仅是交通工具，更是移动的数字生活方式节点。华为在做的不仅是自主驾驶系统，更是移动节点，鸿蒙正好用来担当大任。# R9 ?" i% E0 Q0 V& p
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鸿蒙在推出初期，人们的预期只是安卓的替代。华为反复说不是这么回事，鸿蒙有更大的用途，但人们还是将信将疑。现在可以确定，华为所言不虚，但车载也只是鸿蒙版图的一部分。在物联网时代，传统的PC操作系统和手机操作系统都太局限了，鸿蒙要通吃，这是第一步。) d5 I/ P& S! D7 }& S1 w
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回到自主驾驶，华为正式发布的MDC810智能驾驶计算平台是已经量产的最大算力的智能驾驶计算平台，其算力高达400+TOPS，可满足高级别的自动驾驶乘用车及RoboTaxi的应用场景。华为在计算平台、传感器等方面都很强，也推出很多抓眼球的产品，但华为可能是对生态的重要性最有体会的。在美国封锁之前，华为已经投入到鸿蒙的开发，已经在5G的从顶层到底层各个层次发表大量专利，在自主驾驶时代，华为也不满足于产品系列，而是要打造一个生态。3 ~& i$ x$ _- S$ r9 p
7 d" \) I0 G H6 t* G" \% h这也是工业自动化已经走过的道路。在计算机控制开始的60-70年代，计算机公司和工业自动化仪表公司群雄并起，各显神威，但都是自成体系。70年代末霍尼韦尔首开分布式计算机控制系统（简称DCS），以后逐步过渡到开放架构，在这个过程中打造了完整的工业自动化生态。以后艾默生、ABB等也跟进。当然，工业自动化的开放不是全开放，所以现在又有“开放DCS”的设想，成功的话，有可能做到像工业自动化世界里的安卓一样，而且这“工控安卓”（只是借用名称，实际上与安卓没有关系）还不是由哪一个公司把持，是一个开放的行业标准。华为也是“开放DCS”的成员之一。* T( `7 \% m# r/ Z: y2 I2 C" v3 r! F
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但生态好比一把大伞。华为需要首先用自己的硬件软件撑起一个角，把雪球滚起来，华为HI全栈智能汽车解决方案包括1个全新的计算与通信架构和5大智能系统，智能驾驶，智能座舱、智能电动、智能网联和智能车云，以及激光雷达、AR-HUD等全套的智能化部件。其中包括三大计算平台，智能驾驶计算平台、智能座舱计算平台和智能车控计算平台，以及三大操作系统AOS（智能驾驶操作系统）、HOS（智能座舱操作系统）和VOS（智能车控操作系统）。
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新能源汽车和数字基建是中国科技与中国制造由大到强的两大关键产业，华为及其技术生态出于粘结这两大产业的理想位置。车载环境对体积、能耗的要求不像手机那么苛刻，华为当前受到的技术封锁的影响相对降低，而新能源汽车和数字基建的蛋糕远远大于手机和5G通信。华为这是直奔打出山海关、解放全中国了。, f! x2 u1 a m( n1 S( t, {: N" B9 H
Z& r/ h2 n4 m7 j这是良好的开端。后面就需要更多的公司加入，把整个伞撑起来了。安卓也不是谷歌一家撑起来的。3 W W \4 L6 M j5 \% J( a, E
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发表于 2021-4-23 11:34:19
