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「自动驾驶」不是一个新话题，但每次出现都饱受争议，很长一段时间以来，围绕自动驾驶的技术、汽车行业乃至社会伦理的声音从来没有断过，而这正是恩智浦资深副总裁兼首席技术官Lars Reger每天要解决的实际问题。
图：恩智浦资深副总裁兼首席技术官Lars Reger Lars Reger 是一位不折不扣的资深工程师，在「微电子领域」积累了数十年的经验，而他把这些经验全部都投入到了汽车产业当中，在他漫长的职业生涯里，先后见证了西门子半导体公司、英飞凌、德国大陆集团的几轮技术创新和产品迭代。2008年Lars加入恩智浦，并于2018年12月开始全面执掌恩智浦的技术工作。长久以来，这位CTO接触的一直都是「汽车电子」「工业 4.0」「物联网」「连接」「V2X」这些冷冰冰的专业词儿。
但Lars Reger看起来却不是一个冷冷的人，采访中最让我印象深刻的不是他的产品描述，而是他如何讲故事。他会用家人的经历来传达对自动驾驶的思考，也会用生活化场景来描述对一项技术的理解，还会在谈到自己的使命时强烈表达“要把一些创新思路复制到汽车行业“，显得专业认真又感染力十足。
>>>造车厂的困惑，技术厂商的契机
“汽车行业正在经历新一轮技术转型。”Lars对此颇有感触。
因为工作的关系，Lars经常与Tier1和OEM打交道，以往他都是带着产品去做介绍，而几年前的某一天，一些顶级车企找到他寻求“如何做整车的搭建和设计”，Lars才意识到，汽车行业正在发生巨变。
这种巨变首先发生在消费者身边。现在越来越多人坐在车里，期待汽车带来的更多体验，它是一辆交通工具，更是轮子上的智能终端，而这种体验需要的是「车联网」。
如果车联网是未来汽车的大势所趋，那么汽车制造商确实应该在拧第一个螺丝的时候就要开始思考如何把「车联网」装进汽车里。
长期追踪V2X动态的Lars自然想要抓住这一机遇。他回忆道，为了解决汽车厂商的这些困惑，过去两三年内，恩智浦开展了大量的相关讨论，考虑的就是如何帮助车企搭建一个智能系统。Lars特别提到恩智浦11月份最新推出的一种新型汽车UWB芯片——“汽车有了这款芯片，智能手机就有机会成为汽车的数字钥匙”。UWB芯片最黑科技之处在于它的定位功能，区别于其他定位技术（如Wi-Fi、蓝牙和GPS），UWB技术能够让汽车、手机和其他智能设备具备空间感知能力，相当于不仅仅给车主、手机、汽车共享了位置，还让手机又get了一项“车钥匙”新技能。UWB芯片一经问世，很快便成为市场的香饽饽，促使了恩智浦、宝马集团、大陆集团以及其他公司在车联网联盟（CCC）和IEEE合作研究UWB部署事项。
UWB芯片看似简单的一个“数字钥匙”的思路，其实是一个非常大的创新。举个例子，比如A想要在周末借用一下B的车，那怎么交钥匙是一个问题，面对面给钥匙似乎有点麻烦，因为两人不一定在同一个地方，但如果能做到像银行交易一样，B通过手机把电子钥匙发送给A，那就省事儿多了，只要设置几天的权限，A在手机上接收“临时钥匙”就可以去提车了，这样一来就颠覆了钥匙管理的做法。UWB应用在汽车上，是一种汽车系统方面的创新，在安全方面也能最大程度防止汽车被盗；UWB应用在手机上，就能实现更强大的连接功能，包括汽车、手机、钥匙、密钥等系统的融合。
说到这里，Lars欣慰之情溢于言表，他说这就是工作带给他最有成就感的地方——“比较酷的一点是，我们可以把其他行业的一些创新思路复制到汽车行业，也可以把汽车行业的用例推广到其他市场。”
>>>外界对自动驾驶有误解
当被问到“自动驾驶芯片”的问题时，Lars坦言业界普遍有一个误解——认为自动驾驶就是“轮子上的智脑”，实则不然。
理想中的自动驾驶系统是什么样的？首先，它要能感知，也就是传感；其次要能思考，随时把智能驾驶的建议提供给汽车；第三，如果智脑太小而没有办法应付的话，要有能力连接到云上，得到相应的意见；最后，执行器需要对其他的系统下发指令。如果没有这样的系统，就不会形成自动驾驶的车。
与人类学开车一样，自动驾驶技术的发展，也就是机器学习开车的过程，不但要用到「智脑」，也会用到「车身架构（硬件、基础设施）」。
所谓“智脑”，一些半导体厂商会开始搭建一个自动驾驶技术开发平台，比如英伟达的DriveFI，恩智浦的Bluebox，平台上布满了各种各样的AI芯片，接着就是大量的训练，取得一定成果后再去复制和模拟好驾车员的开车习惯，走上一条“新司机”到“老司机”的蜕变之路。
我们不妨想象一下整个过程，一个懵懂的新司机，从学习交规，到练车，再到考驾照，然后一年内在老司机的监督下开车上路，还会不停摄取其他司机的经验，最后自己变成一个老司机，是否听起来的确是那么回事儿了？然而要实现这些还有很长一段漫漫长路，Lars谈到这里双手交叉：整个过程里，机器需要大量的数据为依托，更重要的是，需要引入「创造力分析」，比如堵车的时候，是绕过前车还是继续等待？比如碰到障碍物的时候，是踩刹车还是避开？这些都需要AI在设计上具体问题具体分析。
总而言之，自动驾驶要做到这些，需要芯片厂商和Tier1/OEM厂商一起合作探索解决方案。
Lars总结经验，“与合作伙伴形成这样一种搭建关系和沟通交流的平台，对我们而言意义重大”。
>>>自动驾驶落地？中国具备更好的社会人文环境
究竟自动驾驶发展到哪个阶段了呢？Lars熟练地介绍道，现阶段L3级自动驾驶技术已经相当成熟，一些国家已经开始推动相关的立法进程，预计未来一两年内普及开来；而L4/L5级自动驾驶技术，则至少还需要5年才能量产落地。
当然，他强调称这里的“L3级自动驾驶”更多的是指“适用于高速公路的自动驾驶技术”，因为高速公路场景相对简单，车流是通畅的，没有行人，也没有奇怪的路障。按照他的描述，当人类司机将车辆开上高速后，按下一个按钮，即可开启高速公路自动驾驶，可以解放双手双脚，待即将抵达出口时，车辆会提醒人类驾驶员进行接管，并将车辆开下高速。
“我的父亲今年80岁了，他开车10公里没什么问题，但是开500公里对他来说就比较吃力了，这时候L3级高速公路辅助功能就很有帮助。”Lars举例之后总结道，L3对于家庭用户比较有吸引力。
而至于L4/L5级自动驾驶技术，情况相对复杂，首先城市里交通状况不稳定，其次技术（传感器、电路系统和芯片）也存在挑战，另外社会监管环境也是个问题。
Lars由此判断，L4/L5级完全自动驾驶汽车将率先在中国落地，意想不到的是，他的这一判断并不是根据技术或者法律，而是社会人文环境。
“例如我们在法国进行的路测，就发现很多熊孩子熊大人故意跑到自动驾驶车前面挡路，这时候车辆就不知道该怎么办了，测试也没办法继续了。”Lars分析道，“相比于欧洲各地，中国拥有严格的社会监督环境，这种行为在中国可能会受到严厉的处罚。”
据Lars说，L4/L5级系统更适应出租车公司这类群体，当然，这需要它的可靠性完全达标才会被人接受，而实现这一切至少需要5年以上。
>>>是半导体供应商，也是毫米波雷达芯片供应商
正所谓事物的发展总是前进性与曲折性兼具，自动驾驶技术也一样，它的发展中经常伴随着这样那样的问题。
据Lars描述，自动驾驶推进更关键的一个难点在于「传感器」，这也是此前一些自动驾驶车祸的根源，传感器太弱，对路上的“对象”产生了误判。
因此自动驾驶车至少要配备三个类型的传感器：第一类是驾驶员坐在车里，身体能感知的一些势能、动能（如转向和压力）；第二类是驾驶员能看到的视线范围（它涉及激光雷达、雷达、摄像头）；第三类是人类目前不具备的功能，就是在视线以外感知车与车之间的通讯。
Lars接着分析道，随着成像毫米波雷达的日渐成熟，5-8年后，摄像头+成像毫米波雷达+V2X的感知方面，将有可能取代激光雷达。这是因为，激光雷达不仅贵，且存在一个致命缺点，即在日光下能看得清楚，但碰到雨天、雪天、雾天就看不清楚了；而好的摄像头足以取代人眼视力，雷达一方面能够做到在恶劣天气环境下的视觉比人眼更好，另一方面与激光雷达运行在同一个光学传感范围内，替代不成问题。
对于此，业内也有一些人持有类似观点，最典型的就是埃隆·马斯克，他也曾提出“要避免使用激光雷达系统”，通过不同的波长雷达、摄像头、车与车之间的通信就能很好的结合。
通过Lars的讲述，我们最终了解到，恩智浦不仅是全球最大的车载半导体供应商，还是全球最重要的车载毫米波雷达收发芯片/处理芯片供应商之一。
2015年，恩智浦与飞思卡尔合并之后就着手投入自动驾驶领域，计划收购Marvell的蓝牙和WiFi业务，还自主研发了包括UWB在内的多种技术……“这些技术储备，让恩智浦成为业界唯一一家能够为汽车行业实现电动化、互联以及安全自动驾驶提供相应半导体技术和系统级解决方案支持的企业，且我们能实现90%以上芯片的自研发和自生产。”
传感器方面，恩智浦实现了雷达等技术上车，进而让汽车拥有了ACC自适应巡航（L1级自动驾驶）、ICA集成式智能巡航（L2级自动驾驶）等ADAS功能，再与传感器收集的数据一起，进入到汽车的大脑里。比如大众高尔夫8代最新的量产车，就能够实现上述第三类别的传感。
说到这里，采访已经接近尾声，Lars说还要赶往下一个行程——技术发展需要创新应用，CTO一定要跟上。
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来源: 科技行者
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