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盘点自动驾驶车载计算平台有哪些?每种平台有哪些技术特点?

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摘要:本文盘点当前车载自动驾驶汽车计算平台有哪些?这些平台有哪些技术特点。

1、特斯拉FSD

特斯拉于2019年4月发布 FSD平台( Full Self-Driving Computer)。FSD板卡上有两颗特斯拉自研 SoC芯片,每颗 SoC芯片主要包括 2个负责机器学习计算的神经网络处理单元 NPU 1个负责通用数据处理的 CPU 1个负责图形处理的 GPU等。每颗全自动驾驶芯片提供72TOPS的算力, FSD平台的总算力达到 144TOPS,功耗为 200W。FSD作为特斯拉的 Autopilot HW 3.0的核心部分,已经广泛用于特斯拉的车型。特斯拉表示第二代 FSD即 Autopilot HW 4.0也正在研发,与博通合作设计,芯片采用台积电 7nm工艺代工,2021年上市。

2、英伟达Drive系列

英伟达在GPU和 AI芯片领域占据了市场领先地位。从 2015年开始,英伟达开始进入车载 SoC和车载计算平台领域,为自动驾驶提供基础计算能力。目前已经推出了 4代产品,分别是Drive PX,Drive PX2,Drive AGX Xavier/Pegasus以及 Drive AGX/Orin。

在2015年的国际消费电子展会(简称 CES)上,英伟达推出了首代车载计算平台产品 Drive PX。Drive PX搭载了两颗英伟达 Tegra K1芯片,算力为 2.3TOPS。在 2016年的 CES上,英伟达发布了第二代车载计算平台 Drive PX2,将核心芯片换为 Pascal架构的 Tegra Parker,算力提高到 24TOPS。Drive PX2平台曾经用于特斯拉的 Model S/X/3车型上,直到特斯拉 2019年推出自研计算平台。

2016年9月,英伟达发布了专用于自动驾驶的SoC芯片 Xavier采用新的Volta架构,算力达到 30TOPS,功耗 30W。在 Xavier SoC基础上,英伟达发布了两个级别的车载计算平台产品:Drive AGX Xavier和 Drive AGX Pegasus。Drive AGX Xavier面向 L2/L3级自动驾驶场景,集成了两颗 Xavier SoC,一颗作为冗余备份。这个平台已经量产上车, 2020年国内上市的小鹏 P7电动轿车就搭载了 Drive AGX Xavier平台,在此基础上实现了一系列 L2级别辅助驾驶功能。Drive AGX Pegasus面向 L4/L5自动驾驶场景,集成两颗 Xavier SoC和两颗GPU,算力达到 320TOPS,功耗 500W,目前已经在小马智行、文远知行等无人驾驶初创企业的 RobOTAxi车队上落地。

2019年12月英伟达推出了新一代 SoC芯片Orin, Orin相比Xavier,采用了新的Amphere架构,制程提高到 7nm,算力 200TOPS,功耗 45W。基于 Orin SoC,英伟达在 2020年 5月发布了第四代车载计算平台 Drive AGX Orin和 Drive AGX RoboTaxi,Drive AGX RoboTaxi适用于 Robotaxi场景,集成两颗Orin SoC和两块 GPU,自备达到2000Tops,功耗800W。Orin和相关平台预计 2022年量产。

3、英特尔 Intel GO

在CES 2017上英特尔发布了 Intel GO,是一个针对自动驾驶汽车的开发平台。收购 Mobileye后以“视觉优先”作为设计理念,包含了两个 Mobileye EyeQ5芯片(一个用来进行视觉处理,另外一个用于融合 /规划)以及一个英特尔的 8核凌动芯片,分为凌动 Atom和至强 Xeon两个版本,采用 FPGA做硬件加速,支持 5G。

4、奥迪 zFAS

早在2017年,奥迪就宣称 2018款奥迪 A8具备了 L3级自动驾驶能力,其中的关键就是名为zFAS的车载计算平台。奥迪与安波福、TTTech一起设计开发了 zFAS平台。zFAS平台采用Mobileye的EyeQ3处理器以识别前方物体、行人和车道。采用英伟达的 Tegra K1处理器以进行图像处理和数据整合。采用 Altera的 Cyclone V处理器以进行自动泊车。采用英飞凌的 Aurix TC297T处理器以进行安全接管。

5、博世DASy

博世开发“DASy”是一款用于辅助与自动驾驶的、可扩展的模块化车载计算机,未来, DASy将成为集中式车辆架构的核心组件。灵活性是DASy的主要优势,可以使用基本软件和客户特定软件的组合来实现各种客户要求 。标准化的数据接口可集成到各种车辆平台中。

在辅助和自动驾驶过程中,来自于车身周围的传感器信号,在传感器的控制单元中进行了预处理,并在 DASy的微控制器中进行了整合。利用这些数据, DASy可以生成车辆周围环境的高精度模型。集成的驾驶功能利用来自周围环境模型的信息,来决定合适的驾驶策略。之后,通过对转向,制动和动力总成系统进行有针对性的干预,即使在高速行驶时,也可以舒适,安全地执行相应的驾驶策略。它专为例如高速公路辅助在内的辅助与部分自动化功能而设计,支持达到最高功能安全ASIL D等级。

未来DASy的多种型号,将会支持适用于高速公路或城市自动驾驶出租车上的高度自动驾驶功能。DASy的硬件包含一个硬件安全模块。加上更先进的安全措施, DASy可以满足严格的安全和保障标准。

6、大陆ADC

ADC是大陆汽车推出的自动驾驶解决方案。该平台域控制器可提供多种传感器的连接支持,包括毫米波雷达,摄像头,激光雷达等。为满足整车企业不同的自动驾驶要求, ADC平台提供了不同的配置,对于基本要求的配置,采用以瑞萨为基础的硬件架构,对于高配置,采用以英伟达为基础的硬件架构。该平台可支持不同工况下的L2到L5级别的自动驾驶。

7、采埃孚proAI

2019上海车展上,采埃孚就展示了高性能控制器ProAIRoboThink。ProAIRoboThink是采埃孚 ProAI系列的第四代产品。ProAI系列的第四代产品自带图像处理器,拥有逾150TOPS的计算能力 (相当于每秒150万亿次计算 ),可模块化组合最多 4个单元,实现约 600 TOPS的总计算能力,适用于 L4级以上的自动驾驶解决方案。基于该系统的模块化和可扩展的特点, ProAIRoboThink控制器可按照应用场景所需进行配置,适用场景包括 ADAS车辆、自动驾驶车辆、商用车 及工业领域,同时可为摄像头、激光雷达和雷达系统的传感器数据提供整合平台,用户可自行定制软件架构。

8、恩智浦Blue-Box

Blue-Box是 2016年恩智浦推出基于 Linux系统的计算机平台。装备有NXP S32V汽车视觉处理器和 LS2088A内嵌式计算机处理器,同时还搭载了其他为实现不同传感器节点功能的芯片,能够处理从V2X、雷达、视觉系统、激光雷达以及车辆状态获取的信息,对传感器进行模块化管理,将多种传感器回传信息进行融合加工。按照恩智浦的计划, Blue-Box平台提供完整汽车半导体解决方案,将推 动 L4级别自动驾驶的量产上车。

9、伟世通DriveCore

伟世通在2018 CES展上推出了 DriveCore自动驾驶平台,主要由Compute、Runtime和 Studio三部分组成。其中 Compute作为模块化、可扩展的硬件计算平台,运算能力覆盖 500GFLOPS-20TFLOPS(基于现有 SoC而言),不依赖任何中央处理单元,支持英伟达、恩智浦、高通等处理器。

作为一款专门针对自动驾驶研发的、安全可靠的计算平台,DriveCore旨在加速自动驾驶技术的开发和商业化,使汽车制造商能够以开放式协作的 模式快速构建自动驾驶解决方案。2017年底,伟世通在美国移动中心( ACM)测试场道路上首次完成了基于 DriveCore的高速公路驾驶员系统的测试,并计划于 2020年左右将 DriveCore平台安装到汽车上。

10、TTTech RazorMotion

RazorMotion是 TTTech推出的一款高度自动化的驾驶平台,专为高级驾驶辅助系统( ADAS)的应用开发和评估而设计。它结合了高级硬件和 MotionWise软件框架。RazorMotion平台和架构可支持L2-L5级别自动驾驶,且计划达到功能安全 (ASIL-D),在满足自动驾驶高计算性能需求的同时能够符合最高的功能安全的等级;可扩展性,失效可用,当自动驾驶达到 L4级时,即便车辆发生故障或者部件失效,但是车辆仍能够保持一段时间内的安全运行,直到行驶到安全地方或者由人工接管。实时性,在控制层面比如紧急制动等功能方面,具有实时性。

11、赛灵思ACAP

赛灵思在2018年推出全球首款自适应计算加速平台( ACAP)产品Versal系列。ACAP是一种高度集成的多核异构计算平台,可在软硬件两个层面随时进行更改,从而动态地适应数据中心、汽车、5G无线等的广泛应用与工作负载需求。Versal ACAP 的体系架构从构建伊始即可支持软件可编程,拥有高度灵活的、每秒传输速率高达数兆比特的片上网络(NoC),是整合了硬件可编程逻辑单元、软件可编程处理器、以及软件可编程加速引擎的计算平台产品。2019年,赛灵思宣布已开始面向参与公司“早期试用计划”的多家一线客户交付 Versal™ AI Core和 Versal Prime系列器件。

12、德尔福CSLP

德尔福与 Mobileye联合推出自动驾驶解决方案 中央传感定位与规划自动驾驶系统( CSLP)。该系统平台采用德尔福的多域控制器并提供雷达硬件方面的支持,并整合了Mobileye和英特尔的软、硬件技术,其中 Mobileye提供摄像头及相关算法的支持,而英特尔和 Ottomatika主要提供相关软件算法的支持。分别由控制模块、感知模块、自动驾驶规划模块构成,其具有高度集成化的特性。2017年德尔福公开其搭载中央传感定位与规划自动驾驶系统平台 (CSLP平台 )的奥迪SQ5车型。

13、三星Drvline

三星在2018年发布了旗下首款 Drvline自动驾驶平台。该平台是一款模块化的可拓展平台,硬件系统包括了一块基板和一块扩展板。其中基板主要负责车辆的安全网关功能,而扩展板则提供了额外的计算力、专用的 SoC和加速器,同时可以增加平台对更多种类和数量传感器的支持。同时,Drvline构建并拓展了 AUTOSAR自适应平台,能够在任何的 POSIX操作系统上运行。基于硬件和软件的开放性,能够满足各式各样的自动驾驶需求,从 ADAS到 L5均能适用。

Drvline平台在推出后提供给汽车制造商,能够根据不同制造商的个性化需求对平台进 行定制。同时三星还建立了强大的合作伙伴生态系统,比如 TTTech、AImotive、Hella Aglaia、Renovo Auto软件合作伙伴以及 Graphcore、ThinCi、Infineon等车载系统合作伙伴等,共同推动自动驾驶领域的技术攻关。

14、高通Snapdragon Ride

高通在2020年国际消费电子展上发布 Snapdragon Ride平台,包括高通的 SOC,加速器和自动驾驶软件栈。基于不同SoC和加速器的组合, Snapdragon Ride平台可以匹配从 L2辅助驾驶到 L4/L5的 全自动驾驶的场景需求,预计为 L1/L2提供 30TOPS的算力,为 L4/L5提供了在 130W功耗下的 700TOPS算力。散热设计支持被动或风冷,以取代成本较高的水冷。预计 2022年投入商用部署, 2023年量产上车。

15、APTIV SVA

安波福设计的智能车辆架构( SVA)在 2020 年拉斯维加斯的CES上首次亮相,软件的 OTA 更新是一大亮点。SVA 具有高度的灵活性,改变了传统汽车嵌入式软件和硬件的解决方案,硬件和软件相对分离从而可以针对两个系统进行相对独立灵活的升级,车主无需升级昂贵的硬件,通过软件升级即可时常更新汽车功能。

智能汽车架构(SVA)是一种可持续优化的拓扑结构,由智能座舱域(OSP)、自动驾驶域(OSP)、推进和底盘控制器(PCC)、中央车辆控制器(CVC)、车联网服务器五大独立的计算平台构成,大幅简化了智能汽车的电子系统。

其中,智能座舱域和自动驾驶域是两个可互为冗余的OSP(Open Server Platform,开放服务器平台),当车辆发生紧急情况时,如碰撞后用于执行自动驾驶域运算的OSP受损无法工作,此时的智能座舱域OSP就可以用于自动驾驶功能。

而推进和底盘控制器(PCC)用于适配不同的动力系统,如纯电动、混动或者内燃机;中央车辆控制器(CVC)用于车辆安全互联网关和车身主控的功能;车联网服务器则用于边缘计算和车内数据服务,例如数据的收集、脱敏、自动驾驶黑盒等功能。

安波福将上述五大计算平台通过区域控制器(PDC)按照物理区域将车辆传感器和外设等进行电源和信号管理,最后将收集的大量原始传感器数据传输到中央计算机,由中央计算机进行处理并实现自动驾驶命令。

16、华为MDC

针对自动驾驶对计算平台的需求,华为推出MDC(移动数据中心,Mobile Data Center)解决方案。它集成了具有 CPU与 AI计算能力的 SoC芯片,并通过底层的软硬件一体化调优,在时间同步、传感器数据精确处理、多节点实时通信、最小化底噪、低功耗管 理、快速安全启动等方面处于业界领先水平。

平台以可信架构的设计与研发,保障信息安全与功能安全,保障数据安全,消除隐私隐患, MDC平台的操作系统能够内核通过 CC EAL 5+安全认证, MDC平台通过 ISO 26262的功能安全管理认证。

MDC是一套开放的平台,具备组件服务化、接口标准化、开发工具化的特性, MDC平台包括平台硬件、平台软件服务、功能软件平台、配置工具链及端云协同服务。MDC的操作系统兼容主流 POSIX标准接口和主流基础库。MDC Core提供 Classic AUTOSAR与Adaptive AUTOSAR、功能安全、信息 安全及 OTA升级等 API服务,支持主流 AI框架及 1000多个 AI算子,同时提供功能软件框架及规范,定义了基本算法组件间开发接口。MDC提供了 MDC Manifest Configurator、 MDC Development Studio等工具集,支持可视化 &拖拽式操作及自动代码生成。MDC平台的操作系统、平台软件和功能软件中间件,均以外提供标准的开放 API与 SDK开发包,结合工具链,助力相关企业快速开发、调测、运行自动驾驶算法与功能。

MDC支持 L2+~L5自动驾驶算法的平 滑演进,适用于乘用车、商用车与作业车等多种应用场景。目前华为已经拥有进入量产阶段的系列化 MDC产品,包括面向商用车作业车的 MDC300F,算力 64TOPS面向 L2+乘用车场景的 MDC210,算力48TOPS;面向L4乘用车的MDC610,算力超过200TOPS;面向 Robotaxi场景的 MDC810,算力超过 400TOPS。

17、地平线Matrix

地平线在CES 2020推出新一代自动驾驶计算平台 Matrix 2。该平台面向多层次、多场景的未来自动驾驶,搭载地平线征程2二代车规级芯片,具备极致性能与高可靠性,可满足 L2 L4级别自动驾驶视觉感知需求,为自动驾驶客户提供感知层的深度赋能。

迭代后的Matrix 2具备更高性能、低延时、更低功耗等特点,可满足多个国家、不同场景下高级别自动驾驶运营车队以及无人低速小车的感知计算需求。相比上一代, Matrix 2 采用满足 AEC-Q 100 Grade 2的征程 2芯片,具备 16TOPS的等效算力,功耗为 22W,采用被动散热方式,满足 ISO-16750测试等级,板载支持 ASIL D的 MCU。针对不同应用场景的传感器布置方案,提供单路和四路输入的两种选择,满足模块化需求。

在感知层面,Matrix 2支持 23类分割,以及 2D/3D检测与分类,可支持包括摄像头、激光雷达在内的多传感器感知和融合。在 Matrix 2上实现的感知算法还能够应对复杂环境,其单目前视解决方案支持在特殊场景或极端天气的情况下输出稳定的感知结果,可在低于 100毫秒的延迟下有效感知车辆、行人、车道线、交通标识、红绿灯等多种目标,并专门针对中国道路和场景进行优化。

该平台目前已形成基于自主研发的车载AI芯片、参考算 法和工具链的智能驾驶和智能人机交互解决方案矩阵,依托地平线 “天工开物”开发工具链,开发者和研究人员可以基于 Matrix平台部署神经网络模型,实现开发、验证、优化和部署,可赋能 OEM/Tier1,全面满足视觉感知辅助驾驶、高级别自动驾驶、众包高精地图定位、智能人机交互等智能驾驶场景的需求。此外,地平线将基于下一代高等级自动驾驶芯片征程 5打造中央计算平台, AI算力可达 512TOPS,功耗约 100W,包含芯片级功能安全。

地平线Matrix 自动驾驶计算平台已经与众多自动驾驶探索者达成合作:

1)在 Robotaxi 领域,地平线与多家顶级自动驾驶运营公司达成合作, Matrix 被应用于近千辆的测试车队并开已开展商业运营服务;

2)整车厂领域,地平线与奥迪长期在高级别自动驾驶技术研发及产品化等方面展开合作,助力奥迪在无锡获得了 L4 路测牌照,并赋能奥迪中国首次在国内实际高速公路场景进行乘用车编队 L4 自动驾驶及车路协同演示;

3)在自动驾驶初创领域,地平线助力领骏突破感知瓶颈。

18、百度ACU

百度自主研发的车载计算平台是基于CPU、 GPU以及 FPGA构建的多核异构计算架构,搭载包括激光雷达、高清摄像头、 毫米波雷达,高精定位导航系统以及超声波雷达等多 传感器系统 ,支持复杂的实时路径规划和控制的算法。其中 CPU选取了多核架构以满足低延时的复杂逻辑控制计算需求;兼容多块 GPU的设计可提供高达300TOPS以上的深度学习算力,外加支持多块可配置的 FPGA芯片的设计使得整套系统具有强可扩展性。同时,整套系统具有在线升级(OTA)功能,通过安全网关实现安全可靠的 V2X数据通讯,远程车辆管理和控制,以及数据流水线等云服务。为了提高系统可靠性和安全性,整套系统除了采用了更多的车规级零部件以外,还针对特定的关键功能采用了符合 ISO 26262标准的零部件,进行了系统级功能安全设计。

百度于2017年 4月发布Apollo自动驾驶开源平台,目前已经有超过190家包括车企、Tier1、政府、服务运营商,软硬件供应商等的生态合作伙伴,是目前国际上基于自动驾驶最大的产业生态系统之一。自技术开源以来,搭载百度 Apollo车载计算平台的车型遍布乘用车、商用车以及专用车市场,覆盖包括城市道路和固定园区在内的多种L4级别应用场景。搭载百度 Apollo车载计算平台的RoboTaxi的 已经在国内多个城市开始运营 。

19、宏景智驾ADCU

ADCU是宏景智驾自主研发的车规量产级 L3/L4车载计算平台。在技术路线上,采用以 Intel面向 L3等级的车规芯片 Denverton为核心、辅以大规模 FPGA/GPU并行计算能力而构建的多核异构计算平台架构,计算能力强、平台性好、升级性强,能够满足高速公路自动驾驶( HWP)、自主泊车 AVP)、卡车编队 Platoon)、高精度地图HD MAP)、驾驶员监控 DMS)等多种 L3功能。x86 CPU作为核心计算芯片,可以满足 L3/L4激光雷达点云、大量目标多传感器融合和复杂路径规划等算力密集程序算法的执行。图像处理 等深度学习任务由大规模 GPU或 FPGA完成。在功能安全设计上,本身核心 CPU所采用的Denverton处理器,就可以实现 ASIL C 随机硬件功能安全,同时在计算平台内部集成了 ASIL-D级别 MCU,以实现 ASIL-D的最高安全等级。MCU在运行硬实时控制任务的同时还运行故障诊断算法软件,对 Denverton CPU、 GPU、 FPGA、网关、电源、输入输出电路、外围传感器等进行监控。在自动驾驶系统或 ADCU故障发生时,MCU负责执行降级处理、降速行驶或紧急停车等操作。

宏景智驾的ADCU高度优化其软硬件系统 ,整机的最高功耗不超过100瓦。在整车布置优化后可以采用无风扇被动散热,进一步提高可靠性。其高效低能耗设计使其具备非常广泛的适配性,可以用于传统动力、混合动力、纯电新能源等各种车型。

20、东软睿驰大算力自动驾驶中央计算平台

东软睿驰大算力自动驾驶中央计算平台基于开放的SOA架构和东软睿驰汽车基础软件平台产品——NeuSAR进行研发,面向L3及以上级别的自动驾驶全场景;产品支持ISO 26262 ASIL-D级别功能安全,满足ISO 21434信息安全标准要求;产品支持多类异构传感器接入,包括激光雷达、4D毫米波雷达、超高清广角摄像头等;搭载该产品的自动驾驶系统可满足城市道路、城际道路、高速公路环境下领航自动驾驶的需求,同时,能够实现复杂场景下的远程泊车、代客泊车功能。

21、芯驰科技UniDrive

2021年7月9日,芯驰科技发布了基于V9系列芯片开发的全开放自动驾驶平台-UniDrive。该平台是一个模块化全开放的软硬件及生态平台,提供算力支持、硬件及传感器参考、可供评估的传感器及实车组合套件、系统框架、参考算法、工具链等底层支撑。合作伙伴和主机厂可在平台上发挥自身优势自由开发、适配和组合自动驾驶的完整系统,快速导入基于芯驰芯片的全系统设计,敏捷化验证迭代,芯驰UniDrive以“生而开放”的心态和战略目标助力产业链各环节实现其最大自主程度的自动驾驶技术和服务落地。

22、黑芝麻

黑芝麻于研发计算平台SoC,可以支持包括 CNN、 RNN在内的各种神经网络。其核心技术包括图像 /视频处理、光学处理、感知理解算法、深度神经网络和融合感知系统,相当于提供一个从传感器端到应用端的全栈式感知解决方案。具体来说,这套解决方案所做的是针对车辆、行人、车道线、交通标识、信号灯等信息,通过传感器感知信号,利用 控光技术把光场进行处理,使得摄像头能在各种特殊工况条件下成像,再通过毫米波雷达、超声波雷达、 GPS、 IMU与摄像头融合,把这些信号传入到感知系统,再通过优化的 SoC计算平台,把感知结果传给自动驾驶企业去做决策和控制。从计算能力的角度来说,黑芝麻在计算架构和存储架构方面做了大量优化,其计算平台的神经网络计算能力可以达到 Mobileye EyeQ5的两倍以上,其神经网络计算的利用率能超过 85%。

黑芝麻致力于开发全球领先的人工智能车载计算平台,提供高性能、安全、可靠的车规级自动驾驶芯片,结合全天候全场景的传感器融合感知算法,配套的底层实时操作系统、完整的工具链以及软件集成开发环境,为用户开发出可量产的 L3及以上级自动驾驶控制器提供技术支持。

23、德赛西威IPU03

2020年4月27日,小鹏汽车打造的智能轿跑 P7正式发布上市,这也意味着德赛西威全球首款基于英伟达 Xavier自动驾驶域控制器产品 IPU03正式量产。

IPU03作为整车实现 L3级自动驾驶的域控制器,能够支持高低速场景下的自动驾驶功能,通过不同传感器配置可以实现高速场景下的上下匝道、自主变道,城市道路的塞车自动跟车,低速场景下的自动泊车( APA)以及代客泊车 AVP)等功能,用同一个控制器配合不同传感器配置来实现各种场景的智能化驾驶辅助或有条件自动驾驶功能。

作为整车实现自动驾驶功能的中央处理单元,IPU03满足车规要求,SoC操作系统采用 QNX Safety OS MCU采用包含安全组件的AUTOSAR操作系统, 硬件设计考虑了备份冗余设计,整体满足ISO26262功能安全 ASIL D要求;同时, IPU03 算力高达 30TOPS可实时处理来自车辆雷达、摄像头、激光雷达和超声波系统的海量数据,运行感知、定位、规划和控制等算法;IPU03支持丰富的外接设备,连接12路摄像头、 12路CAN汽车总线、 2路LVDS、 8路千兆及1路万兆车载以太网等。

华夏EV网综合整理编辑

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