宝马无人驾驶计算架构剖析：为何EyeQ5姗姗来迟

  而英伟达的 Xavier 在 2016 年 9 月透露，2017 年 3 月宣布与博世合作开发无人驾驶控制器盒子，2018 年 1 月 CES 大会上正式公开宣布，2018 年 6 月即量产。显然，在 2016 年底，应该就有了 Xavier 的工程样片。

  2019 年英特尔宣布 EyeQ5 在 2021 年 3 月量产，而采用 Xavier 的量产车小鹏 P7 已经上市了，即便一切顺利，采用 EyeQ5 的量产车也要到 2022 年上市了。第一辆采用 EyeQ5 的车是宝马的 iNext。

  英伟达主要合作伙伴是博世、ZF、沃尔沃、奔驰、奥迪、丰田。英特尔主要合作伙伴是宝马、蔚来。

  在 2019 年中期，安波福、奥迪、百度、宝马、大陆集团、戴姆勒、菲亚特克莱斯勒、Here、英飞凌、英特尔和大众这 11 家企业组成的联盟发表了一份白皮书（无人驾驶安全为先，Safety First For Automated Driving，SaFAD）。

  ISO 4804 标准的主席是宝马无人驾驶最重要（Principal）的专家 Simon Fürst，4 月底，EE 时代对 Simon Fürst 进行了采访，，透露了众多有关宝马无人驾驶计算系统的信息。

  上图为宝马智能驾驶硬件系统路线图，实际这个路线 年初就已经制定，宝马当时已决定和英特尔（Mobileye）合作。宝马的逻辑是尽可能最大化复用研究成果，降低研发成本，模块化设计，可灵活添加或删除。

  传感器方面则增加一个前向激光雷达，应该是法雷奥 Scala 二代。L4 用一个 24 核的至强处理器代替 L3 的两片 8 核处理器，又增加一片开放版高端 EyeQ5。传感器方面增加侧方和后方激光雷达。L2 系统称之为 mPAD，L3 为 hPAD，L4 为 uPAD。在 2018 年底宝马曾经公开展示过这些控制器盒子。L3 和 L4 系统都是水冷。

  众所周知，宝马自 2018 年似乎放弃了立体双目，全面转向三目系统。这让人非常疑惑。有几种可能，第一种，采访文章完全是错的，路线图是对的。第二种，采访文章是对的，路线图错了，但错误不多，宝马结合了 EyeQ5 的三目和瑞萨的立体双目，宝马又重走立体双目的回头路了。第三种，采访文章和路线图都是错的，宝马没说实话。

  感觉第二种的可能性大一点，宝马在立体双目上虽不如奔驰那样技术深厚，但也算有不错的积累。不过第一种的可能性也存在，Mobileye 一直强调单目也能做到立体双目的深度计算，可完全取代双目，Mobileye 系统里使用双目可能性很低。

  宝马 L3/L4 主系统计算路径，Fallback 系统监督主系统，当得知主系统计算的路径会发生意外事故或碰撞时，Fallback 系统会切换为主系统，主系统用AI的非确定性算法，Fallback 系统使用经典的确定性算法来保证安全。Simon Fürst 认为大部分地方 ASIL B 级即可，D 级只用在极少地方。对于感知，宝马认为关键不是探测目标，而是预测目标的移动轨迹并根据轨迹计算出可行使空间。

  这些恰恰是激光雷达和双目最擅长的（光流法）。对于轨迹规划，宝马主要是依靠激光雷达估算道路曲率，激光雷达制作的地图也能够给大家提供曲率，卡迪拉克的超级巡航就是如此，激光雷达高精度地图也有助于定位，Simon Fürst 对 Mobileye 推崇的视觉定位 REM 只字未提。对于传感器融合，Simon Fürst 不以为然，他认为传感器融合目前只是科研阶段，远未到实用阶段，这与特斯拉观点一致，特斯拉就是纯视觉系统，没有传感器融合。The industry still needs to build a fundamental understanding on howdifferent algorithms should apply to different sensor modalities. 传感器融合目前对性能提升微乎其微，有时可能更多漏报，安全性反而降低，但成本和复杂度都大幅度增加。

  抛开是否双目的难题，我们的角度来看英特尔的 CPU，denverton 是英特尔在 2016 年下半年推出的边缘计算 Atom C3XXX 系列 CPU，采用 14 纳米工艺，代号为“Denverton”和“Denverton-NS”。C3XXX 系列分三个目标市场，一个是服务器和云存储，一个是网络与企业存储，最后一个是 IoT。C3XXX 系列没有针对车载的产品，英特尔车载 Atom 是 A39X0 系列。不过 IoT 系列最高运行温度 85 度，勉强可算车规。所以宝马使用水冷而不敢用自然冷却。

  自从特斯拉对车规不屑一顾后，传统车厂也有所动摇，EyeQ5 未通过功能安全认证，Xavier 申请功能安全认证已超越两年，但目前官方还只能说 Target。所以用 C3XXX 系列也不奇怪。显然双核 Denverton 是 C3308，8 核是 C3708。

  宝马为何要采用非车载应用的 C3XXX 系列芯片，主要是看重 C3XXX 的以太网 MAC 和交换功能，C3XXX 系列针对的目标市场主要是 CPE。

  图为 C3XXX 系列的 LAN 控制器部分，双核也有 4 个 2.5G 的 AMC，8 核则有 4 个 10G 的 MAC。在 L3/L4 计算系统里，除了主芯片，最贵的就是以太网络交换芯片，如果端口较多且多 10G 级别，性能强大，以太网络交换芯片价格可能超过 EyeQ5 这样的主芯片。C3XXX 系列 CPU 用的好的话，传感器不多的话，能不用昂贵的以太网络交换芯片。

  当然 Phy物理层还是少不了的，英特尔产品线齐全，以太网络交换和物理层芯片都有，但都没有车规版的。至于 24 核的至强处理器选择范围很窄，大部分 24 核至强处理器功耗都在 160 瓦以上，标准零售价都在 4500 美元以上，宝马只能选择至强金牌 6262V，功耗是 24 核至强里最低的，只有 135 瓦，标准零售价 2900 美元。不过英特尔在 2020 年 4 月刚刚推出的针对 5G 服务器的 Atom P5962B 也可以，这是首款基于 10nm 制程和新的 Tremont 架构的 Atom 处理器，最高运行温度为 85 度，勉强达到最低级车规级别。功耗参数未提供，预计 80 瓦左右。R-CAR V3H 推出于 2018 年 2 月，2019 年 3 季度量产。内含 4 个 A53 内核，一个 Cortex-R7@0.8GHz 内核，也达到了 ASIL B 级别。

  瑞萨使用三种加速器，一种是基于管线 加速器，它拥有用于固定功能的流水线计算，近似于 GPU。也有电脑视觉引擎 CVE，采用可编程的电脑视觉引擎将浮点运算降至最低。另一种是硬核加速器，包括针对双目的立体视差和光流。还有一个聚类器。最后是一种类似多核 DSP 的 CNN 加速器。

  系统由日立提供。初创公司外，瑞萨主要与博世和海拉合作。同时 V3H 也有望取代日立的双目 ASIC。

  博世寄予厚望的下一代主前视觉系统 MPC3 内置了瑞萨的 V3H。于 2019 年底量产，已经获得大众和奥迪的订单。除传统深度学习外，还有基于光流的非模型算法，能够预测目标运动轨迹。对运动目标敏感度高，260 万像素，帧率达每秒 45 帧，比 30 帧更安全可靠，能适应 LED 灯的闪烁现象，能适应复杂的环境。

  明确表示达到 ASIL-B 级，是使用深度学习系统中唯一能达到 ASIL-B 级的摄像头。因为 V3H 是唯二已经拿到 ASIL-B 级认证的芯片，而不是正在申请功能安全认证（大部分都是写 Target），Mobileye 是没有功能安全认证的。宝马的无人驾驶安全性远超特斯拉 FSD。

  但马斯克搞 SpaceX，全球星链，移民火星，俨然一位科技教主，在全世界内赢得众多铁杆粉丝，公众对其无人驾驶安全性宽容度极高，即使事故频发、频繁降价、减配等也丝毫无损特斯拉和马斯克神一般的地位。可以说除特斯拉外的车厂安全性需要高特斯拉 10 倍才能被认同。关键字：引用地址：宝马无人驾驶计算架构剖析：为何EyeQ5姗姗来迟

  汽车的制动防抱死系统（antilock brake system）简称ABS。作用就是在汽车制动时，自动控制制动器制动力的大小，使车轮不被抱死，处于边滚边滑（滑移率在20%左右）的状态，以保证车轮与地面的附着力在最大值。 而ABS中轮速传感器的作用是测量汽车车轮转速。轮速传感器检验测试每个车轮转动的频率信号（转速信号），然后把这个信号传给ABS电脑。当车速达到设定值时，紧急刹车制动，ABS系统就开始工作。当ABS电脑控制车轮一刹一松时，轮速传感器就把检测到轮胎由刹死到旋转时转动的距离信号传入ABS电脑，从而让ABS控制刹车达到最佳刹车距离。常见的轮速传感器主要有磁电式轮速传感器和霍尔式轮速传感器。 磁电式轮速传感器是利用电磁感

  信号及分析 /

  无线通信网络能处理数千微芯片数据。图片来自：布朗大学官网 美国布朗大学研究团队在最新一期《自然·电子学》上描述了一种无线通信网络。它可有效地传输、接收和解码来自数千个微电子芯片的数据。 研究团队试图模仿大脑神秘且高效的工作方式。对传感器网络的新设计，使得芯片可植入体内或集成到可穿戴设备中。每个亚毫米大小的硅传感器都可模仿大脑中神经元通过电活动尖峰进行通信。传感器将特定事件检测为尖峰，然后使用无线电波实时无线传输该数据，从而节省能源和带宽。 团队在计算机上设计和模拟了复杂的电子设备，并通过多次制造迭代来创建传感器。该研究引入了一种称为“神经颗粒”的新型神经接口系统。该系统使用微型无线传感器的协调网络来记录和刺激大脑活动。 研

  奠定基础 /

  从苏州高铁北站出来，围绕高铁新城建设的商贸区已初现规模，不久之后，这里将成为国内领先的智能驾驶商业示范集群，安智汽车的总部也于年前搬迁到了这里。 回想上一次采访安智汽车已经是一年多之前的事情了，在这一年多的时间中，安智汽车在做些什么、目前走到了哪个阶段、他们对市场和产品又会有怎样独到的理解......这是我们本次专访的目的所在。 图 安智汽车CEO 郭健 ADAS市场规模跃升至百亿，但挑战与机遇并存 伴随着汽车工业日益成熟与完善，汽车同级别产品在空间和动力性能等多个角度的表现相差无几，使用者真实的体验成为了厂商之间竞争的关键。基于此，汽车电子技术正在慢慢地向智能化靠拢。ADAS（高级驾驶辅助系统）将深度学习、机器视觉等技术

  融合，ADAS的每一环都如此重要 /

  FISO是将 光纤传感器 技术引入医疗领域的行业先锋。公司为医疗设施提供最全面的 光纤温度传感器 以及 光纤压力传感器 系列。 微型光纤压力 传感器 相比传统的固体导管技术，FISO传感器优势显著： 工作长度段的直径可以低至0.5Fr 传感器尖端尺寸低至0.8Fr 灵活的玻璃纤维可提供绝佳的传输能力，不会发生和电线一样的扭结现象 传感器尖端的前视配备避免测量时出现侧向/血管壁弹跳伪影 无金属部件，完全不受射频（RF）、微波（MW）和核磁共振（MRI）系统的干扰 专业能力 光纤温度探头、压力传感器和信号调节器的设计 工程团队具备丰富经验，曾开发数十种产品，适用于经FDA（美国食品和药物管理局）批准的医疗设施 配备电子

  在医疗领域的优点 /

  近几年，有许多的“旧”科技，因技术的突破或是某个产业的导入，而再度从人们的记忆深处被意识到，例如虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、人工智能（AI）等。近期又有一项技术，因智能手机业者的采纳，迎来一波新的应用高潮，甚至将从智能手机出发，拓展到其它移动电子设备或消费类电子领域，不仅为消费类市场带来新的商机，也为相关半导体业者迎来春燕，这项技术就是——生物识别（Biometric）。 生物识别技术是通过电脑与光学、声学、生物 传感器 和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性（如指纹、人脸、虹膜、指静脉等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。事实上，生物识别技术尤其指纹识别，早被一些企业单位用于“重要

  汽车转向系统走到哪一步了？转向技术的未来方向是什么？如何强化相关布局？从博世华域身上，我们或许能够获得一些答案。 毕竟，这家由上汽集团旗下华域汽车与博世共同合资组建的公司，主营业务便是汽车转向系统。而据相关数据，2022年其市场占有率已达到三成左右。用业内人士的话来说，“这样的市场占有率，非常难得”。 近日，博世华域在武汉工厂举办主题为“智驾转向，‘合’携未来”的技术周活动。活动期间，博世华域全方位展示了其汽车转向产品，也重点分享了其在产品战略以及本土布局方面的深度思考。 图片来自：博世华域（下同） “‘合’平台是完全自主开发的” “做转向系统，是难度比较高的一件事。”博世华域市场营销部执行总监王旭平如此

  华域布的什么局？ /

  TDK 推出用于高速电机应用场景的抗杂散磁场 ASIL C 级霍尔效应位置

  TDK 借助经优化的传感器来扩展其创新抗杂散磁场传感器产品系列，适用于高速、低延迟电机位置应用场景 极端恶劣的机械和电气条件下仍具备一流的测角精度性能 全部符合 ISO 26262 ASIL C 功能安全指导条例 TDK 株式会社 推出了 Micronas Fast 2D 霍尔效应位置传感器系列 HAL 302X，以满足汽车和工业应用场景对抗杂散磁场电机位置检测以及对符合 ISO/26262 标准的开发的需求。 这个新型传感器系列最初包含两个成员： HAL 3020 和 HAL 3021，具有差分和单端正弦和余弦模拟输出，适用于外部微控制器/ECU 的标准角度计算。HAL 3020 适用于电泵或电动阀门等超高的性价比应用场

  系列 /

  无线传感器网络的定位技术是无线传感器网络的研究热点。在无线传感器网络应用领域，有时必须了解到节点的坐标位置信息。位置信息对于无线传感器网络的监测特别的重要。传感器节点监测的信息要与其坐标信息对应，才算完成了一个监测对象的确认，所以确认事件发生的位置是传感器网络中最基本的功能之一。但受到节点价格、体积、功耗以及硬件性能等因素的限制，造成节点自身定位仍然是一个问题。这 也成为制约无线传感器网络技术发展的瓶颈。无线传感器网络的节点正常的情况下是一个微型处理器。但由于节点体积小、价格高和电源供给有限等因素的影响，因此造成了节点自身的数据处理能力、通信能力和存储能力都有限。这些节点只能在自身通信范围内才能与其他节点进行通信。     文中针

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