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排座座，分果果，自动驾驶原生架构讲究一个高低错落

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燃擎

2025-01-31 17:10发布于山东汽车领域创作者

AI划重点 · 全文约2152字，阅读需7分钟

1.智能电动汽车领域纷纷推出高等级自动驾驶原生架构，如蔚来ET9和华为尊界S800。

2.安全是自动驾驶性能的最重要衡量指标，高等级自动驾驶需要更高的容错率。

3.为此，高等级自动驾驶车辆需采用中央集中式架构，保证感知到执行的极低延迟。

4.同时，线控技术和激光雷达也是高等级自动驾驶原生架构的关键要素。

5.然而，高等级自动驾驶原生架构的成本较高，如蔚来ET9定价接近80万元。

以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考

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自从化身现代科技的制高点，智能电动汽车领域不断涌现新名词和新概念，让人在应接不暇之余，只能像长安汽车老总朱华荣那样感慨“学不完，真的学不完！”
前段时间，蔚来发布了ET9，华为预发布了尊界S800，均声称采用了高等级自动驾驶原生架构。
小伙伴们一脸懵逼，高等级自动驾驶指的是系统能力达到L3及以上，原生架构到底是几个意思？


排座座，分果果，万事万物都讲究一个高低错落。
在自动驾驶性能的三大衡量指标里，安全永远是比舒适和高效更为重要的那一个。
安全是让用户突破心理防线，放心地把驾驶权上交给自动驾驶系统的必要条件，相比之下，舒适和高效算得上是锦上添花。
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在智驾安全方面，华为表示智驾不是炫技，安全才是真谛，安全是最大的豪华。
智驾科技表示，安全不仅是最大的豪华，还是更虔诚的信仰。
Momenta表示安全是Momenta智驾解决方案的首要目标。
百度表示，安全是规模化部署自动驾驶的第一要素。
且不管各家智驾系统的安全性到底做得如何，有一个算一个，大家都会把安全作为一个营销概念大肆传播。
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事实上，操作着两三吨重的钢铁巨兽，自动驾驶系统的安全性怎么强调都不为过。而且，智驾安全要求也会随着自动驾驶等级水涨船高。
背后的原因倒也不复杂，L3级自动驾驶的容错率在0.1%~1%之间，但到了L4级自动驾驶，容错率就下降了整整三个数量级！
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安全冗余是应对高等级自动驾驶极为严苛的容错率的重要手段。
搭载L2++智驾系统的部分车型已经动用了安全冗余的手段，比如理想汽车的AD Max和AD Pro车型在智驾系统上的差距不仅仅体现在激光雷达、摄像头像素和自动驾驶计算平台上，Max车型还配备了转向、制动和供电冗余。
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面向L3级以上自动驾驶等级的蔚来ET9更是在安全冗余上百尺竿头、更进一步，开创了全车七重安全冗余-驱动冗余、制动冗余、转向冗余、感知冗余、计算冗余、通信冗余、配电冗余。
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看着满满当当的多重冗余，天空飘来三个字：得加钱！
蔚来ET9定价接近80万，很大程度上就是在为这些安全冗余机制买单。
华为的尊界S800虽然犹抱琵琶半遮面，既然号称L3级自动驾驶原生架构。
这些安全冗余机制肯定必须实现。


人生大部分时间平平淡淡，过得毫无波澜，但总有那么一些时刻，你必须沉着冷静观察，精准迅速应对。
自动驾驶系统也一样，大部分时间里应对的都是平淡无奇的普通场景，但总会有一些时刻，自动驾驶系统必须眼到即手到，以极为出色的实时性迅速响应，才能于电光火石之间挽救驾驶者的命运。
这就要求高等级自动驾驶车辆必须采用基于超大算力中央计算平台+千兆以太网环网通信+融合智驾域、座舱域、底盘域的整车操作系统实现的中央集中式架构，才能保证车辆自动驾驶从感知到执行的极低延迟。
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大家不要把中央集中式架构看得过于神秘，电子电气架构从分布式到域集中式再到中央集中式的迭代式演进已经持续了十几年。
而且，芯片、操作系统、通信技术的不断演进会自然而然地一步一步催熟中央集中式架构。
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以芯片为例，万丈高楼平地起，芯片是智能系统的根基。
基于超大算力芯片实现的中央计算平台是中央集中式电子电气架构的底座。
小鹏汽车之所以只敢声称2025年实现“类L3”级自动驾驶体验，主要原因在于英伟达雷神芯片难产，小鹏的图灵芯片暂时也无法上线。
在原有的Orin+高通骁龙8295这些硬件平台上达不到L3级自动驾驶的高实时性要求，蔚来ET9搭载了2颗神玑NX9031+1颗高通骁龙8295P。
既然一颗神玑顶4颗Orin X，两颗能顶8颗，在芯片算力上足以满足L3级自动驾驶的需求。
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华为大概率会在尊界S800上面上马新一代智能驾驶芯片，这个判断并非空穴来风。首先，华为的智驾芯片确实应该升级了，其次，没有大算力的芯片，怎么实现L3智能驾驶架构？
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至于理想汽车立志2025年在原有的计算平台上实现L3级自动驾驶，或许是因为英伟达雷神为了理想汽车提前量产了吧！


有人的地方就有江湖，有江湖的地方就有纷争。
前几年，在燃油车和电动车还处于极限拉扯的那段时期一直有一个争论，燃油车能不能实现自动驾驶？
网上曾经针对这个问题吵得锣鼓喧天，公说公有理，婆说婆有理，其实主要原因在于没有界定自动驾驶的等级。
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正确的答案是，燃油车可以实现L3级以下的自动驾驶，对更高等级无能为力。
因为，在自动驾驶系统执行零部件中的驱动单元上，发动机的响应速度实在太慢了，只有电机那种毫秒级响应才能精准地执行自动驾驶的意图。
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如果说从发动机切换到电机实现了驱动的线控化，那么，遵循同样的逻辑，为了实现更高等级的自动驾驶，车辆同样需要在转向和制动上完成线控化。
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线控化的第一目标是提高反应速度。对于汽车这么一个高速移动的物体来说，在120公里每小时的时速下，0.1秒的延迟就会多行驶出3.33米的距离。
据有关报道，当汽车底盘线控化后，线控制动、线控转向会使得驾驶动作的反应速度比传统液压或机械连接方式快0.35秒左右，按照同样的时速进行计算，对应的行驶距离超过10米，这当然是一个不能忽略的数字！
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除了响应更快速，线控底盘的执行也更精准。
高精度体现在两个方面，首先，用来传递驾驶员或自动驾驶系统操作指令和车辆状态信息的信号形式由传统机械或液压变为数字信号。
从精度和抗干扰能力上，数字电信号优于模拟电信号，而模拟电信号本身又优于机械或液压信号。
其次，在驾驶动作的执行上，线控部件精度更高，响应速度更快，能够更准确地执行底盘域控制器或中央计算平台发出的控制指令。
线控技术响应快，执行精度高，使其成为高等级智能驾驶原生架构的又一个必备要素！
除了以上提到的这些，高等级自动驾驶原生架构中大概率还有激光雷达的位置。
理想汽车掌门人李想最近就曾经表示，不加激光雷达无法保证高速黑暗场景下的行车安全，或许三头六臂的马斯克来了中国也得上激光雷达吧！
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